睡前人工智能共享实验室

面向AI时代生存发展，什么最重要？数据、数据，还是数据。特别是中小企业、转型中的广大传统企业，数据、优质数据，寻找并管理数据，更是刚需中的刚需——就像互联网开发时代里对代码共享和管理的需求那样。所以如果有面向AI时代打造一个数据方向的GitHub，是不是契合刚需痛点？这不，还真有AI创业团队这么做了。而且看好的人中，还有个叫陆奇的big name.GitHub for Data出品者，格物钛。一家AI数据托管和数据协作SaaS提供商，创始团队也都是一线技术工程师，深谙

由于全球疫情的到来，几乎每所大学都将课程搬上了在线学习平台。随着世界各地引入学习管理系统，学校、学院和大学联系学生变得更全面更方便了。在线学习已经取得了一定的成功。统计数据显示，与传统课堂学习相比，在线学习的学生上课保有率更高。学校短期内不会复学，在线学习平台可能将成为唯一的教学方式。人工智能在工程、医学、信息技术和金融领域产生了重大影响。随着各个领域都在飞速进步，人工智能必将席卷现代学习系统。本文将深度介绍人工智能和机器学习以及它们对当代学习系统的影响。人工智能和机器学习：你必须知道的事情..

无人机想必大家都已不陌生。近年来，在无人化作业需求不断释放，各种前沿技术快速发展的背景下，无人机已经越来越多的走进人们的生产与生活，包括农业植保、电力巡检、物流运输、应急救援等等，其在诸多领域带来了福音和价值。不过，无人机虽然号称“无人”，但大多数情况下其实仍离不开专业人士的操控。通常，我们称这样的人为无人机飞手，如今有个专门的名称叫无人机驾驶员。由于无人机驾驶员从业门槛高又数量少，目前缺口比较大，这限制了无人机的发展。在此背景下， 除了加大专业人才培养之外，我国也在积极研发不需要人参与监督、控

据目测，评论区是中国文学大师密度比较高，骂人水平比较高和逗逼水准比较高的地方，A站B站还把评论玩成弹幕。平台型APP因“评论”文化的迥异，体现出别样的审美与趣味，知乎体、爷青回，成为“时髦”的暗号。在宏观层面，“网民评论”被定义为具有舆论属性和广泛的社会动员能力。所以，排查、约谈、暂停、整改、审核也都是管理机构的常用“大锤”。评论区，是难以忽视的公共地区。有一批活跃的、对社区品牌有认同，并产生大量优质内容的用户，是社区的福气。表面上 “评论区”肩负社区氛围组的重任，是互联网“公共

每到岁末年初，IT思想领袖都会对未来一年的技术发展、创新服务、行业进步等发展趋势进行分析预测。人们需要关注与人工智能、机器学习、深度学习以及IT软件和服务有关的主要趋势。以下是IT行业领域中一些思想领袖对人工智能和机器学习未来发展的期望：Dataiku公司首席执行官兼联合创始人Florian Douetteau：包容性工程将开始进入主流，以支持多样性。为了确保在人工智能计划中融入多样性，组织还必须投入大量时间和资源来实施包容性工程。这其中包括尽可能收集和使用不同的数据集。这将有助于组织创造一

世界正处于变革时代，这一时期的重要性可比肩文艺复兴和工业革命。人们相信，AI和IoT就是具有前景的两个领域，它们将使世界现代化，这两大支柱在未来有着巨大的发展空间。本文将通过分析AI和IoT这两个概念来了解我们可以对其抱有什么期待;还会讨论如何利用这些集成技术来开发创新性和创造性的项目;最后，本文将分析一种使代码更紧凑、更有效地部署在嵌入式设备中的方法。什么是物联网(IoT)?图源：unsplash物联网是描述嵌入传感器、软件和其他技术的物理实体网络，目的是通过互联网和其他设备与系统

世界上超过一半的人口被城市的吸引力所吸引-繁荣、就业、机会、教育和娱乐的增长吸引着人们，令人难以拒绝。城市规划者和企业家通过为公民提供必要的服务和企业来推动这一发展，从而推动了城市地区的快速扩张。反过来，这导致了诸如可持续发展目标、智能密度和智能技术之类的需求，以适应市民不断变化的需求。但是，新冠疫情大流行危机的爆发暴露了城市治理的质量、不平等的程度以及城市如何在一夜之间适应突发事件的能力。Covid-19危机暴露的是，许多城市部门的历史性孤岛式的发展模式，公共安全、医疗保健、电子政务、通讯、运..

