程序员相比于黑客(Hacker),差距有多远?看看程序员怎么说!

本文探讨了程序员与黑客之间的误解,指出两者在社会认知中的混淆现象。通过网友观点揭示,黑客并非如想象中神秘炫酷,非法活动如窃取信息实为违法行为。文章呼吁回归程序员本质,强调合法合规的技术追求。

很多做程序员的人都被要求过修电脑,还有一部分程序员被要求帮忙盗QQ,虽然这让人很无语,但是,其实在一般人眼里,程序员和黑客几乎都是“搞电脑”的。那么,程序员和黑客的差距有多远呢?来看看网友的回答。

网友:Rainmaker

网友:Charles Stone

最后,博主提醒大家,黑客产业没有想象的那么神秘,也没有想象中的那么炫酷,并且,窃取计算机信息,盗取他人信息都是违法的,还是好好做程序员吧,毕竟你们工资那么高……

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注意力机制(Attention Mechanism),尤其是自注意力(Self-Attention)机制,在自然语言处理(NLP)领域如Transformer模型中扮演了核心角色。它是一种计算模型对输入序列中每个位置的重要性的方式,允许模型集中关注相关的部分,而不是对所有信息等同对待。 传统的RNNs或CNNs只能依赖于固定长度的上下文窗口或局部信息。而注意力机制通过计算查询(query)、键(key)和值(value)之间的相似度,生成了一个注意力权重向量,这个向量表明了哪些输入部分应该被赋予更高的权重。具体来说: 1. **Query、Key和Value**:每个输入序列的位置都有一个对应的查询、键和值向量。通常查询用于寻找对应的信息,键用于评估查询的相关性,值则包含了原始的信息内容。 2. **注意力得分**:通过计算查询和每个键的点积,然后除以键的平方根,我们得到的是一个分数,表示每个位置对于当前查询的重要程度。 3. **加权和**:将这些得分转换为概率分布,然后用这个分布去乘以所有的值,得到加权后的“注意力”向量。这个向量只包含对当前位置最相关的部分。 4. **多头注意力**:为了捕捉不同类型的依赖,注意力机制可以有多个“头”(heads),每个头负责关注序列的不同方面。 注意力机制极大地提高了模型对长距离依赖的理解能力,并在机器翻译、文本摘要、情感分析等各种任务上取得了显著效果。
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