五眼联盟指的是什么？台湾社会中的“特助”指的是什么？计算机组成原理人工智能
目录
五眼联盟指的是什么？
台湾社会中的“特助”指的是什么？
计算机组成原理
人工智能
落土八分命
「一部悲劇用喜劇呈現，那才是真正的悲劇。」
那个声音到底是什么呢？
被困在了大佛中
五眼联盟指的是什么？
五眼联盟（Five Eyes Alliance）是一个国际情报共享联盟，由五个英语国家的情报机构组成。这个联盟的成员国包括：
-
美国：美国国家安全局（National Security Agency，NSA）是美国的情报机构，负责监测和收集国际通信和情报。
-
英国：英国政府通信总部（Government Communications Headquarters，GCHQ）是英国的情报机构，主要负责信号情报和网络情报。
-
加拿大：加拿大通信安全局（Communications Security Establishment Canada，CSE）是加拿大的情报机构，专注于通信情报和网络安全。
-
澳大利亚：澳大利亚信号局（Australian Signals Directorate，ASD）是澳大利亚的情报机构，专门从事电子情报和网络防御。
-
新西兰：新西兰政府通信安全局（Government Communications Security Bureau，GCSB）是新西兰的情报机构，负责通信情报和网络安全。
五眼联盟成立于二战后的情报合作基础上，旨在共享情报并加强国际安全。成员国之间分享情报以及合作进行情报收集和分析，以应对共同的国际安全威胁，如恐怖主义、网络犯罪和其他潜在的威胁。这个联盟一直备受争议，因为其情报共享活动引发了一些隐私和监控问题的担忧。
值得注意的是，虽然五眼联盟是由五个核心成员组成，但这些国家也与其他国家和情报组织合作，从而扩大了情报共享的网络。这些合作可能包括其他国家的情报联盟，如九眼联盟和十四眼联盟，但这些联盟的具体细节通常是机密的。
台湾社会中的“特助”指的是什么？
在台湾社会中，“特助”通常指的是政治特别助理（Political Aide）或政治特别助手（Political Assistant），他们是政治人物（如立法委员、市长、县市长等）的工作团队中的成员。这些特助或特别助理的主要职责是协助政治人物履行其职责，提供行政支持、政策建议和其他政治活动方面的帮助。
以下是特助在台湾社会中的一些常见职责和工作范围：
-
议事协助：特助通常协助政治人物准备议事文件、资料和演讲稿，以便在立法会或其他政治场合上发表。
-
政策建议：他们可能就政策问题提供建议和研究，以帮助政治人物做出决策。
-
与选民互动：特助也可能协助政治人物与选民互动，处理选民的问题和反馈，参加社区活动和会议。
-
公共关系：他们可以负责政治人物的媒体关系和公众形象管理，包括与新闻媒体互动和维护社交媒体帐户。
-
安排行程：特助通常协助安排政治人物的行程，包括会议、活动和外访。
-
政治筹款：一些特助可能协助政治人物筹集政治竞选资金，管理竞选活动。
特助的职责和权力可以因具体的政治职位和个人需求而有所不同。他们在政治领域扮演着重要的角色，协助政治人物履行其公职，并在政策制定和选民服务方面提供支持。在台湾，政治特助的工作通常与政治活动和政府工作紧密相关，但具体的职责和要求可能因政治人物和政府的不同而异。
计算机组成原理
Segmentation fault
什么是无符号数
同样的代码
内存中分配，区域有多大
跟前面的数据类型有关
int大小
可大可小
四个空间
人工智能
人工智能、机器学习和深度学习是最近几年比较火热的概念，它们看起来比较相似，但是仿佛又存在某些差异。这篇文章，咱们就来科普一下三者之间的区别和联系。
为了让读者有一个整体上的认知，咱们先来看一张图。
可以看到，三者之间是相互包含的关系：人工智能涵盖范围最广，它包含了机器学习；而机器学习是人工智能的重要研究内容，它又包含了深度学习。
人工智能
人工智能的英文全称是 Artificial Intelligence，简称 AI。
人工智能是一门以计算机科学为基础，融合了数学、神经学、心理学、控制学等多个科目的交叉学科。
人工智能的目的是让计算机模拟人类的思维，从而解决一些不能用代码描述的问题，比如判断一只动物是不是小狗、通过 CT 照片检测一个人的病情等。
这些问题不能用传统的编程方法解决，因为没有一个确定的公式，或者说没有一个确定的算法。但是我们人类就很容易解决这些问题，因为人类大脑不是根据固定的算法来推导的，而是根据以往的认知或者经验来推理。
人工智能的目的也是如此，就是不给计算机编写固定的算法，而是让它自己形成一套模型，然后利用这套模型来帮助人们解决问题。这里的模型，就可以看做计算机的“经验”或者“认知”。
因为此时计算机的思维方式和人类非常相似，所以才称为人工智能。
机器学习
机器学习的英文全称是 Machine Learning，简称 ML。
人工智能只是一种美好的愿景，但是具体如何才能实现人工智能呢？答案就是机器学习。
计算机原本只是一张白纸，没有任何“阅历”，我们必须喂给他大量的数据，让它从数据中积累经验，逐渐形成自己的认知。这是一个让计算机不断学习的过程，所以称为机器学习。