如今，人们越来越关注数据的处理和存储：产生了多少数据、在哪里创建数据、利用数据所需的工具、管理数据所需的技能人才短缺等等。这改变了组织在数据中心和云平台中的运营方式，并决定了技术供应商正在开发的许多产品路线图。自动化、数据分析、人工智能、机器学习，以及在内部部署和云平台之间轻松移动应用程序和数据的能力是原始设备制造商和其他技术参与者的工作重点。而这一切都由于发生疫情而改变，疫情正在加快组织将其业务向云端的迁移，并促使他们的员工在家远程工作。即使冠状病毒疫情得到控制，这种趋势也会仍将继续。过去几个月，

今天，你刷脸了吗?随着人工智能的快速发展，如今智能化时代已经悄然到来，以人脸识别为代表的生物识别技术愈发普及，刷脸几乎成为了常态。生活中，不管是防疫检测、交通出行、移动支付还是上班打卡、金融办理、医疗教育，都离不开刷脸。刷脸为人们的生活带来了诸多智能和便捷。但与此同时，人脸识别的广泛应用也带来一定的安全风险。在此背景下，我们还需辩证的看待人脸识别的发展，在应用上也要保持理性和尺度。商用发展提速作为一种通过人类脸部特征信息进行识别的技术，人脸识别具有非接触性、长期稳定性和高度精准性。这

就政府部门使用人脸识别的法律规制，特别许可使用制度既发挥人脸识别技术之利，又防范人脸识别技术之弊，是一种更加理性的制度安排。就非政府部门使用人脸识别的法律规制，对人脸信息作出比一般个人信息更为严格的特别保护和特别规制，更有利于保护个人的人脸信息。在无竞争性的服务领域（如民航、铁路、学校、社区等）使用人脸识别技术，当人们拒绝“刷脸”时，应提供其他替代性的验证机制，而不能不“刷脸”就不能使用或进入。即使不全面叫停政府部门安装、使用人脸识别技术，也应该对其进行严格的法律规制，防范安全风险，防止被滥用。..

2019年，“人脸识别进校园”的案例密集出现，有一些学校引进了可以分析学生情绪的人脸识别应用。南都人工智能伦理课题组（以下简称“课题组”）在2019年发布的《人脸识别落地场景观察报告》中也提到了北京某高校的人脸识别系统能检测学生的抬头率和前排就座率，当时有学生对这套系统持质疑态度，认为涉嫌侵犯自己的隐私。除了学校，还有多家教育机构也在宣传资料中声称可以通过人脸识别掌握学生的情绪。虽然在受到舆论质疑后，一些学校停用了识别学生情绪的人脸识别应用，但一年后，课题组调研发现涉及人脸识别的学校管理应用仍然呈现

人工智能技术进步的速度越来越快，每种细分技术所创造的价值正日益得到展现。2013年，DeepMind发明了DQN算法，成功将深度学习和强化学习结合起来，开启了深度强化学习的新纪元。此后数年，强化学习的成果日新月异，很多非常困难的问题都被深度强化学习算法解决。2016年，谷歌阿尔法围棋以4:1战胜围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，不仅让深度学习为人们所知，而且掀起了人工智能的“大众热”，大家由此更加关注强化学习这一技术要点。使用强化学习的一个很好的例子是让机器人学习如何走路。机器人首先向前迈出

2020年，“人工智能”成为产业发展的高频热词，市场前景获得业界的普遍认可，发展速度不断加快，各区域也纷纷出台规划助推新型应用落地。在国际市场上，人工智能技术研发、交流合作等活动更是频繁进行。下面，就让我们一起来了解下相关热点。法加德等15国成立“人工智能全球合作伙伴组织”法国外交部网站6月16日报道，因国际合作对于充分利用人工智能的重要性，并为使更多的国民能够享受到人工智能的便利，加拿大、法国、德国、澳大利亚、美国、日本、韩国等15个国家正式成立全球首个“人工智能全球合作伙伴组织”。该组织将重

