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我违反了行为准则

更新二零二零年十月三十日: NumFOCUS已经道歉对我来说。我接受他们的道歉。我不接受他们的说法,“在采访时,该委员会并没有确定有违反行为准则的,只是有两个投诉,申请和被检查。”建立呼叫的电子邮件中说:“我们想安排一个会议,以便我们与您讨论我们的调查结果” - 没有进一步。在通话过程中,该委员会规定的侵犯名单,并说:“这是记者说什么,我们发现”。我问他们为什么不说发现之前采取的语句从我,他们说:“我们都观看了视频,所以我们可以看到我们自己的侵犯”。在他们的道歉邮件提供给我的委员会有一个后续的讨论,我拒绝了这个提议。

摘要:NumFOCUS发现我侵犯了他们的行为(COC)的代码在JupyterCon因为我的谈话不“厚道”,因为我说乔尔丹顶鹤是“错误的”,关于他认为Jupyter笔记本是不是一个很好的软件开发环境。乔尔(谁我非常尊敬,并考虑资产的数据科学界)未参与NumFOCUS的行动,没有被告知这件事,并没有支持它。NumFOCUS没有按照自己的执法程序,侵犯了自己的行为准则,把我晾了一个多星期,甚至不知道什么是我被指控,并没有给我一个机会,结束他们的调查之前提供的输入。我一再告诉自己委员会,我的情绪弹性是目前低,由于医疗问题,他们笑了,并忽略,因为我试过(不成功)忍住眼泪。该过程给我留下破灭了,我不能接受可预见的未来的任何发言的请求。我支持行为准则,来来解决性别歧视,种族歧视和骚扰行为的周到执法,但就是在这种情况下,没有什么事。

概观

In my recent JupyterCon keynote, “I Like Jupyter Notebooks” (re-recording provided at the bottom of this post, if you’re interested in seeing it for yourself), I sought to offer a rebuttal to Joel Grus’ highly influential JupyterCon presentation “我不喜欢笔记本”。乔尔权利他的谈话是Jupyter是软件开发和教学一个糟糕的选择,我权利我的谈话,这是一个不错的选择。该NumFOCUS委员会发现我犯侵犯了他们的行为准则在我不同意乔尔还没有被“种”,并为“侮辱”了他。给出的具体理由是:

  • 我说,乔尔丹顶鹤是“错误的”
  • 我使用了他的一些幻灯片(适当的归因)和他的视频中的一个简短片段来解释为什么我认为他是错的
  • 那我做“负基准”,以他之前的谈话
  • 我还被告知,“作为一名主题演讲者”,我将“被要求比其他人有更高的标准”(尽管在我演讲之前并没有告知我,也没有告知更高的标准是什么)

行为之一的代码可以是一个有用的工具,若有所思创建时和精心实施,为解决性别歧视,种族歧视和骚扰,所有这一切都已经在技术会议的问题。鉴于在高新技术产业多元化问题,这是我们继续使会议更具包容性的,特别是那些来自边缘化背景的工作是很重要的。其行为与打击暴力威胁的,不受欢迎的性关注,多次骚扰,露骨的图片和其他有害的行为明确的规则代码是努力解决和停止这些行为的第一步。该JupyterCon代码提供了不可接受的行为,下面的例子,其中没有一个是在所有类似我做什么(即说,有人错了一个技术话题,并解释如何和为什么):

  • 暴力威胁或针对他人的暴力语言
  • 歧视性笑话和语言
  • 张贴色情或暴力内容
  • 发布(或威胁后)其他人的个人身份信息(“doxing”)
  • 人身侮辱,尤其是那些使用种族主义或性别歧视的条款
  • 不受欢迎的性关注
  • 倡导,或鼓励,上述任何行为
  • 反复骚扰他人。一般来说,如果有人叫你停下来,那就停下来

我对NumFOCUS行为准则的经验提出了几个关键问题:

  • “准则”的执行过程包含了相互冲突和不断变化的信息,我没有机会提供信息,在没有关于我被指控的内容或接下来会发生什么的信息的情况下,长期等待的压力,以及委员会成员在执行过程中违反了他们自己的“准则”
  • 有两个在不同的地方被不同要求的行为完全不同的代码
  • 我举行了一个不同的,无证和uncommunicated标准
  • 在确认参与之前,CoC的存在或细节并没有传达
  • 大会专家建议礼貌或其他形式的“正确”的行为避免了要求,但应注重不可接受的行为的具体名单。该JupyterCon COC,然而,几乎全部的“正确”的行为列表(如“迎客”,“体谅”和“要友好”)被定义模糊
  • CoC专家建议使用一个集中于不可接受行为清单的CoC。两个与JupyterCon相关的代码都有这样的链接,而且这些不可接受的行为例子都与这个案例中所发生的事情没有任何联系或联系。但NumFOCUS还是发现我违反了规则。

