深度探索IBM Watson Assistant：如何有效利用其强大功能？

随着人工智能技术的飞速发展，智能助手成为了许多企业和个人用户的首选工具。
IBM Watson Assistant作为其中的佼佼者，凭借其强大的功能和广泛的应用场景赢得了良好的口碑。
本文将深度探索IBM Watson Assistant的各项功能，并探讨如何有效利用其强大功能。

一、IBM Watson Assistant简介
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IBM Watson Assistant是一款先进的智能助手，能够理解和回答自然语言问题，并根据用户需求提供相关的信息和建议。
它基于IBM Watson的认知计算能力，能够处理复杂的任务，如日程管理、自然语言交互、智能推荐等。
IBM Watson Assistant还可以与其他应用程序和服务集成，为用户提供无缝的体验。

二、IBM Watson Assistant的主要功能
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1. 自然语言交互：IBM WatsonAssistant能够理解和处理自然语言问题，用户可以以日常用语与其进行交互，无需了解特定的命令或语法。
2. 智能推荐：通过分析用户的行为和需求，Watson Assistant可以为用户提供个性化的建议，如购物建议、旅行规划等。
3. 日程管理：用户可以创建、查看和修改日程，Watson Assistant会提醒用户即将到来的事件，并帮助管理日程安排。
4. 集成第三方服务：Watson Assistant可以与各种第三方服务和应用程序集成，如CRM系统、电子邮件客户端等，方便用户在一个平台上管理多个任务。
5. 机器学习：Watson Assistant具备强大的学习能力，可以通过与用户互动和从数据中学习来不断优化其性能。

三、如何有效利用IBM Watson Assistant的强大功能？
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1. 明确需求：在使用Watson Assistant之前，首先要明确自己的需求，如解决问题、获取信息或完成特定任务。这样可以帮助Watson Assistant更准确地理解你的意图，并提供更精确的答案和建议。
2. 善用自然语言交互：尽量避免使用过于复杂的命令或特定的查询语句。以日常用语与Watson Assistant进行交流，这样可以获得更自然的体验，并提高工作效率。
3. 利用智能推荐功能：关注Watson Assistant提供的个性化建议。这些建议通常基于用户的行为和偏好，可以帮助用户发现新的内容或服务。
4. 整合其他服务：将Watson Assistant与其他应用程序和服务集成，以便在一个平台上管理多个任务。这样可以提高生产力，并减少在不同平台之间切换的时间。
5. 提供反馈：与任何人工智能工具一样，提供反馈对于优化WatsonAssistant的性能至关重要。当用户发现错误或需要改进时，请及时向Watson Assistant提供反馈。这样可以帮助它不断学习和改进。
6. 培训和定制：IBM Watson Assistant提供了培训和定制的功能，使用户可以根据自己的需求和偏好调整其性能。花些时间了解如何培训和定制Watson Assistant，以最大限度地发挥其效用。
7. 团队协同：在团队中使用IBM Watson Assistant时，可以创建共享的空间或工作区，以便团队成员之间共享日程、任务和提醒。这有助于团队成员之间的协作和沟通。
8. 关注官方资源：关注IBM Watson Assistant的官方资源，如教程、博客和论坛。这些资源提供了最新的信息和最佳实践，有助于用户更好地利用Watson Assistant的功能。

四、结语
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IBM Watson Assistant作为一款先进的智能助手，具备许多强大的功能。
为了有效利用这些功能，用户需要明确自己的需求、善用自然语言交互、利用智能推荐功能、整合其他服务、提供反馈、培训和定制、团队协同以及关注官方资源。
通过遵循这些建议，用户可以充分利用IBM Watson Assistant的功能来提高工作效率和生产力。

