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源 | chatbotslife
編譯| 火火醬 責編 | Carol
出品 | AI科技大本營（ID：rgznai100）
在過去的幾個月里，我一直在做機器人，做了很多個。以下是我在這個過程中總結出的一些經驗：
ChatBot優先關注用例
幾千年來，我們一直都是直接通過對話來解決問題的。聊天機器人（Chatbots）的出現實際上是回歸到了最簡單的歲月。
目前來看，Chatbots還不能提供像應用程序那樣提供豐富的GUI體驗。因此，只有當對話式交互界面所呈現的內容非常地簡單時，才能將其真正有效地傳達給用戶。
人們愿意嘗試使用Chatbots主要有兩個原因：
1、對話式交互（Conversational）：這是app辦不到的事情，因為app需要輸入一系列指令才能最終解決問題。
2、簡單（Simplicity）：機器人可以提供最為即時且直接的方案來幫助我們解決問題。
這應該可以引導你得出前面提到的“Chatbot 關注用例”結論。該用例需要多重的對話輸入，并且能夠以一種比APP更加直接、簡便的方式來解決問題。
你不可能通過一個軟件就解決所有的問題，但有一天這將會通過一個機器人（bot）實現。
例如：DoNotPay: 是一個可以幫助你處理違規停車罰單的Chatbot律師機器人。
DoNotPay ：
https://goo.gl/forms/EsadoWADHsAq3XIh2
1、如何正確利用機器學習
人工智能尚處于起步階段，未來還有很長的路要走。
談到機器學習，它在那些認知層面上定義的已經十分清晰的領域中表現的十分出色。例如，機器學習可以在醫學、招聘、法律等領域發揮巨大作用，但在那些邊界定義較為模糊的領域就沒那么成熟了，例如談判、創造性地解決問題、溝通、管理，等等。
2、關于AI和機器學習的幾個典型用例
1、Ross Intelligence:ROSS:是一個AI律師，它能夠幫助人類律師更快地進行相關調查，并為客戶提供法律咨詢服務。
(Ross Intelligence: http://www.rossintelligence.com/)
2、Predicting Cancer:在預測肺癌類型及嚴重程度方面完勝人類病理學家。
(Predicting Cancer:http://med.stanford.edu/news/all-news/2016/08/computers-trounce-pathologists-in-predicting-lung-cancer-severity.html)
3、Gradberry:不用再去到處遞交簡歷了，Gradberry可以通過AI來評估開發者的代碼，并為其匹配理想的就職公司。
(Predicting Cancer:http://med.stanford.edu/news/all-news/2016/08/computers-trounce-pathologists-in-predicting-lung-cancer-severity.html)
(Gradberry:https://techcrunch.com/2015/03/03/from-pakistan-to-y-combinator-gradberry-vets-technical-talent/)
看得見的未來：微信
視頻《中國正在改變著網絡》：
https://youtu.be/VAesMQ6VtK8
幾個月來，Facebook已經非常直白且明確地表達了他們在Messenger Chatbots上的目標。未來，他們希望該Messenger平臺可以像微信一樣，Facebook甚至要求其開發人員將微信作為范本來研究。
那么這意味著什么呢？我們先快速回憶一下你在微信平臺上都能完成哪些事情：