我宁愿不写这篇文章。但是我知道人们会问为什么我的演讲不能在JupyterCon网站上发布,所以我觉得我应该解释清楚到底发生了什么。特别是,我担心如果只有部分信息变得可用,anti-CoC人群可能跳上这是一个例子的问题行为准则更一般的,或者可能会点这“取消文化”的一部分(一个概念我强烈不同意,因为被称为“取消”往往只是“面临的后果”)。最后,我发现站在行为准则问题的“另一边”让我对这个过程有了更多的见解,并且我应该分享这些见解以在未来帮助社区,这一点很重要。

细节

对于那些感兴趣的人来说,这篇文章的其余部分是对所发生的事情的相当详细的描述。

我在JupyterCon谈话

我最近在哈佛大学做了一次演讲JupyterCon。我的合作伙伴雷切尔给了谈话在JupyterCon几年前,我有过一次美妙的经历,我是木星的超级粉丝,所以我想支持这个项目。以前的会议是由O 'Reilly组织的,我参加的会议他总是做得很好,但是今年的会议是由O 'Reilly组织的NumFOCUS

对于我的谈话,我决定把重点放在Jupyter作为识字和探索性的编程环境使用nbdev。一个挑战,但是,是两年前乔尔丹顶鹤给了所谓的辉煌呈现我不喜欢笔记本这一直如此引人注目,我发现它几乎不可能谈论Jupyter编程没有被告知“你应该看这个谈话这就解释了为什么在Jupyter编程是一个可怕的想法。”

乔尔在演讲开始和结束时都对我进行了一些轻松的挖苦,因为我事先已经问过他了做这样的演示。所以我想我应该一箭双雕,抓住这个机会直接回应他。他的演讲不仅精彩,而且他的幻灯片也很搞笑,所以我决定直接用他的一些幻灯片来模仿他的演讲(当然是满分)。这样,没有看过他演讲的人既能欣赏精彩的内容,又能理解我在回应什么。举个例子,以下是Joel如何描述正确顺序运行细胞所面临的挑战:

我发现,幻灯片,并解释说这是乔尔的就此问题,然后跟进幻灯片显示它实际上是多么容易运行的所有细胞的顺序:

每张幻灯片包括乔尔的标题幻灯片,我解释了其中,这显示出幻灯片直接从他的介绍拍摄的片段。我很小心,以确保我没有修改任何他的幻灯片以任何方式。当第一次介绍他的介绍中,我描述乔尔为“辉煌的沟通,真的很有趣,和错误的”。我没有关于乔尔(任何其他意见虽然,备案,我认为他是真棒,并极力推荐他的书

违反行为规范的通知

一个星期后,我收到一封电子邮件,告诉我有两个大会报告是关于我的JupyterCon主题演讲申请。有人告诉我,“行为执法总队的守则明天召开会议,审查这一事件,并会与您联系,通知您报告的性质,了解你的观点”。

中国奥委会完全没有提及,直到我被邀请发言后,接受了,并且已经完成了网上报名。我当时审查它,并已有点糊涂。我收到链接到电子邮件守则,但反过来没有提供关于是什么,是不是OK,而这又连接到不同的细节NumFOCUS行为准则。还提供了一个链接报告违反,这也与并命名为NumFOCUS CoC证书。

我担心的是我做了一些可能被视为违规行为,并期待着听到有关该报告的本质和有机会分享我的观点。我感到振奋的是JupyterCon记载,他们遵循的是NumFOCUS执法手册。我也感到鼓舞的是,手册中有一个部分,其表示,他们将“让上了大会响应小组的举报者告诉别人“有关的事件的举报者沟通”自己身边的故事;谁接收他们身边的故事的人应准备在响应小组会议”传达出来。我也很高兴地看到,很多行为手册和代码遵循的建议(甚至从使用的一些措辞)在灿烂的乡亲Ada倡议,谁是有关如何开发和应用行为规范非常周到。

一个挑战是,JupyterCon行为准则是​​基于Django的,其中有诸如“迎客”和“体谅”很一般准则,它可以以不同的方式来采取不同的人。该NumFOCUS代码更清晰,以“不可接受的行为”的具体名单,但该名单包括“其他不道德或不专业行为”,这是很麻烦的,因为“不专业”,可以包罗万象的把关无论什么那些机制the “profession” deem to be against their particular norms, and which those outside the in-group (like me) can’t be reasonably be expected to know.

