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马铭芳 2019-12-01 20:19:57 2583 浏览量 回答数 4

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本文转自量子位(ID:QbitAI) 边策 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 只用99行代码,你也可以像《冰雪奇缘》里的艾莎公主一样拥有冰雪魔法。 虽然你不能在现实世界中肆意变出魔法,但却能在计算机的虚拟世界挥洒特效。 或许你不知道,电影和动画中特效有时仅仅短短的一秒,却可能需要高性能计算机演算一周,花费惊人。 《冰雪奇缘》没有真人出演,预算却高达1.5亿美元,每一秒的镜头都是经费在燃烧。一般人想用电脑做出CG特效简直不可想象。 然而,最近一位来自中国的MIT博士,开发了一种新的CG特效编程语言Taichi(太极),大大降低了门槛。 △白色:雪;红色:果冻;蓝色:水 一个简单的物理场景,普通PC仅需几分钟即可渲染完成,相比TensorFlow提速了188倍、比PyTorch快13.4倍,代码长度只有其他底层方法的十分之一。 安装它就像TensorFlow一样容易,使用起来也是差不多: import taichi as ti 甚至,Taichi的发明者胡渊鸣同学还为此编写了完整使用教程。 关于Taichi,胡同学已经发表了多篇文章,分别被SIGGRAGH 2018、ICRA 2019、NeurIPS2019、ICLR 2020等顶会收录。 计算机图形学知名学者、北大教授陈宝权给出很高的评价: 给胡渊鸣同学点赞!一己之力开发了物理模拟编程语言 Taichi! 像渊鸣这样如此投入写有影响力的开源代码实在是难能可贵。 像SIGGRAPH这样的,可能要投入1~2年才会有成果,论文接受率低,即使能发表出来,引用率也不高。 网友们在围观之后也纷纷表示:渊鸣大神太强了。 图形+系统+编译,真是创世的快乐。 88行代码模拟真实物理环境 正如胡同学本人所说,99行代码很短,背后的技术故事却很长。 故事的开头,要从Material Point Method(物质点法)说起。 MPM是一种在影视特效领域广受青睐的模拟连续介质方法,迪士尼的《冰雪奇缘》就用到了这项技术。 但在早期,MPM的运行速度非常慢,比如《冰雪奇缘》里安娜过雪地的镜头,据说要在集群上跑整整一个星期。 为了提高MPM的运行速度和性能,在大四毕业的那个暑假,胡渊鸣投入了Moving Least Squares MPM(MLS-MPM)的研究。 胡渊鸣的灵感是,用移动最小二乘法统一APIC(The Affine Particle-In-Cell Method)中的仿射梯度场(affine velocity field)和MPM中的变形梯度更新(deformation gradient update)两种离散化。 在宾夕法尼亚大学蒋陈凡夫教授的指导下,胡渊鸣等人完成了移动最小二乘物质点法(MLS-MPM)方法的研究,不仅实现了新的应力散度离散化,使MPM的运行速度快了两倍,还成功模拟了MPM此前并不支持的各种新现象。 比如材料切割: 刚性体的双向耦合: 这项成果最终发表在了SIGGRAPH 2018上。 为了进一步证明MLS-MPM的简易性,胡渊鸣用88行C++代码实现了MLS-MPM的demo。(代码详情请戳文末 taichi_mpm 项目链接)。 这个88行版本后来也成为了入门MPM的必备参考实现。 乾坤(ChainQueen)可微物理引擎 2017年的夏天结束之后,胡渊鸣正式进入MIT读博。 这时候,胡渊鸣又迸发了新的灵感:求出MLS-MPM的导数。有了导数,就能只用梯度下降来优化神经网络控制器。 在这一思想的指导下,ChainQueen诞生了。 胡渊鸣解释说,chain是为了纪念他在求导过程中被链式法则折磨的经历,而ChainQueen则与乾坤谐音。 乾坤基于MLS-MPM,是一种针对可变形对象的、实时的可微混合拉格朗日-欧拉物理模拟器。该模拟器在前向仿真和反向梯度计算中均实现了高精度。 这项研究发表在了ICRA 2019上,胡渊鸣也以此完成了硕士论文。 DiffTaichi 随后,胡同学将工作又推进一步,提出了可微分编程DiffTaichi,被ICLR 2020收录。 在这篇文章的代码中,胡同学创建了10个不同的物理模拟器,并根据现有基准对其性能进行基准测试。 Taichi中的可微分编程,可以通过蛮力的梯度下降有效地优化神经网络控制器,而不必使用强化学习。 10种可微分模拟器中的大多数模型可以在2-3小时内实现,而且大部分不需要GPU。这些示例中,弹性体、刚体、流体、光线的折射、弹性碰撞,常见物理环境应有尽有。 第一个示例可微分弹性对象模拟器,经过我们的实测,在2017版13寸的MacBook Pro上也能运行,而且完成优化只需不到十分钟的时间: 不仅是2D,更复杂的3D弹性体也能模拟: 还有可微分的3D流体模拟器,经过450步的梯度下降迭代,已经非常逼真: DiffTaichi模拟水对光线折射的渲染器,一张图片经过它的渲染,甚至能骗过图像分类器。经过测试,VGG16将带有水波纹的松鼠图片当做金鱼,而且认为概率为99.91%。 在强化学习的模拟环境中,刚体机器人很常见,DiffTaichi也能模拟: DiffTaichi还能模拟多个物体的复杂场景,比如台球: 用Taichi语言编写的模拟器大大简化了代码,可微分弹性对象模拟器只用了110行代码,而直接用CUDA编写则需要490行。 同时,Taichi的速度还很快,相比CUDA版本几乎没有什么损失,比TensorFlow快了188倍,比PyTorch快13.4倍。 而且神经网络控制器一般只需要几十次迭代,即可完成优化。 为何做Taichi 谈到为何要做Taichi,计算机图形学一直缺乏像TensorFlow那样的通用工具,每个要从事开发的人都必须了解基本原理,才能去做编程。 这和深度学习领域形成了鲜明的对比。 近年来,甚至有中学生,利用TensorFlow或者PyTorch,写一点代码,优化几个模型,就可以在一些顶会上发表论文,许多人看来,这是件坏事,因为让深度学习论文的含金量大大降低。 但胡渊鸣看到了另一面。他认为,深度学习这些年之所以能发展快、门槛低,就是因为有简单易用的好工具,计算机图形学让人望而却步,就是因为缺乏类似的工具,因此他开发了Taichi。 本来Taichi要做成一种单独的编程语言,但是为了方便大家使用,胡渊鸣用了一句import taichi as ti把Taichi语言假装成Python。 改成基于Python,这样做的好处不仅是降低学习门槛,还能使用很多现成的Python IDE,与numpy、matplotlib等工具库无缝衔接。 经过几个月的努力,胡渊鸣终于把Taichi改成了pypi安装包,让不同配置不同操作系统的机器都能顺利运行图形学的程序。 高一保送清华,博一6篇paper 说起胡渊鸣,这又是一位从少年时代起就熠熠闪光的“大神级”选手。 高一保送清华,竞赛生涯中,拿下APIO 2012、NOI 2012、ACM-ICPC 2013长沙区域赛、ACM-ICPC上海区域赛四块金牌,其中APIO 2012成绩是全场第一名。 2013年进入清华姚班,胡渊鸣与陈立杰、范浩强等人成为同班同学,这群年轻人的才华在这里汇聚、碰撞,与“姚班”二字相互成就。 本科期间,胡渊鸣先后前往东京大学、斯坦福大学访学,并曾于微软亚洲研究院实习,从事深度学习和计算机图形学研究。本科便有多篇论文中选CVPR、SIGGRAPH等国际顶会。 2017年,胡渊鸣进入MIT读博。入学13个月后,完成硕士论文ChainQueen,拿到MIT硕士学位。博一期间,共发表6篇顶会论文。

茶什i 2020-01-10 13:59:16 0 浏览量 回答数 0

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如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢。我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。” 1、《代码大全》 史蒂夫·迈克康奈尔 推荐数:1684 “优秀的编程实践的百科全书,《代码大全》注重个人技术,其中所有东西加起来, 就是我们本能所说的“编写整洁的代码”。这本书有50页在谈论代码布局。” —— Joel Spolsky 对于新手来说,这本书中的观念有点高阶了。到你准备阅读此书时,你应该已经知道并实践过书中99%的观念。– esac Steve McConnell的原作《代码大全》(第1版)是公认的关于编程的最佳实践指南之一, 在过去的十多年间,本书一直在帮助开发人员编写更好的软件。 现在,作者将这本经典著作全新演绎,融入了最前沿的实践技术,加入了上百个崭新的代码示例, 充分展示了软件构建的艺术性和科学性。 McConnell汇集了来自研究机构、学术界以及业界日常实践的主要知识, 把最高效的技术和最重要的原理交织融会为这本既清晰又实用的指南。 无论您的经验水平如何,也不管您在怎样的开发环境中工作,也无论项目是大是小, 本书都将激发您的思维并帮助您构建高品质的代码。 