人工智能是当代最热门和关注度最高的话题，它将改变人们对20年后世界的看法。AI相关工作的需求频繁增加，尤其是在数据科学和机器学习职位方面，人们相信，正如约100年前电力改变世界一样，人工智能也将改变世界。吴恩达教授(美国斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授)曾反复强调一句名言：“人工智能是新电力。”人工智能领域进步飞快：由于有图形处理器(也称显卡，GPUs)和大量数据，人工智能的处理能力和计算能力提高，我们才能在深度学习和现代算法方面占据领先地位。最初的电脑占据整个房间，发展到如今巴掌大

深度学习的关注度正持续上升，它是机器学习的一个子领域，基于人工神经网络的概念来执行特定任务。然而在理论上，人工神经网络与人类大脑的运作方式并不相同，甚至都不相似!它们之所以被命名为人工神经网络，是因为它们可以完成确切的任务，同时达到理想的精确度，而无需使用任何特定规则进行明确编程。几十年前AI失败的主要原因是缺乏数据和计算能力。经过数年时间，这一情况已显著改善。基于大型科技巨头和跨国公司投资AI数据，数据的丰富程度已大大提高。而鉴于图形处理单元(GPUs)功能强大，计算能力也不再是挑战。本文

在全球 1 万多个城市，每天都有数百万人依靠 Uber 出行、订餐和运送货物。我们的应用在超过 69 个国家和地区提供 24 小时的服务。从全球范围来看，这些活动生成了大量的日志记录和操作数据，这些数据可以在我们的系统中实时运行。其中包括有关消费者需求、司机伙伴可用性以及其他运营任务（如支付、通知等）的信息。运营像我们这样复杂的市场，需要工程师、数据科学家、数据分析师和运营经理根据平台上观察到的趋势作出实时业务决策。为了帮助团队轻松发现并更好地理解这些数据，我们构建了 Databook。这是 ...

【51CTO.com快译】如今，随着大数据、物联网、人工智能、机器学习等新技术逐渐出现在我们的日常生活中，随着大量公司陆续成功地完成并实现了数字化转型，各种网络威胁与犯罪也在呈指数级增加。根据Statista的统计(如下图所示)，在2019年，网络安全漏洞造成了全球2038万美元的损失。而Cybriant.com也认为，网络犯罪导致世界GDP在2019年折损0.8个百分点(总计约2.1万亿美元)。今年，随着疫情对于全球经济环境的持续影响，无论是个人、还是小微企业，在面对网络安全威胁时，会变得比以..

如今，大部分学生对编程表现出了兴趣。甚至每个人都想成为一名程序员。编程为程序员提供了许多工作机会。除了那些最新的编程语言之外，与老式的机器级语言相比，它是相当简单的。这些语言是 Forton、COBOL 和许多其他底层的编程语言。最新的编程语言为程序员提供了一种简单的方法，让他们不必费时费力地来编写代码。但是，在程序设计中，逻辑仍然扮演着重要角色。如果你不能很好地掌握逻辑的话，那么你就很难成为一名程序员。目前最先进的技术是机器学习，人工智能依靠编程的逻辑方面。如果你想开始你的编程之旅...

2020年是人工智能(AI)里程碑式的一年。这一年，新冠肺炎疫情席卷而来，全球开展了一场科技战“疫”。其中，AI大展身手，在医疗、城市治理、工业、非接触服务等领域快速响应,从“云端”落地,验证了其对社会的真正价值，开始了与产业前所未有的紧密结合，进入技术与产业的融合发展阶段。疫情让AI“去伪存真”当AI褪去了炒作的泡沫、伦理的诽议和落地的挑战，如今，AI已是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正成为世界主要国家推动科技跨越式发展、实现产业优化升级，赢得全球竞争主动权的重要战略抓手。例如

机器学习是人工智能中一个流行的子领域，其涉及的领域非常广泛。流行的原因之一是在其策略下有一个由复杂的算法、技术和方法论组成的综合工具箱。该工具箱已经经过了多年的开发和改进，同时新的工具箱也在持续不断地被研究出来。为了更好地使用机器学习工具箱，我们需要先了解以下几种机器学习的分类方式。基于是否有人工进行监督的分类如下。监督学习。这一类别高度依赖人工监督。监督学习类别下的算法从训练数据和对应的输出中学习两个变量之间的映射，并将该映射运用于从未见过的数据。分类任务和回归任务是监督学习算法的两种主要任务