1、通過文本獲取服務：在微信中，僅通過簡單的文本消息，你幾乎可以獲得自己所需的所有服務。想找家政服務嗎？要請水管工嗎？所有這一切可以直接通過發送文本信息來實現。
2、無需排隊，沒有服務員，沒有收銀員：微信已經徹底改變了餐廳的服務體驗。現在，你可以通過微信進行點餐或者買單。當你走進一家餐廳的時候，你只需要坐下來享受美味就可以了。
3、擴散性：這么多功能都整合到了同一個APP上，這讓日常生活中的很多事情都可以像病毒一樣擴散開來。
通過GupShup在短時間內實現產品測試和上線
Smart Loop能夠在不編程的情況下，幫助你在10-15分鐘內創建一個機器人。它能幫助你快速制作出一個MVP機器人，然后在你的用例被驗證后直接進行構建。此外，你可以直接在Smart Loop中添加代碼，它有自己的使用Rasa Core的NLP層。
（Smart Loop：http://smartloop.ai/）
可復制鏈接到瀏覽器查看動圖：https://miro.medium.com/max/2560/1*Z8Tq3GZolXjTEGcREa6cjw.gif
我極力推薦使用SmartLoop做以下幾件事：
1、測試你的想法：你的機器人是否解決了人們真正關心的痛點問題？
2、測試可用性：你的機器人可用性如何？對話是否有意義？用戶從何處開始和停用？
3、完善你的文案寫作：你能否馬上進入那個“Aha靈感時刻”，并盡可能快地創造價值。
一旦你知道你要建立一個什么樣的機器人，你就可以做到以下幾件事:
1、非常易于使用且編程量極小：你可以向任何流添加自定義代碼。
2、可以立即部署到多個平臺：FB Messenger、網站、SMS等等
3、包含NLP：Smart Loop在其防火墻后使用Rasa Core，如果需要的話也可以作為本地解決方案使用。Rasa Core技術以Tensorflow為基礎，因此最終就像是使用谷歌的Dialogueflow一樣，且沒有將客戶數據暴露給第三方的風險。
目的是要盡可能快地發布產品，收集想法和反饋，并盡快迭代成為受客戶喜愛的產品
怎樣讓人們對你的機器人著迷上癮？
大多數面向消費者的的產品的目標都是一遍遍地反復解決用戶的需求。為了能夠更有效地實現這一目標，你需要在用戶剛好需要的那個時間點將產品放在他們面前，解決他們的問題。要做到這點并不容易，但還是有解決辦法的。
我們需要不斷多次解決客戶的同一需求，直到當用戶再有同類需求產生時，產品能夠自動發生響應。這樣一來，我們的產品就能成為真正意義上的解決方案，成為針對用戶特定需求自動反應。當我們的這些產品服務形成習慣的時候，我們也就成為了最有價值的資產的擁有者——注意力資產（Mind Estate）。
契機
需要注意的是，人們的需求是從內而外的。他們會突然產生一個需求（由內部或外部因素扣動觸發扳機），然后尋找方法來滿足自己的需求，然后需求逐漸減弱。
當我們發現契機時，我們一般會做兩件事：尋找解決方案，或者忽略掉這個需求痛點。當有人在尋找解決方案的時候，我們的產品要易于找到并且易于使用。
Chatbot 激活模型
行動
一旦你的產品成為了某個問題的潛在解決方案，促使其采取行動的主要有兩個基本要素：動機和能力。
激活一名用戶：
動機：關注那些真正引起不適的需求問題。問題越小，就越難吸引用戶。
能力：是否真的能輕而易舉地發現和使用你的解決方案？
當一個人的需求已經通過某種方式被反復滿足過時，就會養成一種習慣，也就是說會形成一種慣性反應。你需要考慮清楚，你的產品會在什么情況下（何時會被觸發）被需要，以及如何在那個時間點成為最優的解決方案。當你的解決方案被使用過幾次后，能讓用戶形成慣性反應嗎？
好的解決方案往往都是令人非常滿意的，以至于會令人釋放多巴胺。不僅問題解決了，你的大腦還會以化學方式給予你獎勵，幫助你記住這一解決方案。
多元的獎勵機制
總是用同樣的方式解決同一個問題往往會帶來新的問題：厭倦感。
這就是我們的日常工作給我們帶來的感覺，也是大多數人會覺得日常工作毫無吸引力的原因。我們試圖通過主動性、旅行和建立新的關系來解決這一問題。但如果我們的產品始終以一種可靠的、始終如一的、自發的方式解決我們的問題，那么會發生呢？