《代码大全(第2版))》做了全面的更新,增加了很多与时俱进的内容,包括对新语言、新的开发过程与方法论的讨论等等。 2、《程序员修炼之道》 推荐数:1504 对于那些已经学习过编程机制的程序员来说,这是一本卓越的书。 或许他们还是在校生,但对要自己做什么,还感觉不是很安全。 就像草图和架构之间的差别。虽然你在学校课堂上学到的是画图,你也可以画的很漂亮, 但如果你觉得你不太知道从哪儿下手,如果某人要你独自画一个P2P的音乐交换网络图,那这本书就适合你了。—— Joel 《程序员修炼之道:从小工到专家》内容简介:《程序员修炼之道》由一系列独立的部分组成, 涵盖的主题从个人责任、职业发展,知道用于使代码保持灵活、并且易于改编和复用的各种架构技术, 利用许多富有娱乐性的奇闻轶事、有思想性的例子及有趣的类比, 全面阐释了软件开发的许多不同方面的最佳实践和重大陷阱。 无论你是初学者,是有经验的程序员,还是软件项目经理,《程序员修炼之道:从小工到专家》都适合你阅读。 3、《计算机程序的构造和解释》 推荐数:916 就个人而言,这本书目前为止对我影响醉倒的一本编程书。 《代码大全》、《重构》和《设计模式》这些经典书会教给你高效的工作习惯和交易细节。 其他像《人件集》、《计算机编程心理学》和《人月神话》这些书会深入软件开发的心理层面。 其他书籍则处理算法。这些书都有自己所属的位置。 然而《计算机程序的构造和解释》与这些不同。 这是一本会启发你的书,它会燃起你编写出色程序的热情; 它还将教会你认识并欣赏美; 它会让你有种敬畏,让你难以抑制地渴望学习更多的东西。 其他书或许会让你成为一位更出色的程序员,但此书将一定会让你成为一名程序员。 同时,你将会学到其他东西,函数式编程(第三章)、惰性计算、元编程、虚拟机、解释器和编译器。 一些人认为此书不适合新手。 个人认为,虽然我并不完全认同要有一些编程经验才能读此书,但我还是一定推荐给初学者。 毕竟这本书是写给著名的6.001,是麻省理工学院的入门编程课程。 此书或许需要多做努力(尤其你在做练习的时候,你也应当如此),但这个价是对得起这本书的。 4、《C程序设计语言》 推荐数:774 这本书简洁易读,会教给你三件事:C 编程语言;如何像程序员一样思考;底层计算模型。 (这对理解“底层”非常重要)—— Nathan 《C程序设计语言》(第2版新版)讲述深入浅出,配合典型例证,通俗易懂,实用性强, 适合作为大专院校计算机专业或非计算机专业的C语言教材,也可以作为从事计算机相关软硬件开发的技术人员的参考书。 《C程序设计语言》(第2版新版)原著即为C语言的设计者之一Dennis M.Ritchie和著名的计算机科学家Brian W.Kernighan合著的 一本介绍C语言的权威经典著作。 我们现在见到的大量论述C语言程序设计的教材和专著均以此书为蓝本。 原著第1版中介绍的C语言成为后来广泛使用的C语言版本——标准C的基础。 人们熟知的“hello,world”程序就是由本书首次引入的,现在,这一程序已经成为所有程序设计语言入门的第一课。 5、《算法导论》 推荐数:671 《代码大全》教你如何正确编程; 《人月神话》教你如何正确管理; 《设计模式》教你如何正确设计…… 在我看来,代码只是一个工具,并非精髓。 开发软件的主要部分是创建新算法或重新实现现有算法。 其他部分则像重新组装乐高砖块或创建“管理”层。 我依然梦想这样的工作,我的大部分时间(>50%)是在写算法,其他“管理”细节则留给其他人…… —— Ran Biron 经典的算法书,被亚马逊网,《程序员》等评选为2006年最受读者喜爱的十大IT图书之一。 算法领域的标准教材,全球多所知名大学选用 MIT名师联手铸就,被誉为“计算机算法的圣经” 编写上采用了“五个一”,即一章介绍一个算法、一种设计技术、一个应用领域和一个相关话题。 6、《重构:改善既有代码的设计》 推荐数:617 《重构:改善既有代码的设计》清晰地揭示了重构的过程,解释了重构的原理和最佳实践方式, 并给出了何时以及何地应该开始挖掘代码以求改善。 书中给出了70多个可行的重构,每个重构都介绍了一种经过验证的代码变换手法的动机和技术。 《重构:改善既有代码的设计》提出的重构准则将帮助你一次一小步地修改你的代码,从而减少了开发过程中的风险。 《重构:改善既有代码的设计》适合软件开发人员、项目管理人员等阅读, 也可作为高等院校计算机及相关专业师生的参考读物。 我想我不得不推荐《重构》:改进现有代码的设计。—— Martin 我必须承认,我最喜欢的编程语录是出自这本书:任何一个傻瓜都能写出计算机能理解的程序, 而优秀的程序员却能写出别人能读得懂的程序。—— Martin Fowler 7、《设计模式》 推荐数:617 自1995年出版以来,本书一直名列Amazon和各大书店销售榜前列。 近10年后,本书仍是Addison-Wesley公司2003年最畅销的图书之一。 中文版销售逾4万册。 就我而言,我认为四人帮编著的《设计模式》是一本极为有用的书。 虽然此书并不像其他建议一样有关“元”编程,但它强调封装诸如模式一类的优秀编程技术, 因而鼓励其他人提出新模式和反模式(antipatterns),并运用于编程对话中。—— Chris Jester-Young 8、《人月神话》 推荐数:588 在软件领域,很少能有像《人月神话》一样具有深远影响力并且畅销不衰的著作。 Brooks博士为人们管理复杂项目提供了最具洞察力的见解。 既有很多发人深省的观点,又有大量软件工程的实践。 本书内容来自Brooks博士在IBM公司System/360家族和OS/360中的项目管理经验。 该书英文原版一经面世,即引起业内人士的强烈反响,后又译为德、法、日、俄中等多种语言,全球销量数百万册。 确立了其在行业内的经典地位。 9、《计算机程序设计艺术》 推荐数:542 《计算机程序设计艺术》系列著作对计算机领域产生了深远的影响。 这一系列堪称一项浩大的工程,自1962年开始编写,计划出版7卷,目前已经出版了4卷。 《美国科学家》杂志曾将这套书与爱因斯坦的《相对论》等书并列称为20世纪最重要的12本物理学著作。 目前Knuth正将毕生精力投入到这部史诗性著作的撰写中。 这是高德纳倾注心血写的一本书。—— Peter Coulton 10、《编译原理》(龙书) 推荐数:462 我很奇怪,居然没人提到龙书。(或许已有推荐,我没有看到)。 我从没忘过此书的第一版封面。 此书让我知道了编译器是多么地神奇绝妙。- DB 11、《深入浅出设计模式》 推荐数:445 强大的写作阵容。 《Head First设计模式》(中文版) 作者Eric Freeman; ElElisabeth Freeman是作家、讲师和技术顾问。 Eric拥有耶鲁大学的计算机科学博士学位,E1isabath拥有耶鲁大学的计算机科学硕士学位。 Kathy Sierra(javaranch.com的创始人)FHBert Bates是畅销的HeadFirst系列书籍的创立者,也是Sun公司Java开发员认证考试的开发者。 本书的产品设计应用神经生物学、认知科学,以及学习理论,这使得这本书能够将这些知识深深地印在你的脑海里, 不容易被遗忘。 本书的编写方式采用引导式教学,不直接告诉你该怎么做,而是利用故事当作引子,带领读者思考并想办法解决问题。 解决问题的过程中又会产生一些新的问题,再继续思考、继续解决问题,这样可以加深体会。 作者以大量的生活化故事当背景,例如第1章是鸭子,第2章是气象站,第3章是咖啡店, 书中搭配大量的插图(几乎每一页都有图),所以阅读起来生动有趣,不会感觉到昏昏欲睡。 作者还利用歪歪斜斜的手写字体,增加“现场感”。 精心设计许多爆笑的对白,让学习过程不会太枯燥。 还有模式告白节目,将设计模式拟人化成节目来宾,畅谈其内在的一切。 每一章都有数目不等的测验题。 每章最后有一页要点整理,这也是精华所在,我都是利用这一页做复习。 我知道四人帮的《设计模式》是一本标准书,但倒不如先看看这部大部头,此书更为简易。 一旦你了解了解了基本原则,可以去看四人帮的那本圣经了。- Calanus 12、《哥德尔、艾舍尔、巴赫书:集异璧之大成》 推荐数:437 如果下昂真正深入阅读,我推荐道格拉斯·侯世达(Douglas Hofstadter)的《哥德尔、艾舍尔、巴赫书》。 他极为深入研究了程序员每日都要面对的问题:递归、验证、证明和布尔代数。 这是一本很出色的读物,难度不大,偶尔有挑战,一旦你要鏖战到底,将是非常值得的。 – Jonik 13、《代码整洁之道》 推荐数:329 细节之中自有天地,整洁成就卓越代码 尽管糟糕的代码也能运行,但如果代码不整洁,会使整个开发团队泥足深陷, 写得不好的代码每年都要耗费难以计数的时间和资源。 然而这种情况并非无法避免。 著名软件专家RoberfC.Marlin在《代码整洁之道》中为你呈现出了革命性的视野。 Martin携同ObjectMetltor公司的同事,从他们有关整洁代码的最佳敏捷实践中提炼出软件技艺的价值观, 以飨读者,让你成为更优秀的程序员——只要你着手研读《代码整洁之道》。 阅读《代码整洁之道》需要你做些什么呢。你将阅读代码——大量代码。 《代码整洁之道》促使你思考代码中何谓正确,何谓错误。 更重要的是,《代码整洁之道》将促使你重新评估自己的专业价值观,以及对自己技艺的承诺。 