人工智能没有生命。人工智能无法进化，却可以迭代优化，但这不是进化。进化是在特定环境中的随机突变。相比之下，机器学习则针对特定的预编程目标。它可能运行复杂，但不同于进化、天气、海洋或大自然，它并不深奥难测。结构复杂的系统(例如城市中许多交通信号灯)会自上而下引导人类活动。相比之下，交通圈等深奥复杂的系统则是通过众多参与者的相互作用自发地形成了交通流。机器由许多复杂的零件组成，涉及繁杂的过程，但并不高阶，它们呈现出来的是各种真实的复杂性。不管创造出多少听起来像是神经学的术语，用于描述计算机所做的工作

近日，一直致力于通过推动科技进步以造福全人类、全球最大的专业技术组织IEEE（电气电子工程师学会），发布了《IEEE全球CIO、CTO访问调研：2021年的机遇和挑战，以及关键的科技趋势》。据调研结果显示，人工智能和机器学习，5G和物联网技术将成为影响2021年最重要的科技。本次调研在美国、英国、中国、印度和巴西五个国家进行，共对350名CIO（首席信息官）和CTO（首席技术官）进行访问，聚焦在全球新冠疫情背景下新兴技术的应用，共同探讨2021年最重要的科技、及受科技影响最大的行业等话题。202..

最近，南京、江苏、天津等地开始禁用AI人脸识别技术。11月底，南京一男子带着头盔进入南京某地的售楼处看房，以防止自己的脸被售楼处的摄像头无感抓拍，该视频被传到网上引发了广泛讨论。随后，南京市住房保障与房产局迅速做出反应，要求南京多家售楼处拆除现有的人脸识别系统。与此同时，江苏省徐州市住房和城乡建设局也发出通知，要求售楼处不得使用人脸识别系统。之后，天津市于12月1日通过了《天津市社会信用条例》，其中提到限制当地相关企事业单位、行业协会、商会采集人脸等生物识别信息。AI人脸识别已经注定成为

由于COVID19大流行，卫生保健机构随时准备采用基于人工智能(AI)的解决方案，以取得有效的结果。看起来COVID19似乎已经开始采用这种技术，在过去的几年中，医疗机构已经意识到了这种新兴技术。由于其具有分析和处理大型数据集的能力，医疗机构正在部署AI模型来制定数据驱动型决策。像IBM和Google这样的大型技术公司正在利用各自的产品来积极推动数据驱动的医疗保健发展。例如，IBMWatsonHealth是一款综合产品，旨在使用数据，分析和AI解决主要的健康挑战。同样，Google的Deepmind

边缘人工智能(Edge AI)是人工智能领域引人注目的新领域之一，其目的是让用户运行人工智能流程而不必担心隐私或数据传输较慢带来的影响。边缘人工智能可以使人工智能技术得到更广泛的应用，使智能设备在无需接入云平台的情况下对输入做出快速反应。虽然这是边缘人工智能的一个快速定义，但是需要更好地理解和探索边缘人工智能技术，并了解边缘人工智能的一些用例。为了真正理解边缘人工智能，首先需要了解边缘计算，而理解边缘计算的最佳方法就是将其与云计算进行对比。云计算是通过公共互联网提供计算服务，相比之下，边缘计算系统并

你是否意识到，人工智能已经走进了我们的日常生活。最显著的例子是智能手机的虚拟助手和Netflix的推荐系统。不仅如此，人工智能也悄悄进入了教育领域。学生使用人工智能提高他们的成绩，而教师利用它进行在线评估和确定学生的优缺点。展望教育的未来，我们提出这样一个问题：人工智能能让我们更聪明吗?Technavio等许多公司发布的市场研究报告，显示美国教育领域的人工智能市场正在逐步增长。如果该市场持续以近48%的复合年增长率增长，预计到2022年将达到8500万美元的巨大价值。人工智能给教育者和学习者都带