研究表明，當期望獲得回報時，大腦中分泌的多巴胺含量會急劇上升。引入多元性會將這種效果加倍，從而抑制大腦中需要做出判斷的區域。這也是為什么很多人可以通宵玩老虎機的原因。
為你的機器人賦予多元性吧！即便你只有10個好友，Facebook也會通過一些技術手段使你你每次刷新到的內容都是不同的。
讓所有人都對你的機器人著迷吧
投入
這就像其他關系一樣，你在一個產品或解決方案上投入的時間和精力越多，你遷移到其他新產品重新開始的難度也就越大。
因此，有一些產品模式是非常難以舍棄的，比如Facebook，因為我們已經投入了這么多的時間、關系、照片等等。
用戶在產品上投入的越多，他們離開的可能性也就越小。
1、Chatbots的文案
創造一個出色機器人的最關鍵的一個因素之一就是你的文案。恰當的用詞可以讓你的用戶在其中沉浸幾個小時，而錯誤的的措辭可能會讓他們馬上離開。
在復雜的世界里，要保持簡單
軍隊是如何為戰爭做準備，又是如何讓每個士兵都嚴格執行作戰計劃的呢？
畢竟，我們無法在一個充滿未知變數的戰場上告訴每個士兵具體該做什么。
軍隊解決這個復雜的問題的方法是專注于他們的核心目標。他們常常問自己一個最基本的問題是：“如果我們只能完成一個目標，那會是什么？”
這種對核心目標的關注使將軍們能夠剔除掉所有其他不必要的事情，并將注意力集中在一個焦點問題上。由將軍來決定核心目標是什么，而士兵們則負責想辦法達成這個核心目標。
你的Chatbot也只需要聚焦一點，所有與此無關的事情都應被剔除出去。
像川普那樣字斟句酌
你有沒有想過，為什么特朗普會贏得共和黨初選？當然這有很多原因，但其中最大的原因是他選詞和具象化的能力。
如果你仔細研究特朗普的措辭和演講風格，你幾乎可以馬上注意到以下幾點：
1、選用具體的單詞：他用的詞都是你可以馬上想象出來的，而且每個詞都只有1-2個音節長，那些過長的單詞他都是一帶而過。
2、結尾有力：很多時候，他都會以一個反復重復多次的詞作為結尾，從而給你留下深刻的印象。
3、短小精悍：幾乎他用的所有的單詞和句子都非常簡短。
這幾點是如何起作用的？
這幾點之所以會有效，主要是因為人們不需要費太多腦子就可以理解特朗普想表達的意思。即便你努力地試圖忽略他，也還是不得不接收到他要傳達的信息。
相反，如果將其與埃隆·馬斯克(Elon Musk)或斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)在談論人工智能和黑洞時候的用的措辭和語調進行比較的話，情況就完全不同了。
什么該做，什么不該做：
1、使用可以具象化的詞匯，比如“墻”。
2、盡量多使用短句和停頓。
3、用短小的單音節單詞。
4、盡量保持較低的字符數，要讓用戶能夠毫不費力地明白整條信息。
5、避免使用行話、術語。
6、不要用概念性詞匯，比如“人格”。
7、不要一次性傳達多重信息，不要給用戶過多的選項。
抓住并保持他們的注意力
你的大腦就像一臺猜謎機，總在持續不斷地預測接下來會發生什么。
抓住別人注意力的最好方法就是打破他們的猜謎機。一旦你顛覆了用戶的猜謎機，那你很快就能抓住他們的注意力。
在這一刻，大腦會發出一個“注意！”的信號。該信號在大腦正在尋找答案的時候是十分有力的。
當大腦的現實模型被打破并被證明是錯誤的時候，就為你提供了一個絕佳的機會來修復他們的模型并在他們的大腦中重塑一個新的模型。如果處理得當，這個人會收獲一些新東西，你也會因此收獲“注意力資產”。
不要讓這個機會白白溜走，也不要用花招伎倆來糊弄用戶。
為了能讓你的目標受眾參與進來，你需要不斷地拓寬新的知識缺口并縮小舊的缺口。這能讓你的受眾保持注意力，維持他們想要知道接下來會發生什么的好奇心。
1、善用喜劇
所有的喜劇本質上都會打破你的猜謎機，幫助你從一個不同的視角來看待這個世界。