如何找到深度阅读和信息过载之间的平衡点

然而因信息爆炸性增长，许多人以为只能通过粗略阅读以期不被时代抛下。各种通讯软件的存在、网络的功能强大，于是人们注意力变得越来越分散，而碎片式信息又恰好满足了大脑的胃口。这不但（已经）引发了深度阅读危机、并持续恶化，从生理学角度和脑部结构来说，它对人格的演变和人类文明的进步更是种毒害。那么究竟怎样才能找回失去的深度阅读习惯、找到深度阅读和信息过载之间的平衡点？豆瓣上一个朋友问我这个问题。下面是我的回答。一家之言，希望对大家有帮助。首先无论是深度阅读还是浅阅读，其目的都是为了刺激大脑产生思考。在我们对一个方面的知识毫无了解的情况下，像海绵一样吸收知识，深度阅读自然是最高效的。然而，局限在惰性中、缺乏独立的批判思考，并不会帮助我们真正提高决策能力。我们不妨把碎片信息分别归入两个集合：1）已有初步认知的领域，2）基础概念和发源演变都还不太了解的的行业。换言之，已知和未知。碎片信息因其琐碎、所以大部分情况下无法像深度阅读时大脑长时间集中、而后触发思考。我个人感觉，在明确自己的兴趣和知识需要的前提下，深度思考与相关主题探索当然是最理想的。可任何人总有灵感处于低潮的时候，这时我们就能享受碎片化信息的好处，尤其是在serendipity (意外邂逅不曾想过的东西)作用下，我们就又会被带入一个领域，获得一个新的视角。综上，书籍和互联网是互补的，理想的思维在微观作用下呈线性——逻辑的结点从一点到另一点，利用书籍帮助提高我们的逻辑分析能力；而互联网则让思维的宽度和广度在high-level呈现引爆、触发再衍生开去的形态。所以回到本文最初的问题，我的答案是：深度探索为主，碎片接纳为辅。书籍和互联网的协同作用让我对未来无比乐观。最后多说两句，为确保长期平衡，我觉得还必须在读书和上网之外再加上两个步骤：对读书的内容进行思考和内化（internalize the knowledge），以及乐于get your hands dirty??动手去实践与创造。这两部其实才是区分人与人读了同一本书或经历了同一段经历却感受到不同程度的启发和影响。今后慢慢延伸开去。

如何做好python自动化运维

随着移动互联网的普及，服务器运维所面临的挑战也随之越来越大。当规模增长到一定程度，手动管理方式已经无法应对，自动化运维成为解决问题的银弹。 Python凭借其灵活性，在自动化运维方面已经被广泛使用，能够大大提高运维效率，服务器集群的规模越大，优势越明显。现在不论是Linux运维工程师还是Unix运维工程师都需要掌握Python，以提高运维效率。第一个阶段：初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。很多只需要将Python作为脚本或者就是写一些小程序处理处理文本的话，到这一个阶段就足够了，这个阶段已经可以帮我们完成很多很多的事情了。但是如果是一个专业学习Python的，恐怕还需要努力的升级：首先，国内的大多数人都是学习了其他语言（C，C++,Java等）之后来学习Python的，所以Python和这些语言的不同，也就是pythonic的东西需要一些时间去学习了解和掌握；另外，对于自己领域的领域的库构架的掌握也需要很长的时间去掌握；最后，如果想独立完成一个Python的项目，项目的布局，发布，开源等都是需要考虑的问题。第二个阶段：中级，掌握自己特定领域的库，掌握pythonic写法，非常熟悉Python的特性推荐的第一本书是《编写高质量代码–改善python程序的91个建议》，这本书大概的提了下Python工程的文件布局，更多的总结了如何写出pythonic的代码，另外，也介绍了一些常用的库。这里首先推荐在腾讯官方课程渠道上进行直播学习，有号就能无偿一直学，每天晚上都是高清直播(企鹅球球：1129中间是834最后加上这个903连在一起就能够了），除此之外基于python2.7在网上的书籍适合于重头开始一直读完，作为一个开发人员，除了基本的语法，这本书里面提到了一些其他的常用的库，看了廖老师写的很多东西，感觉他的思路，以及写博客写书的高度，概括性，原理性都十分好，这本书读完之后，相信就能够动手写很多东西了，能够尽情的玩转Python解说器了。要想深入的了解Python，有的时候看看Python的源码也是很重要的，自己通过读懂源码，来彻底的了解Python的核心机制，这里推荐《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》，这本书并没有看完，只是在需要深入了解Python某个功能或者数据结构的时候看看相关章节，也觉得受益匪浅。自己领域的书籍和资料也肯定很多，比如web开发的构架都有很多，只有了解熟悉了所有构架，在选择的时候才能衡量利弊，然后深入掌握某些构架。