语言是人与人之间最自然的沟通方式，能帮助我们传递很多重要的信息。斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）近日发表博客，介绍了其两篇 ACL 2020 论文。这两项研究立足于近段时间 BERT 等神经语言模型的突破性成果，指出了一个颇具潜力的新方向：使用语言解释来辅助学习 NLP 乃至计算机视觉领域的任务。想象一下：如果你是一位机器学习从业者并想要解决某个分类问题，比如将彩色方块群分类为 1 或 0。你通常会这样做：收集一个包含大量样本的数据集，标注数据，然后训练一个分类器。但人类的学习方式却并非

开头就先给出本文的结论吧——通过实时分析 7x24小时的视频信号，AI 和机器学习正在减少建筑工地的事故、盗窃与破坏行为和危险的操作环境。同时，还能获得对于威胁的预测性见解和信息。美国国家设备登记局的数据显示，发生在建筑工地的盗窃损失往往每年超过 10 亿美元。最新型号的设备、工具和用品被盗最多，也最难找回。详细来说，被盗的建筑设备中只有 25% 被找回，再加上每年因事故和受伤而给建筑业造成的损失估计有 130 亿美元。因此，改善建筑工地安全的迫切性相当之高。靠机器学习提升建筑工地安全依据特

随着智能技术的使用日新月异，人们需要了解商业智能的最新发展趋势。到2025年，全球商业智能服务市场规模预计将达到335亿美元。以下是有关商业智能未来发展的概述，其中包括主要趋势、主要挑战、以及具有广阔发展前景的商业智能即服务。在本文中，人们将了解：商业智能的未来趋势。 商业智能将在2020年及以后为企业带来哪些好处? 掌握商业智能未来的5大关键平台 商业智能将来可能对企业业务产生的影响未来的商业智能具有什么作用?在将来，商业智能将变得更加自动化，将会得到更广泛的使用、更具有洞察力、更

拖着疲惫的身体回到家，辛苦工作了一天的打工人，终于开始了“翻身农奴把歌唱”的生活。先唤醒年会抽的智能音箱，吩咐它第二天早上叫自己起床上班，再指使前女友送的扫地机器人开始清洁房间，而你大腿翘在二腿上，余光看着它在房间里吸尘纳灰，心情巴适得很。但是，你有没有想过这样一种可能：扫地机器人只是假装埋头苦干，其实它是你前女友派来的间谍，正在偷听你?别笑，这不是演习，事实上，这种可能性是存在的。1、激光麦克风想必不少人都知道，在冷战时期，曾出现了一个非常著名的窃听装置，叫做金唇。1945 年，克

大家好，今天来继续聊聊深度学习。有同学跟我说很久没有更新深度学习的模型了，倒不是不愿意更新，主要是一次想把一个技术专题写完。但是纯技术文章观众老爷们不太爱看，所以我一般都把纯技术文章放在次条。不过既然有同学催更，那么我还是响应一下需求，来更新一篇。神经网络与感知机的不同我们当时在文章里放了一张图，这张图是一个多层感知机的图，大家看一下，就是下面这张图。这张图乍一看没什么问题，但是细想会觉得有点奇怪，好像我们印象里看到的神经网络的图片也是这样的，既然如此，那么它们之间有什么区别呢?..

今年以来，我国5G发展按下快进键，各地5G建设纷纷完成既定目标，推动了5G商用步伐的不断加快。根据工信部最新数据显示，截至10月份，我国5G基站已建成超60万座，5G用户达到1亿余人次，5G网络覆盖基本取得不错成效。在此背景下，5G商用的价值和影响正不断扩大。作为重要落地领域之一，无人机产业也将受到显著影响!那么，具体是何影响呢?智能制造网认为，近年来我国无人机本就取得了非常迅猛的发展，5G商用将主要带来以下三方面的推动：一、深化应用场景众所周知，5G具有高速率、低延时、大容量的通信价值，能

人工智能已经迎来了应用落地发展的时代契机。人工智能不仅是新一轮产业变革的核心驱动力量，更是新一轮科技竞赛的制高点。基于此，各国纷纷加大了对人工智能产业的布局力度，力求在新一轮竞争中站稳脚跟，奋勇争先。2019年8月1日，科技部印发《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》的通知。文件明确，新一代人工智能开放创新平台重点由人工智能行业技术领军企业牵头建设，鼓励联合科研院所、高校参与建设并提供智力和技术支撑。在政策引导之下，各方积极推进新一代人工智能开放创新平台建设，人工智能技术、产品、服务在各

