智能化方向文章

本文将会介绍一些基于 GPT3 的代码生成/分析的应用，包括生成前端 React 代码、Python代码、SQL、数学公式等。和网友一起分析和讨论使用的场景。 ​

众所周知，我们目前主流的设计稿交付方式还是依赖不同端的开发分别利用一些设计稿生成代码的工具，再进行设计稿还原。而每一次设计迭代，都需要去抱各个端的大腿，将需要变化的设计要素、组件一一传达给前端（这里就

熟悉大数据的同学应该对 数据资产 和 数据资产管理 这两个名词不会陌生，但是加上 “智能化领域” 是不是就有点懵了？ 数据资产 跟 智能化有关系吗？不要急，让我们先看下这两个关键词。 ​

在我直接谈论深度学习或深度神经网络（DNN）是什么之前，我想通过介绍一个简单的问题来开始本文，我希望它可以使我们对为什么需要有一个更好的直觉（深度）神经网络。

​ 从航海图上看，我们有大致三条航路： 第一条是从bug本身出发，首先是预测bug，然后是理解bug，最后是尝试做bug自修复。 第二条是从程序出发，因为bug本质上是程序的问题。想要理解bug，程序

Atwood定律说，凡是可以用Javascript实现的应用，最终都会用Javascript实现掉。作为最热门的机器学习领域，服务端是Python的主场，这个咱们没脾气。但是到了手机端呢？

NLP中使用的每种模型的差异有时令人难以把握，因为它们具有相似之处，并且通常设想使用新模型来克服以前模型的缺点。本文将深入探讨每种模型的本质，并了解其优缺点。

众所周知，机器学习深度学习需要大量的数据来训练以提高模型的 generalization，这些数据动辄几十万几百万甚至更大的数量级。那为什么一定要这么多样本数据呢？

人工智能（AI）和机器学习（ML）是目前最热门的话题。 “人工智能”这个词几乎每天都能在各处剑道。你会听到优秀的开发者说他们想学习人工智能。你也会听到管理人员说他们想在他们的服务中实现人工智能。

人眼与色彩模型 想要搞清楚不同色彩所带来的效果，我们首先需要了解人是如何如何捕捉和感知不同颜色的。 对于智能设计，我们需要把设计师的经验转换成机器能理解的规则或样本。