从《代码整洁之道》中可以学到: 好代码和糟糕的代码之间的区别; 如何编写好代码,如何将糟糕的代码转化为好代码; 如何创建好名称、好函数、好对象和好类; 如何格式化代码以实现其可读性的最大化; 如何在不妨碍代码逻辑的前提下充分实现错误处理; 如何进行单元测试和测试驱动开发。 虽然《代码整洁之道》和《代码大全》有很多共同之处,但它有更为简洁更为实际的清晰例子。 – Craig P. Motlin 14、《Effective C++》和《More Effective C++》 推荐数:297 在我职业生涯早期,Scott Meyer的《Effective C++》和后续的《More Effective C++》都对我的编程能力有着直接影响。 正如当时的一位朋友所说,这些书缩短你培养编程技能的过程,而其他人可能要花费数年。 去年对我影响最大的一本书是《大教堂与市集》,该书教会我很有关开源开发过程如何运作,和如何处理我代码中的Bug。 – John Channing 15、《编程珠玑》 推荐数:282 多年以来,当程序员们推选出最心爱的计算机图书时,《编程珠玑》总是位列前列。 正如自然界里珍珠出自细沙对牡蛎的磨砺,计算机科学大师Jon Bentley以其独有的洞察力和创造力, 从磨砺程序员的实际问题中凝结出一篇篇不朽的编程“珠玑”, 成为世界计算机界名刊《ACM通讯》历史上最受欢迎的专栏, 最终结集为两部不朽的计算机科学经典名著,影响和激励着一代又一代程序员和计算机科学工作者。 本书为第一卷,主要讨论计算机科学中最本质的问题:如何正确选择和高效地实现算法。 尽管我不得不羞愧地承认,书中一半的东西我都没有理解,但我真的推荐《编程珠玑》,书中有些令人惊奇的东西。 – Matt Warren 16、《修改代码的艺术》by Michael Feathers 本书是继《重构》和《重构与模式》之后探讨修改代码技术的又一里程碑式的著作, 而且从涵盖面和深度上都超过了前两部经典。 书中不仅讲述面向对象语言(Java、C#和C++)代码,也有专章讨论C这样的过程式语言。 作者将理解、测试和修改代码的原理、技术和最新工具(自动化重构工具、单元测试框架、仿对象、集成测试框架等), 与解依赖技术和大量开发和设计优秀代码的原则、最佳实践相结合,许多内容非常深入,而且常常发前人所未发。 书中处处体现出作者独到的洞察力,以及多年开发和指导软件项目所积累的丰富经验和深厚功力。 通过这部集大成之作,你不仅能掌握最顶尖的修改代码技术,还可以大大提高对代码和软件开发的领悟力。 我认为没有任何一本书能向这本书一样影响了我的编程观点。 它明确地告诉你如何处理其他人的代码,含蓄地教会你避免哪些(以及为什么要避免)。- Wolfbyte 同意。很多开发人员讨论用干净的石板来编写软件。 但我想几乎所有开发人员的某些时候是在吃其他开发人员的狗食。– Bernard Dy 17、《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 这是一本讲述计算机工作原理的书。 不过,你千万不要因为“工作原理”之类的字眼就武断地认为,它是晦涩而难懂的。 作者用丰富的想象和清晰的笔墨将看似繁杂的理论阐述得通俗易懂,你丝毫不会感到枯燥和生硬。 更重要的是,你会因此而获得对计算机工作原理较深刻的理解。 这种理解不是抽象层面上的,而是具有一定深度的,这种深度甚至不逊于“电气工程师”和“程序员”的理解。 不管你是计算机高手,还是对这个神奇的机器充满敬畏之心的菜鸟, 都不妨翻阅一下《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》,读一读大师的经典作品,必然会有收获。 我推荐Charles Petzold的《编码》。 在这个充满工具和IDE的年代,很多复杂度已经从程序员那“抽取”走了,这本书一本开眼之作。 – hemil 18、《禅与摩托车维修艺术 / Zen and the Art of Motorcycle Maintenance》 对我影响最大的那本书是 Robert Pirsig 的《禅与摩托车维修艺术》。 不管你做什么事,总是要力求完美,彻底了解你手中的工具和任务,更为重要的是, 要有乐趣(因为如果你做事有乐趣,一切将自发引向更好的结果)。 – akr 19、《Peopleware / 人件集:人性化的软件开发》 Demarco 和 Lister 表明,软件开发中的首要问题是人,并非技术。 他们的答案并不简单,只是令人难以置信的成功。 第二版新增加了八章内容。 – Eduardo Molteni 20、《Coders at Work / 编程人生》 这是一本访谈笔录,记录了当今最具个人魅力的15位软件先驱的编程生涯。 包括DonaldKnuth、Jamie Zawinski、Joshua Bloch、Ken Thompson等在内的业界传奇人物,为我们讲述了 他们是怎么学习编程的,在编程过程中发现了什么以及他们对未来的看法, 并对诸如应该如何设计软件等长久以来一直困扰很多程序员的问题谈了自己的观点。 一本非常有影响力的书,可以从中学到一些业界顶级人士的经验,了解他们如何思考并工作。 – Jahanzeb Farooq 21、《Surely You’re Joking, Mr. Feynman! / 别闹了,费曼先生。》 虽然这本书可能有点偏题,但不管你信不信,这本书曾在计算机科学专业课程的阅读列表之上。 一个优秀的角色模型,一本有关好奇心的优秀书籍。 – mike511 22、《Effective Java 中文版》 此书第二版教你如何编写漂亮并高效的代码,虽然这是一本Java书,但其中有很多跨语言的理念。 – Marcio Aguiar 23、《Patterns of Enterprise Application Architecture / 企业应用架构模式》 很奇怪,还没人推荐 Martin Fowler 的《企业应用架构模式》- levi rosol 24、《The Little Schemer》和《The Seasoned Schemer》 nmiranda 这两本是LISP的英文书,尚无中文版。 美国东北大学网站上也有电子版。 25、《交互设计之路》英文名:《The Inmates Are Running The Asylum: Why High Tech Products Drive Us Crazy and How to Restore the Sanity》该书作者:Alan Cooper,人称Visual Basic之父,交互设计之父。 本书是基于众多商务案例,讲述如何创建更好的、高客户忠诚度的软件产品和基于软件的高科技产品的书。 本书列举了很多真实可信的实际例子,说明目前在软件产品和基于软件的高科技产品中,普遍存在着“难用”的问题。 作者认为,“难用”问题是由这些产品中存在着的高度“认知摩擦”引起的, 而产生这个问题的根源在于现今软件开发过程中欠缺了一个为用户利益着想的前期“交互设计”阶段。 “难用”的产品不仅损害了用户的利益,最终也将导致企业的失败。 本书通过一些生动的实例,让人信服地讲述了由作者倡导的“目标导向”交互设计方法在解决“难用”问题方面的有效性, 证实了只有改变现有观念,才能有效地在开发过程中引入交互设计,将产品的设计引向成功。 本书虽然是一本面向商务人员而编写的书,但也适合于所有参与软件产品和基于软件的高科技产品开发的专业人士, 以及关心软件行业和高科技行业现状与发展的人士阅读。 他还有另一本中文版著作:《About Face 3 交互设计精髓》 26、《Why’s (Poignant) Guide to Ruby 》 如果你不是程序员,阅读此书可能会很有趣,但如果你已经是个程序员,可能会有点乏味。 27、《Unix编程艺术》 It is useful regardless operating system you use. – J.F. Sebastian 不管你使用什么操作系统,这本书都很有用。 – J.F. Sebastian 28、《高效程序员的45个习惯:敏捷开发修炼之道》 45个习惯,分为7个方面:工作态度、学习、软件交付、反馈、编码、调试和协作。 每一个具体的习惯里,一开始提出一个谬论,然后展开分析,之后有正队性地提出正确的做法,并设身处地地讲出了正确做法给你个人的“切身感受”,最后列出几条注意事项,帮助你修正自己的做法(“平衡的艺术”)。 29、《测试驱动开发》 前面已经提到的很多书都启发了我,并影响了我,但这本书每位程序员都应该读。 它向我展示了单元测试和TDD的重要性,并让我很快上手。 – Curro 我不关心你的代码有多好或优雅。 如果你没有测试,你或许就如同没有编写代码。 这本书得到的推荐数应该更高些。 人们讨论编写用户喜欢的软件,或既设计出色并健壮的高效代码,但如果你的软件有一堆bug,谈论那些东西毫无意义。– Adam Gent 30、《点石成金:访客至上的网页设计秘笈》 可用性设计是Web设计中最重要也是难度最大的一项任务。 《点石成金-访客至上的网页设计秘笈(原书第二版)》作者根据多年从业的经验,剖析用户的心理, 在用户使用的模式、为扫描进行设计、导航设计、主页布局、可用性测试等方面提出了许多独特的观点, 并给出了大量简单、易行的可用性设计的建议。 本书短小精炼,语言轻松诙谐,书中穿插大量色彩丰富的屏幕截图、趣味丛生的卡通插图以及包含大量信息的图表, 使枯燥的设计原理变得平易近人。 本书适合从事Web设计和Web开发的技术人员阅读,特别适合为如何留住访问者而苦恼的网站/网页设计人员阅读。 这是一本关于Web设计原则而不是Web设计技术的书。 本书作者是Web设计专家,具有丰富的实践经验。 他用幽默的语言为你揭示Web设计中重要但却容易被忽视的问题,只需几个小时, 你便能对照书中讲授的设计原则找到网站设计的症结所在,令你的网站焕然一新。

