不管你的組織規模如何，只要你正在開發機器學習或人工智慧產品，那麼你的核心資產就是研究專業人員、資料科學家或人工智慧科學家，無論他們的學術背景如何。盲目地使用軟體庫開發模型並不能解決產品部署後可能遇到的問題。比如，即使你需要進行簡單的超引數搜尋，這也很容易最後被迫讓位於研究。為什麼會這樣呢？因為很可能沒有人嘗試過使用你的資料集構建模型或者嘗試過建模任務，你可能需要一種新的方法，與機器學習庫提供的方法不同。從機器學習庫的最簡單的不同角度或偏差就可以產生乙個研究問題。
人工智慧產品開發的核心原則示意圖
軟體開發是機器學習產品開發不可或缺的一部分。然而在研究過程中，**開發可能會變得問題多多，而科學家，即使是非常優秀的軟體開發人員，最終也會編寫出難以理解的槽糕**。如果對結果的再現性和健壯性有信心的話，產品**就應該用高質量的軟體工程原則重新編寫。
機器學習產品的乙個冷啟動問題是，在進行任何類似的研究工作之前就發布和設計資料集。當然，這必須與行業需求保持一致。想象一下用於基準測試的資料集，比如minst或imagenet。發布的資料集將是任何模型構建或產品開發的第一步，並將構成資料產品本身。資料版本控制也是必須的。
沒有所謂的普遍或通用的工作流。工作流取決於人們對流程和步驟的理解。人類的理解是基於語言的基礎上，而在語言學上，並沒有所謂的通用語言，至少通用語法還不實用。對研究步驟來說，寬鬆定義的步驟就足夠了。然而，一旦投入生產，那麼可能就需要更為嚴格的工作流設計，但是要注意，所有的工作流都是特別的。
敏捷軟體開發適用於軟體開發創新。sprint（敏捷迭代）或agile（敏捷開發）並不適用於人工智慧研究環境，因為它是一種不同於軟體工程的創新。如果認為敏捷開發是進行科學創新的一種方法，那就是天真的一廂情願了。通過演示和詳細的技術報告來構建研究小組，定期審查並發布成果，這種形式更適合在小型研討會上進行資料科學研究。還可以提出乙個簡單的提案來決定投資方向，類似於研究提案。
使用機器學習技術的服務應該會產生更多的資料。第乙個服務監控是a/null測試，這意味著在沒有人工智慧產品的情況下會發生什麼。對服務資料的詳細分析將為業務和研究帶來更多的洞見。
須知天下沒有免費的午餐，開發人工智慧產品這樣的事情並不會很快就會實現完全的自動化。誠然，工具可以極大地提高生產力，但是想要人工智慧取代資料科學家或人工智慧科學家遠非現實，至少目前如此。如果你正在人工智慧產品上投資，那麼，基本上可以說你就是在核心研究方面進行投資，忽略重要的這一點的話，可能會讓你的組織為此付出高昂的代價。它們的基本核心原則或者變化有可能有助於維持人工智慧產品更長時間，並形成相應的團隊。
記憶體對齊的原則以及作用
首先由乙個程式引入話題 1 環境 vc6 windows sp22 程式13 include 45 using namespace std 6 7struct st1 8 13 14struct st2 15 20 21int main 22 27 程式的輸出結果為 sizeof st1 is 12...
敏捷開發的原則
一 單一職責原則 the single responsibility principal srp 就是說盡量的單一化類的功能，不要使類具有多個功能。如果類具有多個功能時，任意乙個功能的修改都需要改寫這個類，也就會影響其他的類，而這些類根本沒有使用修改的這個功能。如果單一化功能，這種情況就可以避免。例...
MRC的開發原則
1.誰申請，誰釋放 適用於物件導向開發的原則 2.如果有alloc，copy，retain需要做對應的release 3.如果有copy,retain 在arc中就是strong 的屬性，需要在dealloc中進行釋放 void dealloc 4.在mrc中如果要重寫屬性的setter方法，需要按...