机器学习是一件很麻烦的事情，需要先搭建一个模型，这个模型包含了很多参数，然后把准备好的数据（包括正确的结果）输入到模型中，不断调整模型的参数，直到它非常接近或者完全符合正确的结果，这个时候我们就说模型训练好了。
机器学习的模型有很多种，已经有人帮我们开发好了，也就是各种成熟的算法，包括决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量等。
实际开发中，我们根据自己的需求从中选择一个模型即可，这个不用担心。最要命的是数据，机器学习需要大量的数据才能训练好模型。人类看一两张猫的照片就认识猫了，但是机器学习需要看成千上万张照片。
如何收集大量有效的数据，是机器学习的重中之重，所以才有了爬虫，有了数据挖掘，有了数据清洗等分支。
注意，除了机器学习，传统的编程方式也可以实现部分人工智能，这已经在某些领域内做出了成果，比如文字识别、电脑下棋等。
深度学习
深度学习的英文全称是 Deep Learning，简称 DL。
机器学习的模型是一个不断发展的过程，后来人们逐渐研究出了一种更加智能和通用的模型，就是卷积神经网络（CNN）。CNN 模拟人类大脑神经突触之间的连接，通过调整参数来模拟突触连接的强弱，如下图所示。
图：卷积神经网络示意图（x 表示输入，y 表示输出）CNN 包含很多层，每一层又包含多个节点。除了第一层和最后一层，中间的那些统称为隐藏层（蓝色部分）。隐藏层可以多达数百层，每一层的输入都是上一层的输出，同时每一层的输出都可以作为下一层的输入，它们交织在一起就形成了一个很深的网络，所以称为“深度学习”。
见名知意，深度学习真的很深，哈哈。
通常来说，机器学习模型的复杂度越高，它的学习能力就越强，这就好比说，使用更多的变量，你就能表达出更复杂的公式。但是一味增加网络深度是不好的，因为太深的网络不好训练。
深度学习是机器学习的一个重要分支，它是机器学习的高级玩法，更加接近真正的人工智能。
目前深度学习已经被应用在人工智能的各个领域，其中最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理领域，我们所熟知的语音识别、机器翻译、无人驾驶、人脸识别等等，都是基于对深度学习算法的应用。
除了 CNN，深度学习还有很多其它的衍生模型（算法），比如循环神经网络（RNN）、深度置信网络（DBN）、长短期记忆模型（LSTM）、生成对抗网络（GAN）、受限玻尔兹曼机（RBM）等。
总结
人工智能是一种美好的目标，它希望用计算机来模拟人类的思维方式。
机器学习是实现人工智能的主要途径，也是人工智能的核心，它有很多模型（算法）可以选择。
深度学习是机器学习的一个重要分支，它使用了一些更加通用和智能的模型，是比较前沿的学术课题。深度学习需要更多的数据和算力作为支撑，否则难以发挥其优势。
人工智能学习路线
目前的 AI 已经融入了多个行业，正在催生出一批颠覆性技术，引发新一轮的科技爆发和产业革命。
由于人才紧缺，门槛较高，AI 工程师的待遇非常吓人，新入职大厂/独角兽的应届生，年包基本都在 40W 以上，有些 NB 的应届生甚至可以拿到 60W。
选择大于努力，能够在 AI 这个赛道深耕的读者，未来一定会厚积薄发，赚取超额收入
来自 <人工智能、机器学习、深度学习的区别，终于说清楚了~
感觉自己还是很不会呢
public class Solution {
public ListNode ReverseList(ListNode head) {
if(head==null)
return null;这个好理解
//head为当前节点，如果当前节点为空的话，那就什么也不做，直接返回null；
ListNode pre = null;
ListNode next = null;
//当前节点是head，pre为当前节点的前一节点，next为当前节点的下一节点
//需要pre和next的目的是让当前节点从pre->head->next1->next2变成pre<-head next1->next2
//即pre让节点可以反转所指方向，但反转之后如果不用next节点保存next1节点的话，此单链表就此断开了
//所以需要用到pre和next两个节点
//1->2->3->4->5
//1<-2<-3 4->5
while(head!=null){
//做循环，如果当前节点不为空的话，始终执行此循环，此循环的目的就是让当前节点从指向next到指向pre
//如此就可以做到反转链表的效果
//先用next保存head的下一个节点的信息，保证单链表不会因为失去head节点的原next节点而就此断裂
next = head.next;
//保存完next，就可以让head从指向next变成指向pre了，代码如下
head.next = pre;
//head指向pre后，就继续依次反转下一个节点
//让pre，head，next依次向后移动一个节点，继续下一次的指针反转
pre = head;
head = next;
}
//如果head为null的时候，pre就为最后一个节点了，但是链表已经反转完毕，pre就是反转后链表的第一个节点
//直接输出pre就是我们想要得到的反转后的链表
return pre;
}
}