[长文手敲] 简论系统工程学——系统思维的入门(其三)
系统边界在哪里 聊系统思维,有个问题听起来特别基础,但真遇到的时候能把人搞得很崩溃——系统边界到底应该画在哪。 前面说了两件事。 第一,系统并不是一堆东西随便堆在一起。它是有自己的结构:要素、关系、目的、边界、反馈,还会产生那种单个部件加在一起解释不了的整体行为。说白了,就是三个
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数据表里没有一桩小事 上一篇我们反复申说,机器学习项目真正启动之前,最好先把数据这件头等大事端详清楚。 听上去像极了一句正确得令人打不起精神的唠叨。 好比出门前有人叮嘱你观测天象,下厨前提醒你刷锅净灶,写代码前告诫你先读懂需求文档。 道理桩桩件件都对,执行起来却常常被当作耳旁风,
不要上来就挑模型 很多刚接触机器学习的人,上手的第一件事往往是选模型。 线性回归、随机森林、XGBoost,接着听说 LightGBM 表现更好,于是打开教程,复制代码,导入数据,训练,看一眼准确率,感觉整个流程跑通了。 看见屏幕上的数字,忍不住觉得已经跨过了门槛。( 忍不住轻哼
为什么很多问题越优化越糟糕 很多问题越优化越糟糕,这种事你在生活里肯定见过。甚至不用特意去找案例,随便翻翻工作群、看看热搜,就能抓出一把。 上一部分我们聊了什么是系统——它不是一堆东西随便摆在一起,有要素、有关系、有目的、有边界、有反馈,还会出现单个部件加起来根本无法解释的整体行
什么是系统 讲系统工程之前,得先回答一个看起来很简单的问题:到底什么叫“系统”。 这个词在中文的日常语境里,已经被用成了一种语言上的万能胶。电脑系统、教育系统、医疗系统、交通系统、生态系统、操作系统、管理系统、推荐系统、免疫系统、供应链系统。 往小了说,一个班级是系统,一家公司是
本贴为简论机器学习的集合贴。 前言 [长文手敲] 简论机器学习——前言 搞七捻三 在机器会学习之前,人类先学会了偷懒 谈机器学习之前,最好先把一个经典的误会放到桌面上。 很多人第一次听到机器学习,脑子里浮现的画面大概是这样的。机房深处,一台通体发光的服务器缓缓睁眼,屏幕上飘过一串
在机器会学习之前,人类先学会了偷懒 谈机器学习之前,最好先把一个经典的误会放到桌面上。 很多人第一次听到机器学习,脑子里浮现的画面大概是这样的。机房深处,一台通体发光的服务器缓缓睁眼,屏幕上飘过一串绿色代码,然后它用冷酷的电子音宣布,人类,我已经掌握了你们的秘密。( 天网的算力都
本贴为简论系统工程学的合集贴。 前言 [长文手敲] 简论系统工程学——前言 搞七捻三 为什么系统工程学很重要? 系统工程学之所以重要,是因为现在很多事情已经不能靠“单点爆破”解决了。 过去做工程,很多问题还能拆得比较清楚。 一座桥,重点看结构、材料、承重、施工。一台机器,重点看零
为什么系统工程学很重要? 系统工程学之所以重要,是因为现在很多事情已经不能靠“单点爆破”解决了。 过去做工程,很多问题还能拆得比较清楚。 一座桥,重点看结构、材料、承重、施工。一台机器,重点看零件、动力、传动、维护。一条生产线,重点看流程、效率、质量控制。 它们当然也复杂,但复杂