1）伏筆：伏筆，指的是一個喜劇演員先講述一些不尋常的東西，然后在之后的表演中再把故事與先前提到的這個“不尋常現象”聯系起來。
2）誤導：喜劇演員常常會引導觀眾，讓他們做出一些錯誤的假設，然后再由自己揭示真相是什么。
據Arte Merritt（其分析公司Dashbot.io已經處理過機器人和人之間的3300多萬條消息數據）表示，“Facebook 機器人中有12%的用戶都曾讓機器人給他們講個笑話聽。
2、要做到值得信賴
極具諷刺意味的是，每個人都認為自己是值得信賴的，但大多數人都沒有做到！很多消息沒能得到認可的原因正是由于它們缺乏可靠性。
解決這個問題的最好辦法，就是“先試用再購買”。
3、獎勵：建立情感紐帶
我們生活在一個以工作為中心的關系里，因此建立深層次的聯系變得十分關鍵。關系正在成為人們關注的焦點，而機器人為個性化的人際關系營銷提供了一個絕好的機會。
如何在更深的層次上建立連接：
1）從用戶的便利中獲取效益：不要售賣產品的表面特性，而是關注其核心價值。
2）關注情感：你的機器人應該讓你的目標客戶感受到某種特定的情感。
3）你的使命和源由：你做某件事的背后一定有一個更大的原因，你的使命是什么？為什么要做這件事？
4、人們最不想得到的是什么？
人們喜歡展示自己的聰明和價值，他們希望被看作是知識淵博的，而大多數人是如何回應的呢？他們抨擊別人，糾正別人，與他們競爭。
被認可是需要條件的，這讓我們更加希望得到別人的認可。
你能做的最棒的事情之一，就是認可別人，并給予他們無條件的肯定。這反過來將會培養出一種非常牢固的連接和關系。
無條件的積極關注：像心理學家一樣，機器人可以給使用它的人們無條件的積極關注和認可，在很多情況下，這都會成功地培養出非常強烈的情感聯系和愛的感覺。
5、訴諸于理想的自我形象：
我們每個人都有一個“理想的自我形象”，就是那個有一天我們終究想要成為的人，那個完美版本的自己。
事實上，我們也在努力地做到這一點，甚至經常以此來判斷我們自己的行為舉止。
當你在為用戶定制這些完美信息時，下面兩點非常重要：
1）考慮清楚你的目標受眾是誰。
2）考慮清楚你的目標受眾想要成為怎樣的自己。
你可以用“為什么”來連接起你的核心使命、價值觀以及你想要向目標受眾傳達的那個“理想自我形象”。
原文：
https://chatbotslife.com/10-tips-on-creating-an-addictive-chatbot-experience-b796ea6d1178
本文為 CSDN 翻譯，轉載請注明來源出處。
【Beatbox資訊】2020年4月25日，保加利亞Beatboxer Alexander Deyanov aka SkilleR被捕，并因參與其有組織犯罪集團因與他的姐姐Lilana一起根據“創新和競爭力運營計劃”非法獲取歐盟資金而被指控。
Radio Bulgaria訊，保加利亞檢察官辦公室對保加利亞流行歌手 LiLana，及其弟弟SkilleR提出指控。當局目前正在調查隸屬于Teletol軟件公司管理層的Lilana是否是保加利亞逃犯商業大亨Vasil Bozhkov 的“幌子”，Bozhkov是歐洲逮捕令的對象，目前藏身迪拜。
2020年7月7日，Beatbox回響將事件復盤， SkilleR應該沒事了 。2020年4月25日，保加利亞Beatboxer Alexander Deyanov aka SkilleR傳出被捕消息。
期后5月5日，SkilleR在個人Facebook發表長文稱，他正在面對犯罪指控，并被要求14日內支付10萬列弗保釋金，之后法院再將罰金減半至5萬列弗，但他表示個人無力支付。（然后社交媒體上有人說要給他捐款，他后來在第二次發文時婉拒了這一做法）
SkilleR說自己是一家名叫“Skiller EOD”公司的經理，沒錯，這家公司是以SkilleR的形象為背書。SkilleR也非常清楚知道，他用很多年的時間和精力才建立起一切，他一直謹慎且認真地經營著公司。