青衫无名 2019-12-02 01:20:04 0 浏览量 回答数 0

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原版英文链接:点击这里 作者 | Md Kamaruzzaman 译者 | 无明 策划 | 小智 基础设施:条条道路通云端 对于云厂商来说,2019 年是硕果累累的一年。不仅初创公司在使用云计算,那些很注重安全的“保守派”公司(如政府机构、医疗保健机构、银行、保险公司,甚至是美国五角大楼)也在迁移到云端。这种趋势在 2020 年将会继续,大大小小的公司都将(或者至少有计划)迁移到云端。Gartner 公司最近发布了一个数字: 如果你是一个还在考虑要不要迁移到云端的决策者,不妨重新审视一下你的策略。如果你是一个独立开发者,并且还没使用过云基础设施,那么完全可以在 2020 年尝试一下。很多大型的云厂商(如亚马逊、微软、谷歌)都提供了免费的体验机会。谷歌在这方面做得特别大方,它提供了价值 300 美元的一年免费服务。 策划注:阿里、腾讯、华为等国内云厂商同样有免费云服务试用产品。 云平台:亚马逊领头,其他跟上 作为第一大云厂商,亚马逊在 2019 年可谓风生水起。凭借其丰富的产品组合,亚马逊将把它的优势延续到 2020 年。Canalys 发布的 2019 年第三季度报告指出,大型云厂商(AWS、Azure、GCP)占据 56% 的市场份额,其中 AWS 独享 32.6%。 其他云厂商也在努力缩短与 AWS 之间的差距。微软把主要目标转向了大型企业。最近,微软打败了亚马逊,从美国五角大楼拿到了一个 100 亿美元的大单子。这个单子将提升 Azure 的声誉,同时削弱 AWS 的士气。 谷歌一直在推动 CNCF,实现云计算运维的标准化。谷歌的长期目标是让云迁移变得更容易,方便企业从 AWS 迁移到 GCP。IBM 之前斥资 360 亿美元收购了 RedHat,也想要在云计算市场占有一席之地。 在亚太地区,阿里云市场规模超过了 AWS、Azure 的总和,全球排名第三。中国国内腾讯云等企业的增长势头也十分迅猛。 2020 年将出现更多的并购。当然,很多初创公司将会带来新的想法和创新,例如多云服务。因为竞争激烈,这些公司只能从降价和推出更多的创新产品来获取利润。 容器化:Kubernetes 将会更酷 在容器编排领域,虽然一度出现了“三足鼎立”(Kubernetes、Docker Swarm 和 Mesos),但 Kubernetes 最终脱颖而出,成为绝对的赢家。云是一个分布式系统,而 Kubernetes 是它的 OS(分布式的 Linux)。2019 年北美 KubeCon+CloudNativeCon 大会的参会者达到了 12000 名,比 2018 年增长了 50%。以下是过去 4 年参会人数的增长情况。 在 2020 年,Kubernetes 不仅不会后退,只会变得越来越强,你完全可以把赌注压在 Kubernetes 身上。另外值得一提的是,Migrantis 最近收购了 Docker Enterprise,不过收购数额不详。 几年前,人们张口闭口说的都是 Docker,而现在换成了 Kubernetes。Docker 在它的全盛时期未能盈利,反而在优势渐退几年之后才尝试变现。这再次说明,在现代技术世界,时机就是一切。 软件架构:微服务将成为主流 谷歌趋势表明,微服务架构范式在 2019 年持续增长了一整年。 随着软件行业整体逐步迁移到云端,微服务也将成为占主导地位的架构范式。微服务架构崛起的一个主要原因是它与云原生完美契合,可以实现快速的软件开发。我在之前的一篇博文中解释了微服务架构的基本原则及其优势和劣势。 https://towardsdatascience.com/microservice-architecture-a-brief-overview-and-why-you-should-use-it-in-your-next-project-a17b6e19adfd 我假设现在也存在一种回归到单体架构的趋势,因为在很多情况下,微服务架构有点过头了,而且做好微服务架构设计其实很难。微服务架构有哪些好的实践?在之前的另一篇博文中,我也给出了一些大概,希望对读者有用。 https://towardsdatascience.com/effective-microservices-10-best-practices-c6e4ba0c6ee2 编程语言(整体):Python 将吞噬世界 机器学习、数据分析、数据处理、Web 开发、企业软件开发,甚至是拼接黑洞照片,Python 的影子无处不在。 在著名的编程语言排行榜网站 TIOBE 上,Python 位居最流行编程语言第三位,仅次于 Java 和 C 语言。 更有意思的是,在 2019 年,Python 的流行度翻了一番(从 5% 到 10%)。 Python 的崛起将在 2020 年延续,并缩短与 Java 和 C 语言之间的差距。另一门无所不在的编程语言 JavaScript 正面临下行的风险。为什么 Python 的势头会如此强劲?因为它的入手门槛低,有一个优秀的社区在支持,并受到数据科学家和新生代开发者的喜爱。 编程语言(企业方面):Java 将占主导 之前的 TIOBE 网站截图显示,Java 仍然是一门占主导地位的编程语言,并将在 2020 年继续保持这种地位。JVM 是 Java 的基石,其他编程语言(如 Kotlin、Scala、Clojure、Groovy)也将 JVM 作为运行时。最近,Oracle 修改了 JVM 的许可协议。 新的许可协议意味着使用 Java、Kotlin、Scala 或其他 JVM 编程语言的公司需要向 Oracle 支付大额费用。所幸的是,OpenJDK 让 JVM 继续免费。另外,还有其他一些公司为 JVM 提供企业支持。 因为体积和速度方面的问题,基于 JVM 的编程语言并不适合用在今天的无服务器环境中。Oracle 正在推动 GraalVM 计划,旨在让 Java 变得更加敏捷和快速,让它更适合用在无服务器环境中。因为除了 Java,没有其他编程语言可以提供企业级的稳定性和可靠性,所以 Java 将在 2020 年继续占主导地位。 企业版 Java:Spring 继续发力 曾几何时,在企业开发领域,Spring 和 JavaEE 之间存在着白热化的竞争。但因为 Oracle 在 JavaEE 方面没有作为,在竞争中惨败,这导致了“MicroProfile”计划的形成,并最终促成了 JakartaEE。 虽然所有的政策和活动都是围绕 JavaEE 展开,但 Spring 事实上已经赢得了这场企业 JVM 之争。2020 年,Spring 将成为 JVM 生态系统的头牌。 有两个正在进展中的项目,它们旨在减小 Java 的体积,让它更适合用在无服务器环境中。 其中一个是 Micronaut(https://micronaut.io/)。 另一个是 Quarkus(https://quarkus.io/)。 这两个项目都使用了 GraalVM,它们在 2020 年将会得到 Java 社区更多的关注。 编程语言:后起之秀的突破 2000 年代,编程语言的发展出现了停滞。大多数人认为没有必要再去开发新的编程语言,Java、C 语言、C++、JavaScript 和 Python 已经可以满足所有的需求。但是,谷歌的 Go 语言为新编程语言大门打开了一扇大门。在过去十年出现了很多有趣的编程语言,比如 Rust、Swift、Kotlin、TypeScript。导致这种情况的一个主要原因是已有的编程语言无法充分利用硬件优势(例如多核、更快的网络、云)。另一个原因是现代编程语言更加关注开发者经济,即实现更快速更容易的开发。在 Stackoverflow 提供的一份开发者报告中,排名靠前的现代编程语言如下所示(Rust 连续 4 年名列第一)。 在之前的一篇博文中,我深入探讨了现代编程语言,对比 Rust 和 Go 语言,并说明了为什么现在是采用这些语言的好时机。 https://towardsdatascience.com/back-to-the-metal-top-3-programming-language-to-develop-big-data-frameworks-in-2019-69a44a36a842 最近,微软宣布他们在探索使用 Rust 来开发更安全的软件。 亚马逊最近也宣布要赞助 Rust。 谷歌宣布将 Kotlin 作为 Android 官方开发语言,所以,在 JVM 领域,Kotlin 成了 Java 的主要竞争对手。 Angular 使用 TypeScript 代替 JavaScript,将其作为主要的编程语言,其他 JavaScript 框架(如 React 和 Vue)也开始为 TypeScript 提供更多的支持。 