一些这样的问题讨论一个优秀的演讲从瓦莱丽·极光,谁解释说,“行为准则应该包含”“很多人都认为是可以接受的,但在你的社区不可接受的行为”,并说:“如果你想列出好行为或描述行为的社会理想,做it in a separate document”, and in particular “Do not require politeness or other forms of ‘proper’ behavior”. Pretty much所有的the JupyterCon code of conduct is a list of forms of ‘proper’ behavior (e.g. “be friendly”, “be welcoming”, “be respectful”, etc.) While broader and more subjective values, such as “be kind”, can be useful as part of a conference’s values, it is less clear if or even how they should be enforced via a code of conduct.

总的来说,我感到非常强调,但希望这将很快得到解决。

这些电话

承诺的通话发生的第二天。然而,该代表告诉我,他们会当时是通知我的报告的性质,并不会寻求理解我当时的观点。我问为什么计划的变化。代表解释说,他们有一个委员会会议,并决定等待,直到他们曾对两名记者。

我惊呆了。这位代表甚至不能承诺什么时候他们会回复我,或者告诉我接下来会发生什么。我告诉他们,我认为,告诉别人他们有违规报告,却不告诉他们具体是什么,或者什么时候、是否他们能够提供自己的说法,或者提供下一步行动的时间框架,是很残忍的。我告诉他们,我的情绪恢复力不高,因为我一直在应对具有挑战性的家庭健康问题,我希望他们将来能考虑改变他们对待其他人的方式,这样他们就不用像我一样面对一个没有固定期限的、模糊的收费。

该代表解释说,我“至少使两个人感到不舒服”。我告诉他们,我真的认为那不公平。我们不应该对别人的感情负责。作为。的支持者非暴力沟通我认为我们应该这样做分享我们对他人的言行有何反应别人为这些感情。此外,如果它是一个要求,即谈判让人感觉很舒服,应清晰地传达和记录(NumFOCUS既没有)。

下一个电话又过了一个星期才打来(我已经安排好了任何时间)。得知电话的目的将是“讨论我们的调查结果”时,我感到震惊。我不明白,没有我的任何意见,他们怎么能完成调查并得到结果。尽管如此,我还是同意了这个电话;我认为我所需要做的就是拨号,听到结果,然后我就完成了。

报告

一个电话,我惊讶地发现自己面对的4人。以前的电话一直只有一个,突然被那么明显寡不敌众,让我感到很害怕。其中的代表开始告诉我到底是什么发现是。记者声称,委员会同意,有确实曾经违规行为的代码,特别是遇事要“善待他人”和“侮辱他人”。

我惊呆了。我认为乔尔是伟大的,我知道一个事实,即他不介意被称为“错误”(因为我跟他签的调用)。我肯定没有侮辱他。我说,我认为他的方法来编码是次优的,特别是它会使用Jupyter受益。我给了他一夹活编码证明。我发现它令人震惊的是,委员会的调查结果的一部分,将是一个要求,以为什么我放了一张特别的幻灯片,尤其是考虑到他们从来没有问过。我并不想诋毁Joel,我认为我认为他的编程设置不够理想的观点不应该被认为是对他性格的侮辱。

难道可以说,我是不“厚道”。我想这可能。我做了蠢事。在某些方面,这那种 - 它表明,(我明确表示这一点),我认为他的表现是辉煌和极具影响力,给我把时间显著量研究,并与笑话和结构最好的工作,我可以的程度。在另一方面,我确实说他是错的,并试图证明他做了直接指向出来他的幻灯片中的错误;我不认为这是无情的,但似乎NumFOCUS委员会不同意。就个人而言,我不认为它可以说我是在侮辱他。这是很可能的争论有人说他们是错误的,没有声称他们是坏人或说他们的人平均的东西。该JupyterCon大会甚至提到了这一点:“当我们不同意,试着去了解为什么。分歧,社会和技术,发生的时间和Jupyter也不例外”。