據他所說，這家公司的主要內容是研發關于兒童和成人教育交流平臺，相關語言轉錄的功能也許會在將來讓上百萬人，達到訓練beatbox的目的。SkilleR表示自己的所有文件都是齊全的，每一項行政或財務程序，應有各審計機關和審計委員會的批準文件。
suger通過調查發現，在2020年保加利亞的歐盟基金信息系統的網站上，確實發現了命名為“Developing innovative ' platform training and beatbox beatbox music transcription - BTL "”的項目文件，公開的信息表明受益人為“203374158 SKILLER Ltd”，也應該就是前面提到的“Skiller EOD”公司。
不過，該項目開始于2017年，在2019年3月9日結束。數據表示，該公司從歐盟資助的43.4萬列弗中獲得了23.8萬列弗。
2020年5月10日，SkilleR接受當地媒體bTV電視臺采訪，表示自己和姐姐LiLana并沒有業務來往。并披露了更多細節，不過無奈語言問題，suger看不懂。SkilleR此前一直堅持自身清白的觀點。
在5月20日，也就是擔保金繳納截止日期，SkilleR再次在其社交賬號公開發文，表示自己是完全清白的，他打算不交錢以面對不實指控。
5月21日，SkilleR和律師一起，開車直接達到當地監獄，要求警察逮捕他。
根據bTV電視臺公開采訪片段，SkilleR之后好像并沒有坐牢。截止5月21日，SkilleR再沒有在社交平臺發言或回復評論了。之前5月20日的時候，SkilleR在回復網友評論表示自己曾被短暫拘留三天才被釋放。
而SkilleR的姐姐LiLana則被拘留了45天。6月20日，保加利亞日報一則新聞披露關于該案件的更多細節，因為與beatbox無關，suger就不過于展開了。不過可以肯定的是，該案件調查中心都在SkilleR的姐姐LiLana身上，而且關于LiLana，檢控方又對她展開了新的指控。
那么，SkilleR真的恢復自然生活了嗎？suger沒發現他在社交平臺上的更新，新聞也沒有看到。不過有人說最近還看到了SkilleR擔任某網絡比賽的評委，suger又找了一圈，也沒有看到到底是什么比賽。（有知道的朋友可以評論留言）
事件發生之后，suger留意到法國元老Faya Braz兩次留言支持SkilleR，而同是保加利亞Beatboxer出身的女子世界冠軍Pe4enkata則沒有什么動靜。這就是患難見真情嗎emm（可能他們私下有交流過也不一定哦）
接下來道長真的會沒事嗎？suger不能篤定。希望各位大家都安安全全，健健康康的，就好啦。
source：
https://www.dnevnik.bg/bulgaria/2020/06/11/4077802_lilana_ne_znae_dali_e_v_aresta_zaradi_bojkov/#comments-wrapper
https://btvnovinite.bg/predavania/tazi-sabota-i-nedelia/aleksandar-dejanov-skilar-sas-sestra-mi-njamame-obsht-biznes.html?fbclid=IwAR3VtkX9L9CtGUVtAoxm2CpDcI-E8I5LxDHjMrmVbcgUQ88OEn3yaJgzIok
https://btvnovinite.bg/bulgaria/skilar-dojde-do-aresta-ne-go-puskat-vatre.html
https://www.facebook.com/skillerbeatbox
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出品：Beatbox回響
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關于Beatbox