这种趋势将在 2020 年延续下去,很多巨头公司将会深入了解新一代编程语言(如 Rust、Swift、TypeScript、Kotlin),它们会站出来公开表示支持。 Web:JavaScript 继续占主导地位 曾几何时,JavaScript 并不被认为是一门强大的编程语言。在当时,前端内容主要通过后端框架在服务器端进行渲染。2014 年,AngularJS 的出现改变了这种局面。从那个时候开始,更多的 JavaScript 框架开始涌现(Angular 2+、React、Vue、Meteor),JavaScript 已然成为主流的 Web 开发语言。随着 JavaScript 框架不断创新以及微服务架构的崛起,JavaScript 框架在 2020 年将继续主导前端开发。 JavaScript 框架:React 闪耀 虽然 React 是在 AngularJS 之后出现的,但在过去十年对 Web 开发产生了巨大的影响,这也让 Facebook 在与 Google+ 的竞争中打了一场胜战。React 为前端开发带来了一些新的想法,比如事件溯源、虚拟 DOM、单向数据绑定、基于组件的开发,等等。它对开发者社区产生了重大影响,以至于谷歌放弃了 AngularJS,并借鉴 React 的想法推出了彻底重写的 Angular 2+。React 是目前为止最为流行的 JavaScript 框架,下图显示了相关的 NPM 下载统计信息。 为了获得更好的并发和用户体验,Facebook 宣布完全重写 React 的核心算法,推出了 React-Fiber 项目。 2020 年,React 仍然是你开发新项目的首选 Web 框架。其他框架(如 Angular/Angular 2+ 或 Vue)呢?Angular 仍然是一个不错的 Web 开发框架,特别适合企业开发。我敢肯定谷歌在未来几年会在 Angular 上加大投入。Vue 是另一个非常流行的 Web 框架,由中国的巨头公司阿里巴巴提供支持。如果你已经在使用 Angular 或 Vue,就没必要再迁移到 React 了。 App 开发:原生应用 在移动 App 开发方面,有关混合应用开发的炒作有所消停。混合开发提供了更快的开发速度,因为只需要一个开发团队,而不是多个。但原生应用提供了更好的用户体验和性能。另外,混合应用需要经过调整才能使用一些高级特性。对于企业来说,原生应用仍然是首选的解决方案,这种趋势将在 2020 年延续。Airbnb 在一篇博文中非常详细地说明了为什么他们要放弃混合应用开发平台 React Native。 https://medium.com/airbnb-engineering/sunsetting-react-native-1868ba28e30a 尽管 Facebook 尝试改进 React Native,谷歌也非常努力地推动混合 App 开发平台 Flutter,但它们仍然只适合用于原型、POC、MVP 或轻量级应用的开发。所以,原生应用在 2020 年仍将继续占主导地位。 在原生应用开发方面,谷歌和苹果分别将 Kotlin 和 Swift 作为各自平台主要的编程语言。谷歌最近再次重申了对 Kotlin 的支持,这对于 Kotlin 用户来说无疑是个好消息。 混合应用开发:React Native 在很多情况下,混合应用是个不错的选择。在这方面也有很多选择:Xamarin、Inoic、React Native 和 Flutter。Facebook 基于成熟的 React 框架推出了 React Native。就像 React 在 Web 框架领域占据主导地位一样,React Native 在混合应用领域也占据着主导地位,如下图所示。 React Native 和 React 有共同的基因,都提供了高度的代码重用性以及“一次开发,到处运行”的能力。React Native 的另一个优势是 Facebook 本身也用它来开发移动应用。谷歌在这个领域起步较晚,但在去年,谷歌的混合应用开发框架 Flutter 获得了不少关注。Flutter 提供了更好的性能,但需要使用另一门不是那么流行的编程语言 Dart。React Native 在 2020 年将继续占主导地位。 API:REST 将占主导地位 REST 是 API 领域事实上的标准,被广泛用在基于 API 的服务间通信上。当然,除了 REST,我们还有其他选择,比如来自谷歌的 gRPC 和来自 Facebook 的 GraphQL。 它们提供了不同的能力。谷歌开发的 gRPC 作为远程过程调用(如 SOAP)的化身,使用 Protobuf 代替 JSON 作为消息格式。Facebook 开发的 GraphQL 作为一个集成层,避免频繁的 REST 调用。gRPC 和 GraphQL 都在各自的领域取得了成功。2020 年,REST 仍然是占主导地位的 API 技术,而 GraphQL 和 gRPC 将作为补充技术。 人工智能:Tensorflow 2.0 将占主导地位 谷歌和 Facebook 也是深度学习 / 神经网络领域的主要玩家。谷歌基于深度学习框架 Theano 推出了 TensorFlow,它很快就成为深度学习 / 神经网络的主要开发库。谷歌还推出了特别设计的 GPU(TPU)来加速 TensorFlow 的计算。 Facebook 在深度学习领域也不甘落后,他们拥有世界上最大的图像和视频数据集合。Facebook 基于另一个深度学习库 Torch 推出了深度学习库 PyTorch。TensorFlow 和 PyTorch 之间有一些区别,前者使用的是静态图进行计算,而 PyTorch 使用的是动态图。使用动态图的好处是可以在运行时纠正自己。另外,PyTorch 对 Python 支持更好,而 Python 是数据科学领域的一门主要编程语言。 随着 PyTorch 变得越来越流行,谷歌也赶紧在 2019 年 10 月推出了 TensorFlow 2.0,也使用了动态图,对 Python 的支持也更好。 2020 年,TensorFlow 2.0 和 PyTorch 将齐头并进。考虑到 TensorFlow 拥有更大的社区,我估计 TensorFlow 2.0 将成为占主导地位的深度学习库。 数据库:SQL是王者,分布式SQL是王后 在炒作 NoSQL 的日子里,人们嘲笑 SQL,还指出了 SQL 的种种不足。有很多文章说 NoSQL 有多么的好,并将要取代 SQL。但等到炒作的潮水褪去,人们很快就意识到,我们的世界不能没有 SQL。以下是最流行的数据库的排名。 可以看到,SQL 数据库占据了前四名。SQL 之所以占主导地位,是因为它提供了 ACID 事务保证,而 ACID 是业务系统最潜在的需求。NoSQL 数据库提供了横向伸缩能力,但代价是不提供 ACID 保证。 互联网公司一直在寻找“大师级数据库”,也就是既能提供 ACID 保证又能像 NoSQL 那样可横向伸缩的数据库。目前有两个解决方案可以部分满足对“大师级数据库”的要求,一个是亚马逊的 Aurora,一个是谷歌的 Spanner。Aurora 提供了几乎所有的 SQL 功能,但不支持横向写伸缩,而 Spanner 提供了横向写伸缩能力,但对 SQL 支持得不好。 2020 年,但愿这两个数据库能够越走越近,或者有人会带来一个“分布式 SQL”数据库。如果真有人做到了,那一定要给他颁发图灵奖。 数据湖:MinIO 将要崛起 现代数据平台非常的复杂。企业一般都会有支持 ACID 事务的 OLTP 数据库(SQL),也会有用于数据分析的 OLAP 数据库(NoSQL)。除此之外,它们还有其他各种数据存储系统,比如用于搜索的 Solr、ElasticSearch,用于计算的 Spark。企业基于数据库构建自己的数据平台,将 OLTP 数据库的数据拷贝到数据湖中。各种类型的数据应用程序(比如 OLAP、搜索)将数据湖作为它们的事实来源。 HDFS 原本是事实上的数据湖,直到亚马逊推出了对象存储 S3。S3 可伸缩,价格便宜,很快就成为很多公司事实上的数据湖。使用 S3 唯一的问题是数据平台被紧紧地绑定在亚马逊的 AWS 云平台上。虽然微软 Azure 推出了 Blob Storage,谷歌也有类似的对象存储,但都不是 S3 的对手。 对于很多公司来说,MinIO 或许是它们的救星。MinIO 是一个开源的对象存储,与 S3 兼容,提供了企业级的支持,并专门为云原生环境而构建,提供了与云无关的数据湖。 微软在 Azure Marketplace 是这么描述 MinIO 的:“为 Azure Blog Storage 服务提供与亚马逊 S3 API 兼容的数据访问”。如果谷歌 GCP 和其他云厂商也提供 MinIO,那么我们将会向多云迈出一大步。 大数据批处理:Spark 将继续闪耀 现如今,企业通常需要基于大规模数据执行计算,所以需要分布式的批处理作业。Hadoop 的 Map-Reduce 是第一个分布式批处理平台,后来 Spark 取代了 Hadoop 的地位,成为真正的批处理之王。Spark 是怎样提供了比 Hadoop 更好的性能的?我之前写了另一篇文章,对现代数据平台进行了深入分析。 