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计算机视觉领域中，在物品侦测，物品识别，和图像分类任务中，人们会使用像VGG ConvNet，AlexNet，ResNet-50，InceptionV3，EfficientNet之类的已经预训练好的网络。特别是在任务刚开始的阶段。
即使是在像神经风格转移（NST）这样的任务上，你可以使用VGG19来迅速获取内在表示从而节省时间。
在如情感识别和语言翻译的NLP任务中，各类的不同词向量嵌入方法如斯坦福的GloVe（表示词汇的全局向量）或者谷歌的Word2Vec都是标配。
我不想提及那些最新的语言模型（那些大家伙）如谷歌的BERT，OpenAI的GPT-2（生成式预训练Transformer），和全能的GPT-3。他们都是在我们这些平民难以想象的海量的信息中训练出来的。他们几乎把整个网络作为他们的输入数据集并花费了数百万美元来进行训练。
从这一点而言，它看起来像是未来我们使用的预训练网络。
9.神经形态架构 -”次世代材料“
在看了那么多软件世界的进展之后，我们来关注一下硬件部分。
但在那之前，先来看一下这个荒谬的对比。。。
人类的脑子里平均有860亿个神经元和大约1千万亿突触。直观地说，你实际上可以通过解开你的脑子来到达月球（用400000千米长的神经纤维）。
如果你想要模拟你的脑子，你需要消耗大量的计算能源（1百亿亿次运算），这是在现有的技术水平上无法实现的。
即使是最强大的超级计算机也无法实现这么大的运算量，更别提我们的大脑仅仅需要20瓦的电力（比点燃一个灯泡还少）就
但用的人多并不能掩盖其缺点，多年来，Windows系统问题一直不断，相信一些人多多少少都碰过蓝屏问题，这个历史遗留问题即使到了Win10也没得到很好解决，特别是对于一些内存容量较低的老旧电脑来说，Win10系统升级甚至会吃满内存，让电脑变得异常卡顿，加上其他一些问题，使得一些Win10用户对系统升级相当抗拒，对于不升级的顽固分子，微软终于要下重手了。
有消息称，从本月开始，微软将分批采用强制升级的方式来对付那些拒不升级的Win10钉子户，首先是对那些依然在使用Windows10 1903版(已停止支持)的用户，将会被强制升级到1909版，而且在用1909版的用户，将被强制升级到2004版。
值得注意的是，1909版强制升级会在今年底前完成，而2004版将从明年初开始，所以目前还在用Windows10 1903版用户将有可能经历两次强制升级。
再和大家强调一次，除非你修改Windows 注册表或组策略，否则这次强制升级是无法阻止的，其实本月开始的强制升级，微软早在两个月前就已经提醒过大家了，现在只不过正是开始实施而已。
当然，目前网上有很多第三方工具可以强行阻止Windows10系统更新，但这些工具是否对此次强制更新依然有效还是个未知数，由于微软是铁了心要提升新版Win10升级率，打磨了这么多年，就看微软执行力如何了。
不过话又说回来，新版Windows10还是解决了之前遇到的一些BUG，比如本人就升级到了20H2版，用了一段时间，一切正常，也没碰到什么问题，个人建议那些抗拒升级的人还是找个空闲时间手动升级了吧，没必要和微软对着来。
随着云计算的落地应用，当前Java开发正在逐渐向云端迁移，基于云计算平台强大的资源整合能力，Java程序员基于云计算平台也能够完成自身开发边界的拓展，而且也能够在一定程度上提升自身的开发效率。如果仅仅基于云计算平台来完成一些具体的行业场景开发任务，那么平常的开发任务并不会接触到很多算法知识。
但是，随着云计算逐渐向全栈云和智能云方向发展之后，掌握算法相关知识对于程序员的工作效率会产生较大的影响，尤其是在大数据技术开始逐渐落地之后，大量的程序开发任务都要围绕数据价值化这个核心来展开，而数据价值化的过程就需要程序员掌握大量的算法知识。
从当前的技术发展趋势来看，在云计算平台落地之后，大数据技术将加速开始落地，这对于程序员来说既是机遇，又是挑战。对于掌握算法知识的程序员来说，将获得更多的发展机会，也会更容易实现岗位升级，而对于没有算法知识储备的程序员来说，将面临一定的挑战。
算法的学习并不复杂，对于很多程序员来说，即使数学基础薄弱，也可以入门算法知识，初学者可以从机器学习知识开始学习，先从基本的机器学习算法开始了解，然后再辅助具体的开发案例来逐渐深入，这对于程序员来说会有一个比较好的学习体验，比纯粹学习算法知识要更有效率。
（编辑：盐城站长网）
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