Beatbox冷知識：各個國家歷年來的Beatbox錦標賽事冠軍都有誰？
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《隱秘的角落》：沒人會是贏家，包括朱朝陽（含彩蛋）
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理 | 張紅月
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本周熱門項目
微軟官方上線 Python 教程（下附鏈接）
微軟上線一套《Develop with Python on Windows》Python 教程，教大家如何在 Window 上進行 Python 編程。文檔內容包括設置 Python 開發環境、在 Windows 與 WSL 子系統中安裝相應開發工具，以及集成 VS Code 與 Git 工具并進行開發等。
課程內容主要分為五大章節：適合初學者入門的 Python 教程、開始進行 Web 開發、開始進行自動化、常見問題、資源。每個章節的內容都非常詳細。FAQ 里面還列舉了大家常見的一系列問題，包括：
TDengine：專為物聯網訂制的大數據平臺（下附鏈接）
TDengine 一經開源就迅速搶占 Github C 位，躋身榜首！其官網是這樣介紹的：
TDengine 是一個開源的專為物聯網、車聯網、工業互聯網、IT運維等設計和優化的大數據平臺。除核心的快10倍以上的時序數據庫功能外，還提供緩存、數據訂閱、流式計算等功能，最大程度減少研發和運維的工作量。
值得一提的是，TDengine 的開發語言并不是當今非常流行的 Python or Java，而是老當益壯的 C 語言。
CSDN 博客上有不少對TDengine數據庫的解讀及實戰文章，安利給大家：
YugaByte DB：高性能的分布式ACID事務數據庫（下附鏈接）
除了上面介紹的 TDengine，本周 Github 周榜上還出現了另一款熱門數據庫：YugaByte DB，一款高性能的分布式 ACID 事務數據庫。YugaByte DB 支持任意規模的多行、多個分片和多個節點上的完全分布式 ACID 事務。YugaByte DB 的開放API 層支持 NoSQL（Cassandra QL＆Redis）和SQL（PostgreSQL as Beta）API，它還可以使分布式 ACID 事務在不影響高性能的情況下實現有效工作的。
PyTorch-Transformers：一個API調用27個NLP預訓練模型（下附鏈接）
PyTorch-Transformers 是由著名先進的自然語言處理預訓練模型庫 pytorch-pretrained-bert 改名而來。功能非常強大，只需一個API即可直接調用 BERT，GPT，GPT-2，Transfo-XL， XLNet，XLM等 6 大框架，包含了 27 個預訓練模型。
目前已經包含了 PyTorch 實現、預訓練模型權重、運行腳本和以下模型的轉換工具：谷歌的 BERT、OpenAI 的 GPT、OpenAI 的 GPT-2、谷歌和 CMU 的Transformer-XL、谷歌和 CMU 的 XLNet、Facebook 的 XLM。
wtfjs：專門收集有趣和詭異的JS代碼的開源項目（下附鏈接）
JavaScript 是一門非常優秀的語言，擁有簡單的語法，龐大的生態和活躍的社區，與此同時它也有一些有趣和詭異的部分，該庫就是專為此部門設計的。
下面上段代碼給大家體驗體驗：
符號
// -> 用于顯示表達式的結果。例如：
1 + 1; // -> 2
// > 意思是 console.log 或其他輸出的結果。例如：
console.log("hello, world!"); // > hello, world!
