雷鋒網(wǎng)按：本周科技圈的大新聞除了我們的專欄精選強勢回歸以外，當(dāng)屬微信小程序的推出了，用了一周，大家的體驗如何呢？不妨評論吐槽。下面是小編精心挑選的7篇深度好文，來不及解釋了，快上車。

1、小程序不一定是你的靈丹妙藥（點我閱讀全文）

微信小程序終于發(fā)布了，一直對這個東西很有興趣，不是為了獲得什么“流量紅利”，而是從技術(shù)上看，它做了一些有意思的嘗試。

做為開發(fā)者，無論你看好什么都無所謂，但現(xiàn)在應(yīng)該考慮到足夠的彈性，做好抽象，設(shè)計好后端API和前端展現(xiàn)分離的結(jié)構(gòu)。這樣無論是繼續(xù)做APP或者等BAT中另外兩家推廣PWA，或者跟上微信的小程序，以及未來通過聊天機器人接入什么新的系統(tǒng)，你都有足夠的靈活性。

這些接入方式都是表現(xiàn)層，重要的部分是后端的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理能力，或者提供信息的能力。所以只要設(shè)計好架構(gòu)，表現(xiàn)層可以用非常低的成本疊加上去。我想，現(xiàn)在最值錢的工種不應(yīng)該是開發(fā)小程序或者開發(fā)APP的程序員，而是資深的架構(gòu)師。他們才能幫你立于不敗之地。

【作者介紹】霍炬：一切關(guān)于未來的故事在實現(xiàn)之前都是“歪理邪說”。

2、解析 | 前車碰撞預(yù)警FCW及前車檢測的相關(guān)技術(shù)（點我閱讀全文）

最近，很多關(guān)注智能駕駛的同學(xué)們都在討論“特斯拉準(zhǔn)確預(yù)測到一起碰撞事故”的視頻。該視頻的大致意思是：在車內(nèi)乘客還未意識到車禍發(fā)生之前，特斯拉就已經(jīng)發(fā)出聲音提醒，預(yù)警幾秒后前面兩車就撞上了。

普通駕駛?cè)撕统丝涂吹揭曨l會驚嘆它預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確，并不關(guān)心技術(shù)上如何實現(xiàn)：雞蛋好吃就行了，何必非要見到下蛋的雞？可行業(yè)人士可能就想問了：視頻里的特斯拉為什么會預(yù)警？

仔細觀看視頻后發(fā)現(xiàn)，紅色轎車在變道前有一個減速，所以業(yè)內(nèi)人士分析后，普遍認為特斯拉發(fā)出的預(yù)警可能只是“前車碰撞預(yù)警（Forward Collision Warning）”

讓我們跟隨作者的思路，了解一下那些關(guān)于前車檢測和預(yù)警的相關(guān)技術(shù)吧。

【作者介紹】程建偉：武漢極目智能技術(shù)有限公司CEO；武漢市“光谷3551人才計劃“專家； 2011年起從事視覺ADAS開發(fā)。

3、專家解讀：熵、區(qū)塊鏈和人工智能之間有什么關(guān)系？（點我閱讀全文）

顧學(xué)雍教授在清華課程《超越學(xué)科的認知基礎(chǔ)》中說：“一個范式成功的標(biāo)志是擁有了自洽的語言系統(tǒng)”。

如今將人工智能和區(qū)塊鏈這兩個炙手可熱的話題相提并論，很難想象如何自洽的描述它們之間的關(guān)系。

本文中，作者巧用“熵”這個成熟的語言系統(tǒng)解釋了“什么是麥克斯韋妖”以及“比特幣和區(qū)塊鏈為什么具有麥克斯韋妖的智能”的問題。如果你對未來全球金融的實現(xiàn)手段和區(qū)塊鏈的運作方式感興趣，不妨跟隨作者的思路，跨學(xué)科的思考一番。

