Kindle及其铝合金版本今天起在美国、加拿大、墨西哥、巴西、英国、德国、法国、意大利、西班牙、爱尔兰、荷兰、比利时、瑞典、波兰、日本、沙特阿拉伯、阿联酋、埃及和澳大利亚上市。 Kindle Paperwhite和Kindle Colorsoft也将从今天起在上述地区陆续开放预订。
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这篇文章探讨了为什么开发者常常不愿“使用平台能力”,尽管这一理念通常能带来更简单、更快速、更易维护的代码。
造成这种怀疑态度的原因有很多。历史上,浏览器能力一度落后于各类框架,因此使用库和自定义代码更为现实。开发者也更偏爱熟悉的工具、适合框架的 API 和更完善的文档。对一些人而言,自己构建解决方案不仅有趣,还能带来学习;从零开始解决问题可以增强掌控感,也能加深对平台的理解,有时甚至会促生兼容性垫片、工具库,甚至标准制定工作。另一些人则会因为原生 API 不熟悉、文档不足或不够直观而选择避开,尤其是在 CSS 中。
同样的现象也出现在 Web 之外。例如,某套 ClickHouse 系统重复实现了数据库本身已经能够高效提供的功能。因此,深入理解平台确实可以消除不必要的复杂性;但“使用平台能力”也不应忽视自定义方案背后的历史、易用性和个人原因。
AI 可能凭借更广泛的知识和测试促进开发者更好地使用平台能力,也可能通过不必要地生成自定义代码,进一步加剧重复实现和过度设计。
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这篇文章质疑了一种观念:大学教育昂贵到令人难以承担,而技术工种却普遍能提供更安全、不受人工智能影响、年薪六位数的职业。尽管拥有学位的人平均收入仍明显更高,但大多数学生实际支付的学费远低于公布的数字——尤其是公立州内college的学生——而且实际净 costs 已经下降。 技术工种也存在严重的身体风险,包括导致残疾和死亡,而且进入这些行业的难度远高于支持者所说的程度。工会中的精英职位需要职业认证、技术能力和人脉,更像是精英白领工作,而不是普通的蓝领工作。在技术工种内部,机会和收入也存在很大差异。 人工智能对技术工种的影响也可能超出预期。机械化一直在降低对身体灵活性的需求,而现代系统则要求更高的技术和认知能力。未来的 AI 工具可能能够指导工人、诊断问题,并简化复杂的安装工作,从而减少劳动力需求,甚至不需要完全的人形机器人。 最适合的职业选择取决于个人情况。技术工种适合重视体力劳动、户外工作、团队情谊和 tangible 成果的人,但它们并不是通往繁荣或免受自动化影响的可靠道路。想从事技术工种的人应该直接向从业者咨询,并了解这项职业真正的要求。
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按需付费服务和 API 应默认设置严格的月度消费上限。达到上限后,应自动停止使用并返回错误。仅有软性警告是不够的,因为编程代理和个人代理可能在用户休息时产生失控费用。虽然企业可能更愿意服务中断,也不愿意外收到数千美元的账单,但无上限使用仍应通过明确、醒目的主动选择来启用。 AWS 已开始推出月度项目消费限制,达到上限后项目将在当月剩余时间暂停使用,但目前适用范围有限。Google Cloud 已提供针对特定服务的消费上限。随着此类控制措施日益普及,AI 代理应优先选择设有消费上限的服务提供商,并提醒缺乏经验的用户注意使用无上限服务的风险。
一位摄影师回顾了自己多年来拍摄空长椅的照片。在重新查看这些照片时,他发现了一个并非有意留下的模式:公共座椅越来越被重新设计,以阻止人们躺下或长时间舒适地停留。座位之间开始增设扶手,独立座椅取代了连续长椅,而一些号称符合人体工学的曲线,实际上带来了隐蔽的不适。
这种设计常被称为“充满敌意的建筑”,但在摄影师看来,他的拍摄与其说是一项有意识的记录项目,不如说是一份无意中留下的社会政策和市政决策的记录。
最初,他拍摄长椅,是因为长椅容易吸引注意力,或恰好出现在其他拍摄对象旁边。随着时间推移,通过不断积累的证据和事后回看,这些照片才显露出更广泛的意义。连接这些照片的并不是摄影机本身,而是摄影师的好奇心。正因为如此,那些细节起初未被注意,直到后来才逐渐形成可以辨认的模式。
这一过程表明,持续摄影不仅可以为现实提供图像说明,也能带来新的发现,揭示那些始终存在、却一直未被看见的社会现实。
Softmax 将一组实数分数转换为概率分布:
\[
p_i=\frac{e^{a_i}}{\sum_j e^{a_j}}.
\]
所有输出均为正数,且总和为 1,其顺序与输入顺序一致。它是“argmax”的平滑替代方法,会为最高分分配最大的概率,因此适用于多分类任务。
其雅可比矩阵为
\[
\frac{\partial p_i i}{\partial a_j}=p_i(\delta_{ij}-p_j),
\]
即
\[
J=\operatorname{diag}(p)-pp^\top。
\]
链式法则可以将该导数传递到仿射 logits 和 Softmax 层;由于仿射层的雅可比矩阵是稀疏的,因此可以简化完整的矩阵乘积。
为了提高数值稳定性,实现时会在指数运算前减去最大分数:
\[
\operatorname{softmax}(a)
=\frac{e^{a_i-\max(a)}}{\sum_j e^{a_j-\max(a)}}。
\]
这样可以避免输入较大时发生溢出 或产生 NaNs。
与独热编码的交叉熵结合后,计算可以进一步简化:如果 \(y\) 是真实类别,则损失对权重矩阵 \(W\) 的梯度为
\[
\frac{\partial L}{\partial W}=(p-y)x^\top。
\]
因此,Softmax 与交叉熵结合后,可以直接得到标准的多分类逻辑回归更新。
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