https://towardsdatascience.com/programming-language-that-rules-the-data-intensive-big-data-fast-data-frameworks-6cd7d5f754b0 Spark 解决了 Hadoop Map-Reduce 的痛点,它将所有东西放在内存中,而不是在完成每一个昂贵的操作之后把数据保存在存储系统中。尽管 Spark 重度使用 CPU 和 JVM 来执行批处理作业,但这并不妨碍它成为 2020 年批处理框架之王。我希望有人能够使用 Rust 开发出一个更加高效的批处理框架,取代 Spark,并为企业省下大量的云资源费用。 大数据流式处理:Flink 是未来 几年前,实现实时的流式处理几乎是不可能的事情。一些微批次处理框架(比如 Spark Streaming)可以提供“几近”实时的流式处理能力。不过,Flink 改变了这一状况,它提供了实时的流式处理能力。 2019 年之前,Flink 未能得到足够的关注,因为它无法撼动 Spark。直到 2019 年 1 月份,中国巨头公司阿里巴巴收购了 Data Artisan(Flink 背后的公司)。 在 2020 年,企业如果想要进行实时流式处理,Flink 应该是不二之选。不过,跟 Spark 一样,Flink 同样重度依赖 CPU 和 JVM,并且需要使用大量的云资源。 字节码:WebAssembly将被广泛采用 我从 JavaScript 作者 Brandon Eich 的一次访谈中知道了 WebAssembly 这个东西。现代 JavaScript(ES5 之后的版本)是一门优秀的编程语言,但与其他编程语言一样,都有自己的局限性。最大的局限性是 JavaScript 引擎在执行 JavaScript 时需要读取、解析和处理“抽象语法树”。另一个问题是 JavaScript 的单线程模型无法充分利用现代硬件(如多核 CPU 或 GPU)。正因为这些原因,很多计算密集型的应用程序(如游戏、3D 图像)无法运行在浏览器中。 一些公司(由 Mozilla 带领)开发了 WebAssembly,一种底层字节码格式,让任何一门编程语言都可以在浏览器中运行。目前发布的 WebAssembly 版本可以支持 C++、Rust 等。 WebAssembly 让计算密集型应用程序(比如游戏和 AutoCAD)可以在浏览器中运行。不过,WebAssembly 的目标不仅限于此,它还要让应用程序可以在浏览器之外运行。WebAssembly 可以被用在以下这些“浏览器外”的场景中。 移动设备上的混合原生应用。没有冷启动问题的无服务器计算。在服务器端执行不受信任的代码。 我预测,2020 年将是 WebAssembly 取得突破的一年,很多巨头公司(包括云厂商)和社区将会拥抱 WebAssembly。 代码:低代码 / 无代码将更进一步 快速的数字化和工业 4.0 革命意味着软件开发者的供需缺口巨大。由于缺乏开发人员,很多企业无法实现它们的想法。为了降低进入软件开发的门槛,可以尝试无代码(No Code)或低代码(Low Code)软件开发,也就是所谓的 LCNC(Low-Code No-Code)。它已经在 2019 年取得了一些成功。 LCNC 的目标是让没有编程经验的人也能开发软件,只要他们想要实现自己的想法。 虽然我对在正式环境中使用 LCNC 框架仍然心存疑虑,但它为其他公司奠定了良好的基础,像亚马逊和谷歌这样的公司可以基于这个基础构建出有用的产品,就像 AWS Lambda 的蓬勃发展是以谷歌 App Engine 为基础。 2020 年,LCNC 将会获得更多关注。

茶什i 2019-12-26 11:57:03 0 浏览量 回答数 0

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珍宝珠 2019-12-01 21:56:45 2713 浏览量 回答数 3

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问问小秘 2019-12-01 22:03:02 3129 浏览量 回答数 1

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【丁宁-清华大学-阿里达摩院自然语言技术实习体验】 作者简介:丁宁,清华大学计算机科学与技术系2年级博士生,研究方向为自然语言处理、信息抽取、语言表示学习等,在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等发表多篇文章,作为研究型实习生在阿里达摩院实习半年+。 实习体会 很幸运能来到阿里巴巴进行实习!组里的氛围特别好,同事和师兄师姐都非常专业、友善、亲切。无论是科研上还是工作生活上的任 何问题,都能得到慷慨的帮助。在这里,我认识了一批学术和生活上的榜样(我的主管每天都吃健康餐,而我牛肉汤泡饼),结交了志同道合的朋友(排队喝牛肉汤回来写论文的日子),见识到了IT同学的认真负责(远程帮我调试打印机,周末修电脑),见过了马云老师,也亲身经历了一次双十一奋战。阿里的科研积淀和文化氛围都让我感到收获颇丰,感谢阿里巴巴提供研究型实习生这一高水平项目,也期待更多的同学可以加入研究型实习生的大家庭。 科研心得& 工作宣传 今年在阿里巴巴所做的跨领域分词工作被ACL 2020高分接收,其中meta review说“well-written, well-motivated with strong results, sure accept”。其实这句话可以很好地总结评判科研论文好坏的标准,实际上或许现阶段的科研也并没有什么秘密,动机明确、方法得当、实验充分,就可以形成一篇不错的科研论文。当然了,如果想做出让领域内眼前一亮的工作,可能就需要一些灵光一闪了。 具体到我们的工作上来,跨领域任务往往面临目标领域精标注数据缺失的问题,具体到分词任务上来说,这种数据缺失往往会导致OOV和词的分布差异问题。本文通过弱监督启发式算法来进行远程标注,并引入对抗学习来进行降噪。本文的实验中以newswire (新闻语料)作为源领域,在5个不同的目标领域数据上都取得了较好的效果。 这个工作或许有助于我们真正的往跨领域的两个通用问题上去设计了相关的解决办法。论文名字:《Coupling Distant Annotation and Adversarial Training for Cross-Domain Chinese Word Segmentation》,具体可以查看达摩院的官方宣传~:ACL 2020有哪些值得关注的论文? - 阿里巴巴达摩院的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/385259014/answer/1190808208 另外,也宣传一下作为co-author的另一篇ACL 2020论文,是实习生同事周洁(上海交大研究生)的工作,瞄准多层级文本分类任务,设计层级敏感编码器将多层结构作为有向图建模,并且实现了一个串行和并行的版本,论文名字:Hierarchy-Aware Global Model for Hierarchical Text Classification。 还有另一个实习生同事张浩宇(国防科大博士生)在IJCAI 2020的工作,使用noisy learning的方法去进行远程监督entity typing降噪,方法非常优雅,论文名字:Learning with Noise: Improving Distantly-Supervised Fine-grained Entity Typing via Automatic Relabeling。 【杜志浩-哈尔滨工业大学-我在达摩院作实习研究僧的那些事儿】 经韩老师介绍,2019年7月,有幸进入阿里巴巴达摩院成为一名实习研究僧。如今也已半年有余,期间发生的事情仍然历历在目。从初出茅庐的不安,到积极融入的快乐,再到宠辱不惊的泰然,一路走来收获良多! 初出茅庐 其实,刚到达摩院语音算法组时,我的内心充满了不安。这种不安来自于初出茅庐的不自信,不知自己能否胜任这份工作,为公司带来效益。同时,也来自于环境转变的不适应,换了一个全新的环境,对公司内的工作方式、待人接物都不甚了解。 但是,在算法组师兄师姐的帮助下,我的这些不安很快就烟消云散了。为了能够使我尽快熟悉工作内容、了解工作方式,雷鸣师兄坚持每周四晚上为实习生开组会,拉着仕良哥、智颖等很多小伙伴一起讨论算法思路和实验中遇到的问题。我想他们应该都挺忙的吧,但还是牺牲自己休息的时间来参加组会。 刚来的那段时间,除了“雷老师,xxx麻烦审批通过一下”以外,我说的最多的恐怕就是“xx姐/哥,xxx在哪”。由于对很多事情都不了解,比如服务器怎么申请啊,oss怎么弄啊,我总是要麻烦逍北姐、遥仙哥等目之所及的小伙伴。他们一边在忙自己的工作一边还不厌其烦的告诉我,为我提供了莫大的帮助。 积极融入 在算法组这段时间,让我印象最为深刻的一句话就是“我们做事情都很直接,有什么问题,就带着方案提出来”。以前,总是被教育和鼓励发现问题,在阿里,找到问题只是完成了第一步,还需要再提出一个切实可行的解决方案。期间发生的一段小插曲让我现在依然记忆犹新。  为了准备910,语音测试组的小伙伴每天都在紧张的进行测试。