【作者介紹】韓鋒：清華大學(xué)博士，比特幣基金會終生會員，曾任清華大學(xué)十五規(guī)劃重點課題“基于網(wǎng)絡(luò)（大數(shù)據(jù)）的創(chuàng)新人才評價和選拔”項目負責(zé)人，美國甲骨文教育基金會中國合伙人。

4、利用深度學(xué)習(xí)開發(fā)老板探測器，再也不擔(dān)心刷著微博一回頭突然看到老板了（點我閱讀全文）

如果上班的時候想放松一下，或者直說想偷偷懶，看點和工作無關(guān)的網(wǎng)頁，這時候萬一老板突然出現(xiàn)在背后，會不會感到很難堪呢？

有的瀏覽器設(shè)置了boss按鍵，手快的人還可以切換屏幕，不過總會顯得不自然，而且經(jīng)常搞的手忙腳亂的。所以一個日本程序員決定自己動手，編寫一個一勞永逸的辦法，我們來看看他是怎么實現(xiàn)的吧~

【作者介紹】51CTO的熊小妹：weixin51CTO

5、特斯拉超級充電站開始收費，附最強超級充電站使用技巧（點我閱讀全文）

特斯拉近日公布了超級充電站開始收費的部分細節(jié)。這次公布主要是北美洲大部分地區(qū)的價格，暫時還沒有看到中國區(qū)的價格組成。從價格上看，超級充電肯定會比汽油便宜很多，甚至比某些公共充電站還要便宜一點，因為tesla強調(diào)并不計劃用超級充電站盈利。整體計算一下，從洛杉磯開車到紐約差不多100美金就夠了。

更多特斯拉車主關(guān)心的關(guān)于超級充電的問題解答請猛戳標(biāo)題旁邊閱讀全文。

【作者介紹】Michael Pu：前Tesla銷售總監(jiān)，先后供職于LVMH，Apple等企業(yè)。

6、深度學(xué)習(xí)實踐：如何使用Tensorflow實現(xiàn)快速風(fēng)格遷移？（點我閱讀全文）

風(fēng)格遷移（Style Transfer）是深度學(xué)習(xí)眾多應(yīng)用中非常有趣的一種，我們可以使用這種方法把一張圖片的風(fēng)格“遷移”到另一張圖片上。

原始的風(fēng)格遷移（點擊查看論文）的速度是非常慢的。在GPU上，生成一張圖片都需要10分鐘左右，而如果只使用CPU而不使用GPU運行程序，甚至需要幾個小時。這個時間還會隨著圖片尺寸的增大而迅速增大。

有沒有一種方法，可以不把生成圖片當(dāng)做一個“訓(xùn)練”的過程，而當(dāng)成一個“執(zhí)行”的過程呢？答案是肯定的?？靵砀S作者get這個技能吧~

【作者介紹】何之源：復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)碩士在讀，研究人工智能計算機視覺方向。

7、機器人抓?。空鏇]想的那么簡單?。?a href="http://www.ozgbdpf.cn/news/201701/X5M62i6lzCcuQnV1.html" target="_self">點我閱讀全文）

手對人類是如此重要，我們當(dāng)然希望賦予機器人同樣的功能，于是抓取就成為機器人走進真實世界必不可少的功能。抓取對我們而言是如此簡單，所以我們很有可能認為對機器人也很簡單，但實際上是相當(dāng)難的。

機器人抓取的底線比你想象的肯定要低。但是很多paper中的數(shù)據(jù)都是在制定的非常不真實的條件下，給人一種很高的成功率的感覺。記得我在我博士論文里面給了個３０％左右的成功率，有個答辯委員問我為什么這么低，這不符合常理。但是這就是現(xiàn)實。

【作者介紹】李淼：武漢庫柏特科技創(chuàng)始人，瑞士洛桑聯(lián)邦理工博士，研究方向為機器人學(xué)習(xí)和人機協(xié)調(diào)交互。

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