// 只是一個解釋的評論。例如：
// Assigning a function to foo constant
const foo=function {};
本周熱門內容
因制裁，多個地區 GitHub 賬號使用受限！（下附鏈接）
克里米亞人 Anatoliy Kashkin 是開源項目 GanemHub 作者，他在 Github 上發出控訴（https://github.com/tkashkin/GameHub/issues/289），稱其因制裁，導致他在 Github 上的賬號無法使用，項目無法維護。在俄羅斯與烏克蘭交戰以及克里米亞脫離烏克蘭之后，國際社會對克里米亞進行了制裁。Kashkin 稱他收到通知，“由于美國貿易管制法律，你的 GitHub 賬號已被限制。對于個人賬號，你被限制只能訪問免費的公開庫用于個人通過。”Kashkin 解釋說，GitHub 限制他創建私有庫，關閉了現有的私有庫，可以創建公開的庫但不能刪除。他表示自行托管單一的 Git 庫的意義不大，畢竟很多人是在 GitHub 上發現 GameHub 的，GameHub 提供了很多有用的社交功能。
無獨有偶，一位伊朗程序員與一位居住在芬蘭的伊朗籍程序員也同時遭受到了同樣待遇，原來是美國制裁伊朗，受相關法律限制，目前伊朗地區的 GitHub 帳號均無法正常使用。
Python 之父考慮重構 Python 解釋器（下附鏈接）
Python 之父 Guido 與 7 月 22 日在 Medium 上發文表示，他正在考慮使用 PEG Parser 重構 Python 解釋器，原因是現在的 pgen 限制了 Python 的語法自由度，使得一些語法樹不夠整潔，無法最好地體現設計者的意圖。
而作為開發者最關心的是重構是否會對 Python 語言造成一些影響，Guido 則表示，重構底層不會給 Python 語法帶來影響。
阿里發布RISC-V 處理器玄鐵 910（戳標題查看完整內容）
7月25日，在2019阿里云峰會上海站上，阿里巴巴集團副總裁戚肖寧宣布RISC-V處理器玄鐵910（XuanTie910）誕生！阿里稱它是目前性能最強的 RISC-V 處理器，支持 16 核，主頻 2.5GHz，單核性能達到 7.1 Coremark/MHz。阿里巴巴稱其性能突破源自兩大創新：首先，它采用 3 發射 8 執行的復雜亂序執行架構，是業界首個實現每周期 2 條內存訪問的 RISC-V 處理器；其次，它基于 RISC-V 擴展了 50 余條指令，系統性增強了 RISC-V 的計算、存儲和多核等方面能力。
62歲程序員的騷操作：程序員埋邏輯炸彈，每隔幾年就觸發
有個美國的程序員試圖讓雇主依賴他，在程序中埋了邏輯炸彈。他面臨最高 10 年的監禁，以及最高 25 萬美元的罰款！據 MSN 24 日報道（https://www.msn.com/en-au/news/techandscience/a-contract-programmer-faces-10-years-in-jail-for-inserting-a-logic-bomb-into-a-spreadsheet-that-caused-the-company-to-keep-rehiring-him/ar-AAEM7ja），美國賓州西部地區檢察官辦公室在一份新聞稿中稱，62 歲的大衛·廷利在聯邦法院對故意損壞受保護電腦的指控認罪。
大衛受雇于西門子的美國子公司，他負責定制自動化電子表格。西門子使用這些電子表格來管理電氣設備的訂單。邏輯炸彈每隔幾年就會定時引爆一次，導致電子表格出現錯誤信息和屏幕按鈕大小變化等故障。
當程序出現故障時，公司會讓大衛回來修復。新聞稿中稱，大衛他通過推遲電子表格再次停止工作的日期，來修復了這個系統。
因社區反對 Go 放棄 Try 函數提議（下附鏈接）
因社區反對 Go 語言的下一個大版本將不會引入用于錯誤處理的 try 函數。Go 語言作者之一 Robert Griesemer 前幾天代表 Go 語言開發團隊的提案審查委員會公布了關于否決一項提案的決定，并且在公告中解釋到：許多反對者認為這個提議沒有針對一個有價值的問題。他們承認錯誤處理并不完美，有改善余地，但社區首先需要討論的是錯誤處理的哪個特定方面是需要解決的問題。