人工智能是一项正在常规基础上进行大量研究的技术。世界各地的研究人员都在努力让AI的应用和实施更快、更好。多年来，人类遇到了人工智能带来潜在突破的例子。无论是在心脏病的早期检测，还是在发现历史事件方面，人工智能自诞生以来都取得了长足的进步。为了减轻日常琐事，麻省理工学院(MIT)和国立台湾大学的研究人员合作，在微控制器上嵌入了深度神经网络。这意味着，微小芯片形式的AI可以在智能穿戴设备和家用电器中实现，从而实现物联网(Device)和AI的高级融合。这篇题为《MCUNet：物联网设备上的微小深度学习》..

随着人工智能在企业的应用和发展，企业领导者必须着眼于基于云计算的人工智能和现代化的数据结构，以提高市场竞争力。人工智能技术以物理和数字形式以提高工作效率，而人工智能实际上将会涉及日常工作中的每个软件平台。这是咨询机构德勤公司日前发布的一份对全球2700名IT和业务部门高管进行调查的报告中描述的现实。四分之三的人工智能采纳者预计，人工智能技术将在未来三年内集成到所有的企业应用程序中。73%的受访者认为，目前在他们的技术生态系统中部署人工智能对他们的业务“非常重要”或“至关重要”。随着越..

机器之心报道项目作者：RangiLyu如何把 anchor-free 模型移植到移动端或嵌入式设备？这个项目对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，得到模型大小仅 1.8m、速度超快的轻量级模型 NanoDet-m。目标检测一直是计算机视觉领域的一大难题，其目标是找出图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。目标检测中的深度学习方法已经发展了很多年，并出现了不同类型的检测方法。目前，深度学习目标检测方法主要分为两大类，分别是两阶段式和单阶段式

用新的机器学习思考方式 来辨别自然异常与人为误导某些对抗性事件很可能是人为设计而来。我们必须知晓其中的手法与工件是什么，这样才能真正理解深度神经网络的可靠性。作者：佚名来源：科技行者|2020-11-24 19:31收藏分享深度神经网络是一种使用数学模型处理图像以及其他数据的多层系统，而且目前已经发展为人工智能的重要基石。深度神经网络得出的结果看似复杂，但同样有可能受到误导。而这样的误导轻则致使其将一种动物错误识别为另一种动物，重则在自动驾驶汽车上将停车标志误解为正常前进...

Idea可以说是一款非常棒的开发集成工具，没有之一，今天介绍下几款常用的idea插件，这些插件非常实用，能大大提高日常开发的工作效率Lomboklombok应该大家都在用吧，可以简化JavaBean的setter和getter方法GenerateAllSetter一键调用一个对象的所有的set方法，与lombok不一样，此处是调用setter和getter，lombok是生成getter和setterTranslation一款翻译神器，让你不用再查字典，还可以一键翻译

最近好几个洋友问关于离职的事情，诸如工作不开心要不要裸辞、感觉薪资太低要不要跳槽等等。离职的本质不在于离开，而在于重新选择，既然是选择，往往决定了我们未来的命运。因为什么原因而离职，在不知不觉中拉开了职场人的差距。工作难免会遇到不开心的事，或是遇到困难，又或者被更高的薪资所吸引。今天跟大家聊聊，什么情况下，我们应该离职。1 .遭遇成长上限在公司，一旦发现自己无法成长，就要引起警觉了。先复盘下原因，如果排除自身问题，就要开始寻求变化了。在职场，成长永远应该放在第一位。...

你是程序员吗?如果是，请先对号入座，看看你是否是下面的这些强迫症的重症患者?一. 数字强迫症症状：习惯从 0 开始数数;认为 1024 才是整数(1km = 1024m);二. 格式强迫症症状：纠结缩进必须用 Tab 或者空格;纠结 Tab 应该对应几个空格;三. 保存强迫症症状：无时不在、无处不在的 Ctrl + S上面三个属于强迫症的轻度患者，我估摸着是个程序员多多少少都有点上述症状，如果你没有，那估计要去医院检查一下是不是适合做程序员。但是今天要给大家看一个