FB 釋出程式碼推薦工具 Aroma;國家統計局:電競歸為體育競賽專案

0、Facebook 用機器學習開發程式碼推薦工具 Aroma

自動補全功能相信大家在寫程式碼時用得不少,這是一個十分方便的功能,但也十分基礎,它只是免去了我們輸入冗長單詞的操作。但如果我告訴你,有一個工具能直接給你推薦程式碼 —— 可以直接用的程式碼,你會考慮使用嗎?

日前,Facebook 宣佈了一個名為 Aroma 的工具,通過 Aroma,開發者可以輕鬆找到常見的編碼模式,而無需手動瀏覽數十個程式碼片段,從而節省了日常開發工作流程的時間和精力。

Aroma 基於程式碼和程式碼之間進行搜尋和推薦,輔以機器學習的加持,即便是在大型程式碼倉庫中也有可觀的效率。

說了這麼多,下面就來看看 Aroma 是如何進行程式碼推薦的。

假如一位開發者編寫了如下的程式碼,但同時想了解其他人是如何解碼手機 Bitmap 的,他就可以使用下面的程式碼直接進行搜尋:

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(input);

Aroma 會返回一些推薦:

finalBitmapFactory.options options = newBitmapFactory.Options();

options.inSampleSize = 2;

// …

Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeStream(is, null, options);

這段程式碼來自於五個實現類似功能的程式碼,但是去除了相關細節,以便開發者更好地參考。

此外,我們也可以把 Aroma 整合到開發環境中。

Facebook 表示除了將 Aroma 部署到自己的內部程式碼倉庫之外,還為其它的開源專案建立了 Aroma 版本。上面的示例就是來自 GitHub 上 5000 多個開源 Android 專案的集合。

△ Aroma 工作原理

雖然這個工具提升了開發者的效率,但也引起了一些爭議。有開發者認為,Aroma 似乎是強行使用機器學習解決實際上沒有人有問題的例子。他認為很多人搜尋習慣用法的主要用例,是希望瞭解如何進行高級別的重構,而不僅僅是為了獲得相似的程式碼。

1、Fluentd 成為 CNCF 第 6 個畢業專案

當地時間 4 月 11 日,CNCF 宣佈 Fluentd 順利從孵化器畢業。目前 CNCF 一共有 6 個畢業專案,分別是 Kubernetes、Prometheus、Envoy、CoreDNS 和 containerd,以及此次畢業的 Fluentd。

Fluentd是一個用於統一日誌記錄層的資料收集系統,Fluentd 從各種資料來源收集事件並將其寫入檔案、RDBMS、NoSQL、IaaS、SaaS 與 Hadoop 等地,它不僅適用於獨立應用程式,而且簡化了分散式架構的元件,使其成為了任何雲原生組織不可或缺的工具。

2、DeepMind 系統高中數學考試不及格

上週,Google 旗下 DeepMind 團隊公佈了一份名為《分析神經模型的數學推理能力》的研究報告。在這項研究中,DeepMind 團隊讓 AI 系統接受一項涵括算術、幾何、概率、測量和微積分的數學測試,考題有 40 題,難度大約是英國高中數學的程度。

結果 DeepMind 雖然在一些題目上表現不錯,但是碰上文字、加減乘除符號、函式等組成的問題時,卻因看不懂題目而無法作答。最後,在 40 道題目中,這個人工智慧系統只答對 14 題,拿到「E」的分數,也就是說 —— 不及格。

其中有一道題目是「1+1+1+1+1+1+1」,連小學生都知道答案是 7,但 DeepMind 卻答成了6。

研究人員解釋,DeepMind 神經模型最長可以計算出現次數(n) 6 次以下的數值,但如果 n = 7,它就算不出來。當 AI 碰到同一數字出現多次,它會認為輸入值是出錯的。奇怪的是,碰上更長的加法題目,DeepMind 卻算得出來。研究人員承認還找不出很好的解釋,但很可能是因為 AI 神經網路不斷觀察每道問題,從而做出正確的解答。

此外,當研究人員要求 DeepMind 在一長串數字中找出「位值」(place value),它就能答得很好,因為它可以按數字大小排出順序,也能將小數四捨五入。

研究人員說,人類智慧優於神經模型之處,在於對於事物複合式推論的能力。推論是一種複雜、多面向能力的展現。在解答問題時,人腦動用了多種認知能力,包括將符號分類(如區分數字、加減乘除符號、文字、變數)、規劃(如找出正確順序的函式)、演算、運用工作記憶來儲存中間值、還要運用學到的規則或定理等。相反的,以卷積和遞迴神經網路發展出的 DeepMind 擅長模式比對、機器翻譯和強化式學習,但彈性遠不及人腦。它們不太能將事物推論到已有經驗的環境外,更無法處理刻意亂輸入的資訊。

0、國家統計局:電競正式歸為體育競賽專案,與足籃排三大球屬同類型

央視網微博訊息,近日,國家統計局釋出的《體育產業統計分類(2019)》中,提及電子競技,並將其歸為職業體育競賽表演活動,與足籃排三大球屬同類型。具體指商業化、市場化的職業體育賽事活動的組織、宣傳、訓練,以及職業俱樂部和運動員的展示、交流等活動。(新浪財經)

1、蘋果稱仍願意與高通合作

蘋果COO傑夫·威廉姆斯日前在美國聯邦貿易委員會(FTC)出庭作證時表示,在合理情況下,會維持與高通的合作,同時也願意向高通支付合理授權費用。威廉姆斯還強調,蘋果依然會堅持多家供應鏈合作模式。(新浪財經)

2、“頭條尋人”幫助9000個家庭團圓

36氪訊,今日頭條通過其官方微頭條透露,截至4月10日,今日頭條公益尋人專案“頭條尋人”已經幫助9000個家庭團圓。在找回的9000位走失者中,包括4682位成年人、3430位老年人和888位未成年人。

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