Go 語言目前的錯誤處理主要是使用 if 語句去對比返回的錯誤值，如果是 nil 那么錯誤沒有發生。這種方法需要開發者寫很多 if 語句。因此有人提議引入 try 函數，消除掉過多的 if 語句。但該提議現已放棄。
CSDN社區精選
不要千言萬語，一組漫畫讓你秒懂最終一致性（下附鏈接）
你要是不知道什么是最終一致性你可以看看下面的權威定義，當然了網上關于什么是最終一致性的帖子鋪天蓋地，也許你已經很明白了，即使這樣你是不是依然為此圖歡呼？
如果你以前看過最終一致性的定義那么你一定會為這幅精彩漫畫拍手叫好。
Windows為什么越用越慢而Linux卻不會？（下附鏈接）
使用 Linux 系統的幾戶都是非常懂計算機原理的用戶，至少也是會編程的，而Windows 用戶就比這個群體更加普遍了，幾戶包括所有人。Linux 用戶是不會等到系統出問題才會有所察覺的，換句話說，Linux 用戶是專家用戶，他們的 使用習慣 就不會讓系統變慢，Linux 用戶使用系統的過程，本身就是一個維護系統的過程，而Windows用戶根本就不操心這個 技術問題 ，所以 Windows 系統可能會在用戶無暇照料維護久了之后，慢慢地變慢了。
所以，問這個 “為什么 Windows 系統越用越慢而 Linux 不會？” 的問題，即便是得到了肯定的回答，也不代表 Linux 更加優秀，由于用戶群體不同，這個問題對于Windows是不公平的。
三維數據分析的利器組合：wxPython + pyOpenGL（戳標題查看完整內容）
在三維顯示領域，OpenGL 是神一樣的存在，其地位就像編程語言里面的 C 一樣。基于 OpenGL 衍生出來的分支、派系，林林總總，多如牛毛。Python 旗下，影響較大的三維庫有 pyOpenGl / VTK / Mayavi / Vispy 等，它們各自擁有龐大的用戶群體。VTK 在醫學領域應用廣泛，Vispy 在科研領域粉絲眾多。VTK 和 Vispy 都是基于 OpenGL 的擴展，Mayavi 則是基于VTK 的，因此很多的醫學影像應用都是采用 Python + VTK + ITK + Mayavi 的組合（ITK 是圖像處理庫，類似于 OpenCV 或 PIL）。
事實上，在復雜的三維展示系統中，UI 的重要性并不亞于 OpenGL。如果能為 OpenGL 找到一位 UI 搭檔，必將提高程序的可靠性和可操作性，增強用戶感受。wxPython 和 pyOpenGL 就是這樣的一對黃金搭檔。有詩贊曰：
面壁十年圖破壁，寶劍霜刃未曾試。
秋風策馬出京師，開啟三維新天地。
【專欄】Flutter開發教程（下附鏈接）
Flutter 是谷歌的移動 UI 框架，可以快速在 iOS 和 Android 上構建高質量的原生用戶界面。Flutter 的熱重載可幫助您快速地進行測試、構建 UI、添加功能并更快地修復錯誤。在 iOS 和 Android 模擬器或真機上可以在亞秒內重載，并且不會丟失狀態。目前該專欄已經有 47 篇優質博文，從入門到實踐應用，一應俱全！
理解SwiftUI的Property Wrapper（下附鏈接）
本文介紹 SwiftUI 的屬性包裝器 Property Wrapper。SwiftUI 提供的屬性包裝器包括 @State, @Binding, @ObjectBinding, @EnvironmentObject, 和 @Environment 。作為開發者必須了解它們的區別以及何時使用哪一個包裝器，本文會結合代碼進行詳細講解！
CSDN活動精選
華為云開發者沙龍·北京站強勢來襲！賦能高效開發！（下附鏈接）
8月2日，華為將從人工智能、IOT、企業云通信、數字平臺等火熱業務領域解決開發者實操痛點，為您開啟破局之道！
免費參加英特爾在線培訓，參與調研更有好禮相贈！（下附鏈接）
本次在線培訓的主題為“如何使用英特爾圖形性能分析器提高游戲性能”。免費觀看公開課，參與有獎調研，贏取精美禮品，中獎率極高哦！歡迎大家踴躍參與。
8月2日 AI 實踐技術沙龍，火熱開啟！（下附鏈接）
活動現場將進行 AI 實踐介紹。更有 Intel 名師帶領您進行免費的價值千元的AI實踐學習培訓，還可獲得Intel官方認證！
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