有了ibm watson，世界会怎样

关于IBM的Watson你必须要了解的几点代表着IBM在认知计算领域最核心的技术Watson（沃森）的一战成名，是在2011年2月的美国问答节目《Jeopardy！》上。在这次节目中，Watson战胜了这一节目的两位冠军选手，这被和1996年同样来自IBM的“深蓝”战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫相提并论，被认为是人工智能历史上的一个里程碑。不过，在IBM董事长、总裁兼CEO罗睿兰（GinniRometty）宣布IBM已经转型为一家认知解决方案和云平台公司的当下，Watson已经不再是会答题那么简单。认知时代的商机从技术角度来看，2011年参加“Jeopardy！”电视问答挑战赛时，Watson做了一件事——用自然语言进行深度问答。但问答只是Watson具备的众多能力之一，截至2015年10月，Watson已经拥有包括问答在内的28项能力。据IBM全球认知商业行业解决方案总经理NeilIsford透露，Watson的这些能力如今均已被转变成数字服务或API，在IBM内部将其视为认知能力的积木。包括关系抽取、性格分析、情绪分析、概念扩展及权衡分析等在内的IBMWatsonAPI数量将在2016年达到50项。而这背后，IBM并没有打算让以Watson为代表的人工智能系统远离公众生活，这家“百年老店”已经充分表露了对Watson商业化的信心。不可忽略的市场大环境是，随着物联网的普及，每个设备都在产生数据。然而80%的数据无法被计算机辨识，这80%的数据中既包括使用人类语言编写的书面材料，从教科书和公式到文学作品和对话；还包括系统从听、说和肢体动作中，捕获到的各类数据。有调查数据预测，这些“非结构化”的数据增长速度飞快，到2020年数据总量将超过44ZB（Zettabyte，十万亿亿字节），将占到全球数据总量中的一大部分。如果从具体行业来看，在未来两年，医疗数据将增长99%，其中88%的医疗数据都将是非结构化数据，包括电子病历、化验结果、医学影像、视频以及病患传感器（如可穿戴医疗设备）；政府和教育数据也将增长94%，其中84%是非结构化数据，这些数据来自各类传感器、建筑物、道路、车队等；传媒业的数据将增长97%，其中82%是非结构化数据，这些数据包括书籍、期刊、报纸和其他出版物，以及视频、电影、录音及在线游戏等。而NeilIsford的观点是，计算技术正在进入一个全新的时代，我们叫作认知的时代。数据呈现爆炸性增长的趋势之下，这些数据所蕴含的尚未被挖掘价值，在认知时代这意味着无限商机。 “进入到认知的时代，这是第一次我们可以把这些无形的数据更好地运用起来，不管是我们的教科书，或一些信息，或一些文件，来自于传感器的数据，在运动当中产生的数据，我们都能够把数据结合起来进行挖掘，以前是没有发现它的价值，现在可以从中获得一些商业洞察。 ”IBM大中华区董事长陈黎明说：“认知时代已经开启。在不久的将来，我们将能看到整个商业模式由于认知技术的推动而发生巨大变化——小到每个人获得的服务和产品、创业者所能拥有的商业创新优势，大到传统企业行业的转型、甚至经济和整个社会治理效率的跨越式提升。我们坚信，认知商业是大势所趋。 ”认知计算与人工智能IBM将认知系统的三项重要特质定义为理解、推理、学习。所谓理解，就是通过感知和互动快速理解结构和非结构化数据，能够依据文本资料和感知与用户进行交互，并理解和回答用户的问题。认知系统可以在理解的基础上，通过假设，推理并揭示洞察、发现模式和关系，实现以多种方式认知和产出多种结果而不仅仅是一种结果的传统方式，以帮助人们做出更好的决策。此外，通过以证据为基础的学习能力，认知系统能够从所有文档中快速提取关键信息，使其能够像人类一样进行持续的学习。通过追踪用户对自身提出的解决方案和问题解答的范库和评价，以及专家训练，能够不断进步，提升解决方案和解答的能力。尽管IBM提出Watson和认知计算多年，但在科技领域对于认知计算和人工智能两者的关系依然很模糊。这一次，IBM终于愿意出面将认知计算与人工智能说清楚。来自IBM的观点是，“火了”二十多年的人工智能概念从历史和研究角度来讲主要目的是为了让机器表现得更像人，我们称之为IntelligentBehavior。对此，IBM也承认其认知计算从技术角度上来讲和AI有很多共性的地方，比如机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）等方面都很类似。但是IBM的认知计算目的并不是为了取代人，或者说IntelligentBehavior只是认知计算的一个维度，在讲认知计算的时候除了要能够表现人和计算机的交互更加自然之外，还会更多强调推理的部分，自学习的部分以及怎样把这样的能力结合具体的商业应用，解决商业的问题。后两个维度不是传统做人工智能的人关心的维度，他们更关心的只是怎样表现得更像人。换句话说，认知计算不是制造为人们思考的机器，而是与增加人类智慧有关——认知计算系统通过与人的自然语言交流及不断学习帮助人们做到更多，使专家可以更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察，从而做出更为精准的决策。认知计算广义上讲是通过获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论，从自身与数据、与人们的交互中学习，并以对人类而言更加自然的方式与人类交互。它最重要的目的是如何整合这些能力，并结合具体的商业应用场景，来解决商业上的问题，帮助企业实现商业变革。现在，企业正面临着大数据带来巨大的挑战。传统计算方式会错过世界上80%的信息（非结构化数据），而认知技术能够支持组织去发现数据中隐藏的模式，挖掘出令人惊喜的新的商机，也能够加速发现新药、发现新的登月方式，甚至发现未知领域。