其中一项是对语音实时转录及翻译软件的稳定性测试。由于已经进入应用阶段,不能在直接将数据送入到模型中,需要将语音播放出来,再由软件录音进行测试。播放的内容是马老师的演讲,对于坐在旁边的小伙伴来说既是一件好事,也是一件坏事。由于马老师的演讲实在太引人入胜了,每次他们进行测试时,我们都无法专心工作,最终只能……。 咳咳,我心想,这么下去也不是事儿啊,梦想要有,生活也得继续啊,得想想办法解决一下这个问题。我尝试了各种办法,但似乎都无法绕过功放这个问题。最终功夫不负有心人,找到了一款虚拟声卡的软件,能够将一个应用程序的音频输出直接作为另一个应用程序的输入。在熟悉过这个软件的使用方式后,我找到测试组的组长,向他提出了我现在的处境和解决方案。他告诉我,他也知道这样会打扰到周边的人,但是之前也没有太好的办法,感谢我提出的解决方案。 虽然这只是实习期间的一段小插曲,但是我依然印象深刻。通过这件事,我践行了带着方案提问题,这一阿里人所特有的工作方式,让我感觉自己正在逐渐融入到这个集体当中。 宠辱不惊 经过几个月“死去”又“活来”的做实验、写论文,我跟雷鸣师兄合作的语音增强相关工作投稿到了ICASSP 2020。这是语音信号处理领域的顶级会议,在来阿里之前,我也投稿过一次,但不幸被拒。为了准备这篇文章,雷鸣师兄跟我保持着很高互动,了解实验进度,适时的进行指导。此外,还有仕良哥帮助我进行语音畸变的评估。 2020年1月25日这一天,是我国的传统节日,春节,同时也是ICASSP出结果的日子。在得知结果前,我的内心非常忐忑。但当得知接收的喜讯时,我反而没有想象中那么兴奋,没有想象中那么高兴。我的第一反应是看看审稿人的意见,看看我专家们对我文章的看法,还有哪些不足和需要改进的地方。 我想宠辱不惊的心态应该是我在阿里的一个重要收获吧,不以物喜不以己悲。尽力做好自己该做的事儿,结果自然水到渠成。 再说两句 在阿里的这段实习使我受益匪浅。这里有乐于助人、善解人意的师兄师姐,也有认真负责、要求严格的主管Leader;有弹性自由的工作时间,也有肝到深夜的满腔热情;有最新最热的研究成果,也有成熟稳定的应用软件。这里不像实验室的象牙塔,关注技术的同时,也更关注技术如何落地、如何应用到生活中去,最终如何造福亿万用户。 韩鹏-KAUST-青春没有我之阿里巴巴天猫精灵争夺赛被迫写的研究心得 竞选宣言: 在阿里实习摸了几个月的鱼,最开心的就是又吃到了祖国的美食,虽然杭州的食物实在是太清淡了,但总比我在沙特每天吃水煮青菜不放盐要好很多。在阿里的这几个月,让我看淡了很多,发现生命里比较重要的就是长在自己脑袋上的头发,不能太年轻就失去他们。女网红我是感觉自己这辈子没机会了,毕竟流量明星也不是靠推荐算法能捧红的,也就希望能够得到这次500块钱的天猫精灵,请大家pick我。 研究心得: 多抱大腿 为了凑足300字的内心情感白描: 这个世界实在是太无聊了,尤其疫情导致的只能居家办公,我已经憋得快精神失常了,虽然平时也不是那么正常。希望这个世界早日恢复原来的美好,我还打算去越南胡志明市的日式KTV感受一下女仆装呢,希望疫情不会让这些服务业倒闭呢吧。 居然还不够300字,感觉生命浪费在写文字上要比大保健上还是好一些的,希望这些文字能够启发你,虽然我感觉也并没有什么意义,而人活着的意义又是什么呢? 【韩镕罄-南加州大学- 阿里研究型实习生体验】 简介: 经过两年研究时间,找到了学校的教职,也找到了老婆,感谢阿里~ 2018年八月来阿里做研究型实习生,本人在南加州大学商学院读Operations Management 的Ph.D. 块两年时间做了几篇 field experiment paper, 感觉阿里有太多好玩有趣的商业问题可以讨论直接研究。 通过和阿里的合作顺利找到UIUC 伊利诺伊大学香槟分校的常任轨教职。 更神奇的是,在实习期间,随便刷个阿里妹儿的相亲帖, 加个微信 聊一聊 发现和自己一天生日。 就是你了!现在已经结婚快半年! 三十而立,一切静好,感谢阿里! 【马腾-清华大学- 阿里巴巴RI项目心得】 我与阿里之缘 在2019年的夏天,后来成为我主管的文侑来到清华进行交流,当时的我刚刚完成了一个学术项目的研究,正在寻求于之后的研究方向。恰好在交流会上碰见了文侑,经过一番交流之后吗,了解到操作系统团队是阿里 RDMA 技术的先行者和推广者,这正是我计划之后想要研究的方向,于是便一拍即合。由于我之前所研究的领域刚好符合是阿里目前正在做的一些项目,所以文侑提供了一个可以在阿里实习的机会。 在通过了多轮面试之后,我终于成功的入职了操作系统内核组作为学术型实习生。从2018年九月初入职至今,将近两年的时间,我也逐渐地适应了在阿里的生活,松弛有度而又充满欢乐。在这里我也结识了许多要好的朋友,并且,通过公司组织的各种聚会和团建的活动,让我解释了许多有着共同语言爱好的伙伴,大家给与了我这个新人很多的帮助和照顾,使我也渐渐地融入了这个有爱的团队。 在阿里的学术成果 在阿里实习期间,在同事们的帮助下,我顺利地完成了两个与我所在实验室合作的学术项目,并且这两个项目也幸运的产出了两篇高质量的论文,分别发表在了不同领域的高水平会议当中。 其中,第一篇论文发表在第21届Cluster会议,与2019年在美国阿尔伯克基召开。Cluster 是高性能计算方向计算机系统领域的主要会议,这个工作提出并实现了统一高效的 RDMA 消息中间件,解决了 RDMA 在实际生产过程中的一些关键可靠性和可用性问题,例如:极简的接口抽象,必要的上层消息确认机制,中间件辅助流控配合 DCQCN,结合生产系统的诊断机制等等,目前该技术已经被广泛应用在阿里巴巴基础云产品中(包括:数据库,分布式存储等)。另外一个工作则发表在了第25届 ASPLOS会议。ASPLOS 是操作系统,体系结构和编程语言三个方向综合的计算机系统领域顶级会议。这篇论文是和我所在的清华高性能所合作完成的,文章中第一次提出了利用RDMA将数据中心的NVM做disaggregation, 实现了高效的框架,同时证明了这种新架构的可行性。 在阿里的感想 阿里巴巴操作系统团队是一直致力于建立和完善系统领域工业界和学术界的纽带,并且在持续实践工业界和学术界之间的问题分享和工作互动,他们希望通过这些分析和互动能够更好地促进中国在世界计算机系统领域的整体发展和创新。作为操作系统团队中的一员,我深切了解到了先进技术对于企业发展的重要性,在实习的过程中,同我所在的实验室进行合作,我更是深深感受到只有通过学术与工业相辅相成,才能够真正让企业发展先进技术。另外一方面,经过一段时间的实习,我对所在的操作系统团队和阿里技术部门的工作有了更深入的了解,我对自己也有了进一步的规划,计划在毕业之后能够入职阿里,通过我的努力,继续在追逐技术之路上奋斗着。 【亓家鑫-新加坡南洋理工大学- 阿里云实习心得】 非常荣幸我们的研究工作*《Two causal principles for improving visual dialog》*获得了同行的认可,并收录在CVPR 2020会议中。在此要特别感谢我的教授,MReaL实验室成员以及阿里城市大脑实验室师兄师姐一直以来的支持和帮助。比起论文本身的内容,我更希望跟大家分享一年来做研究的心得和感悟,虽然目前我仍然是一个萌新,不过我希望通过萌新的角度能带给大家一些研究上的启发。 开始一个研究之前,选择方向很重要。当然,每一个方向都有自己的优缺点,比如新的方向“容易”发文章,可能将其他领域原有的方法引入加一些调整就可以达到比较高的结果。不过如果没有坚实的创新,在同行评议时,可能会受到质疑。一旦没有通过,再转投时可能发现已经落后于其他人。“老“的方向可能会感觉灌水困难,不过因为我没有真正做过经典的方向,所以不太好发表评论。根据观察,在一堆全面而又坚实的研究中找到创新点,对萌新来说确实困难,不过一旦有所突破,肯定会对这个社区产生广泛的影响。作为一个萌新,可能不会自己选择方向或者领域,所以接受导师或者主管的安排成了唯一的选择,不过要相信自己的导师和主管,因为大家都是在帮助你,而且他们经验丰富。只有当自己走完一套研究的流程,并且真正找到自己感兴趣或者觉得可以有所突破的方向,那可能才是真正属于自己的研究的开始。 当选定了方向,开始做研究的时候,清楚的了解所有有关的方法是非常重要的,因为这样可以防止你的idea被存在的方法“抄袭“。其实对一个比较成熟的研究方向来说,简单思考得到的idea一般都会被提出过。不过研究完所有存在方法后,要跳出这些方法,因为阅读他们的方法可能不是来借鉴,更多的是防止撞车,想要真正有创新,在别人的方法上改动往往是不够的,这就要求我们重新审视这个任务甚至数据集的每一个样本。当然目前即使是学术界toy的数据集也有动辄几十万的数据量,看完是不可能的,不过根据自己的思路统计一些数据特征,有时候对研究会产生很大的帮助。当觉得自己已经掌握了这个数据集或者这个任务的时候,应该是跑一些baseline来练习了。 我作为萌新,没有从零开始写,而是找了一个现成的模型开始修改,这样难度会减少很多,不过毕竟是别人的代码,还是有很多不舒服的地方,所以等自己成熟了的时候,有空的时候,一定要从头写一遍。当然我也不知道什么时候有空。当我开始修改baseline的时候,此次的研究旅行就算是上路了,在接受导师的指引的同时也可以自己不断的尝试自己的想法,因为不知道什么是有用的。我作为萌新刚开始的感受是我觉得可能我想的都有用,那一定要去试一下,所以我也建议大家多试一下,说不定真的有用呢,反正电费不花自己的。当一个东西有用的时候,就可以来思考他为什么有用了,当你想好它为什么有用并且通过了广泛的测试,就到了跟大家分享成果的时候。 当然,一个有用的idea背后可能有无数个没用的idea,至于他们为什么没用,我觉得如果实在是有兴趣,可以研究一下,但是有时候会花大量的时间。举一个实际的例子,我在去年做visual dialog比赛,大概四月份就发现了一个有用的方法,之后也顺利的拿到了第一并且在此基础上进行探究和扩展发表了自己的成果。不过同时,当时有一个效果降低的操作一直困扰着我,直到六个月以后,当然这六个月中还做了其他的事情,我才发现了它真正的原因,并且最终变成了我文章中的一句话。举这个例子的目的是,研究没有效果的idea会对研究有所帮助,不过可能会收益较低。 研究成果的发表是一个很重要的过程,它可以给领域内的同行以启发,甚至可以影响本领域之外的人,所以有时候高度总结自己的思想是一件有用的事情。比如我所做的工作我认为进行高度总结之后可以得到一个启发是:对多模态任务来说不一定所有模态都是平等的,对模型来说所存在模态也不一定是影响结果的全部。除了对自己motivation的总结,应用细节以及结果展示也是非常重要的,因为我是萌新,怎样写出一篇文章的经验肯定是不足的,所以在此不再赘述。在发表完文章之后,“售后服务“也是非常重要的一点,这也是我的教授教我的很重要的理念。因为发表的内容不是刊登出来就结束了,而是你对社区贡献的开始,之后做研究可能会发现更好的实现,或者当时的理论没有讲清楚完善,这些都可以补充到自己的代码中,让大家更好的了解你的思路和工作,或许以后还能收获好评。 此外,实验室的成员就是自己研究道路上的引导者和伙伴,会对自己的研究产生各种各样至关重要的影响,大多时候大家都不会吝惜跟你讨论分享自己的观点,有时还会亲自帮助你解决问题,所以要记得经常参加团建和小集体聚会。不过也不能太依赖别人,每当遇到问题的时候,特别是技术性的问题,还是依靠自己解决的好,毕竟未来总会离开实验室,离开乐于帮助你的人。最后,保护好自己的头发,还是要早睡早起,调不出来的bug熬夜也调不出来,不work的idea可能真的不work,没有人保证炼出来的一定是金子,不要过分影响正常的作息,毕竟这不是百米赛跑,也不能算是马拉松,而是长久的起码好几年以上要坚持的事业。不过我作为萌新才刚刚起步,依然没有体会到最艰难的时刻,不过做好心理准备还是应该的,该来的总是会来的。最后的最后希望这些浅显的经验总结能够给大家带来一点儿帮助,谢谢大家的阅读。 【田冰川-南京大学- 在阿里网络团队实习两年是一种怎样的体验?】 简介: 大家好!我是田冰川,南京大学2016级直博生,导师为田臣老师,研究方向为计算机网络。2018年6月,我以研究型实习生的身份入职阿里巴巴基础设施事业部网络研究团队,实习期间主要从事网络验证相关的研究工作,即通过形式化方法与灰度测试,来降低网络变更中的潜在风险。 2018年既是网络研究团队刚刚组建的一年,也是研究型实习生在阿里刚刚起步的一年。这年春天,经我导师田臣老师介绍,我参加了研究型实习生面试,加入了网络研究团队。 来到团队后,我参加的第一个研究项目是“金睛”,用以保障复杂ACL变更的正确性。ACL即访问控制列表,网络中的ACL决定着流量的连通性。网络架构演化有时会伴随着对ACL的迁移,如何保证迁移前后网络连通性是等价的,是困扰架构与运营部门的一大难题,而金睛项目则是为该问题而生。项目落地以来,金睛系统多次在骨干网ACL迁移中对变更方案进行了验证,并逐渐扩展至对边缘网络的验证。相关论文发表于SIGCOMM 2019主会,我在会场进行了20余分钟的演讲,与我们团队的另一篇文章HPCC共同成为阿里集团在网络领域top1学术会议主会中的首次亮相。 时间总是过的很快。转眼间,我来阿里已经两年了,自金睛之后,又陆续参与了多个研究课题。在阿里的时间越久,就越能切身体会到学术界研究与工业界研究的不同。在阿里实习以来,我接触到的所有研究课题,都不是凭空“想”出来的空中楼阁,更不是靠别人论文“启发”出来的二手课题,而是源自于真实业务的现阶段瓶颈与下一阶段发展趋势——这一点是高校科研很难做到的。 这两年间,我对科研这件事的心态也发生了进一步的变化。2017年,来到阿里之前,我的论文达到了学校博士毕业的最低要求,相当于没有了毕业之忧,对科研的心态从“先拿到博士学位再说”,变成了“想要做出点什么,不想让自己的博士5年就这么水过去”;在来到阿里,接触到工业界的前沿课题之后,我对科研的心态再一次发生了转变,变成“因为认可一件事的价值,所以想要去做好”——这已经成为一种内在的驱动力,让我在认真工作的同时,享受研究带来的乐趣。 如果一切顺利的话,我将于2021年6月博士毕业。能在阿里巴巴度过专属实习生的“三年醇”,想必也是人生中的一大成就了! 【吴秉哲-北京大学- 吴师傅的博士研究课题:大数据时代的数据隐私研究方向初探】 加上本科的时间,不知不觉已经在燕园里面呆了八年了,明年不出意外应该就会离开学校去业界工作。准备最近以文章的形式梳理一下博士几年的研究以及生活的心路历程。由于内容比较分散,所以决定分为几个不同的部分。这次推送封面图片是16年骑行到加乌拉山口遥看喜马拉雅山脉的图片,而我在阿里的花名是风远,意为远处的风。希望多年之后,还有一颗少年的心,投入每天永不变。这次借着阿里内部一个活动的机会,写了今天的这篇稿子,为大家介绍一下我的thesis topic。 已经在蚂蚁实习了一年了,一年时光匆匆而过,而在蚂蚁金服度过的这段时光带给了我很多研究以及生活中的体验,这一年里学到的经验也将伴随着我之后的研究之路。 我本科四年是在数院度过,在研究生阶段决定转换方向到计算机系。博士的前两年一直在跌跌撞撞地寻找自己的研究方向,尝试过很多方向均以失败告终。终于在第三年的时候,误打误撞开始研究起机器学习的隐私保护问题并找到了很多灵感,开始沉淀了一些基本的研究工作。有一天我从一个朋友那里听到了她关于金服这边隐私保护机器学习的团队介绍,当时我就决定要到业界的前沿去看一看隐私保护的真实业界需求。在此之前,我已经在谷歌,IBM等公司有过多段实习的经历,但是在蚂蚁这一次实习经历,是与我自己研究方向最接近,也是时间最长的一次。借着这次约稿的机会,以此文简单总结一下自己过去两年在这一方向的研究。 隐私保护与共享学习 目前随着各种机器学习算法在集团的业务落地,许多隐私泄露与数据滥用的风险相继而来。 尤其是在蚂蚁金服这样一个拥有很多支付数据的企业,数据安全以及隐私保护的重要性更是不言而喻。站在商业合作的角度,如何实现不同公司或者部门之间的数据共享学习也是我所在的团队现在攻坚的一个问题。在这样一个研究背景下,我来到了蚂蚁金服的共享智能团队,开始和师兄师姐们从不同的维度对上述问题展开了深入的研究。 共享学习这样一个概念听起来很美好,但是实际落地起来却困难重重,需要考虑到上层软件算法的设计以及底层系统和硬件的优化,才有可能真正在实际的业务中兼顾效率和隐私保护强度。共享智能团队在这一方向上有着得天独厚的优势。一是领先的业务场景,在国际同行好多还停留在学术研究阶段时,我们团队已经和国内多家银行有了合作。另一个则是技术沉淀的领先。因为金服自身业务的特殊性,我们团队很早就开始了隐私保护机器学习和共享学习的布局,包括很多原始的技术沉淀,强大的工程团队以及学术预研团队。这些积累也使得我们能够很快地摸清最新的一些研究成果并能将其吸入到我们自己的系统当中。 我自己关于隐私保护机器学习的研究主要是围绕着三个层面展开,分别是理论,算法设计,以及系统和硬件优化。在理论层面,我主要针对现有的各种机器学习算法,建立相应的隐私泄露分析框架,比如我们在之前的工作中,针对一种常用的贝叶斯学习的算法根据雷尼差分隐私建立了隐私泄露的定量分析框架,我们进一步使用我们的框架和已有的一些泛化误差上界做了联系,从而能从多个角度去解释该算法的隐私泄露原因。在算法设计层面,我们针对各种已有的新兴算法以及场景,比如图神经网络,推荐系统建立了相应的共享学习算法,并利用我们的理论框架,对这些算法的隐私保护强度做了定量的评估。除开上层的理论和算法设计,底层的系统和硬件的优化同样是非常重要的一环。 在我们团队,我们主打基于硬件可信执行环境 (TEE)的机器学习serving系统,我针对我们当前这套服务系统,结合神经网络计算的一些特点,定制了该系统的一系列优化措施大大提升了整个系统的吞吐量。我也将其中一些措施注册了专利,并在前几天得到了内部的专利授权。除开上述介绍的学术研究方面的成果,我也参与了IEEE共享学习标准的制定会议,这也使得我从标准制定者的角度去更深地思考如何使用技术在未来社会中实现隐私与效率的兼顾。 总之,我自己很感谢能成为共享智能团队的一员,我在这里学到的最宝贵的经验就是详细地从上到下了解了这样一个大团队的合作与分工,学习他们是如何一步步从最初的需求分析,算法设计,到最后真正的业务落地。也很高兴和各位共享智能的同事度过自己博士生涯中很重要的一年。也非常感谢我的博士导师对我研究的无条件支持。回看博士这一路的艰辛,也是感慨万千。有点像自己之前高原骑行的经历,经历了爬到坡顶的缺氧与无力,终在转角处遇见了骑行途中最美的雪山风光。

游客bnlxddh3fwntw 2020-05-19 16:05:51 0 浏览量 回答数 0
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