有设在相对于被指控我与Jupyter和NumFOCUS代码的实例之间的巨大差距。下面是从NumFOCUS的“不可接受的行为”列表:

  • 使用性别化的语言和意象
  • 过度亵渎(请避免脏话;人在他们的敏感性有很大的不同,以脏话)
  • 张贴色情或暴力内容
  • 针对他人的暴力或恐吓、威胁或语言
  • 不适当的身体接触和/或不受欢迎的性关注或性意见
  • 性别歧视,种族歧视或其他歧视性的笑话和语言
  • 挑衅或侮辱和贬损的评论
  • 书面或口头意见具有排除在特定的一群人会员的基础上,包括经验水平,性别,性别认同和表达,性取向,残疾,neurotype,相貌,体型,种族,民族的效果,年龄,宗教或国籍
  • 公共或私人骚扰
  • 共享私人内容,如私人或不公开,或直接消息历史记录发送的电子邮件,没有寄件人同意
  • 继续被要求停止后启动交互(如摄影,录音,短信,或交谈)与人
  • 谈话、事件或通讯的持续中断,如对演讲者的质问
  • 发布(或威胁后)其他人们的个人身份信息(doxing),如物理或电子地址,没有明确的许可,
  • 其他不道德或不专业行为
  • 倡导,或鼓励,上述任何行为

他们还提供对他们的执法导向影响评估的这一样本:

我强烈认为这些行为应该被制止,整个社区应该团结起来支持这些行为。但这些都不是NumFOCUS委员会在本案中关注的行为,也不是我被发现违反了CoC的部分。

我不知道这里发生了什么 - 为什么有些人决定使用这是很显然,写入保护人们免受性别歧视,暴力,种族主义和恐吓代码,以这种方式。我知道我做了很多敌人今年我通用掩蔽的宣传,并不得不面对不断的骚扰,甚至死亡威胁的结果。我也收到了很多的虐待近年来一些由于我试图民主化AI,从那些谁认为他们的特权地位受到威胁。

现在怎么办?

他们告诉的报告,他们发现,我违反了行为准则在我之后,他们问我是否有什么话要说。我告诉他们,我没有。我只精神上他们所说的电话是有关准备自己为:通知我的调查结果。我告诉他们,我不认为这将是非常有用的,因为他们已经完成了他们的调查并提出他们的研究结果。我没有一个情绪化的弹性搞一个讨论,我跟他们说。然后一个人响应呵呵一笑,因为我努力忍住泪水,他开始在对下一阶段如何对我来说,帮助他们决定接下来的步骤一定长度说话。

我已经告诉委员会,我是不是能够有一个讨论。其中NumFOCUS“不可接受的行为”是:“继续发起的交互(如摄影,录音,短信,或会话)与被要求停止后的人。”由于他无视我的要求,我打断了他,反复说我不能坚持下去,并且终止了通话。我真的没有感觉就像人我不知道看我哭泣的委员会。

我是一个独立的,自筹资金研究员。我没有一个法律团队,一个团队通讯科或同事支持我。我是一个罕见的声音在会议上,这是居住的主要是来自大公司,资金雄厚的大学,和热的创业人。

看来,也许NumFOCUS政策只是没有设计考虑的是被指控人的权利和精神健康。Their policy says “As soon as possible, let the reported person know that there is a complaint about them (before the response team meeting)”, and that in approaching the accused, they should say ‘This behavior isn’t appropriate for our event/meetup’, and they should “Emphasize the result/impact of the behavior and that it should cease/stop”. In short, many parts of the document, including this one, assume guilt, and do not show any consideration for the accused. The potential for misuse and weaponization of such a code is of concern.

我试图让自己供公众演讲活动时,我可以,为了支持社区。然而,潜在的代价实在太大,并没有真正的上攻对我个人,所以我并不期望能够接受在未来的邀请,至少不会很长一段时间。我当然会完成我已经做了这些承诺。

我不能应付NumFOCUS CoC过程。虽然我现在不是处理这类事情的最佳人选,但我比很多人都过得好。首先,我是一个正直的白人男性,我在生活中取得了一些成功,这帮助我增强了自信。我在经济上也是独立的,不需要有影响力的NumFOCUS组织的批准和支持。许多人,面对同样的情况,很可能会觉得被迫接受这个过程,即使这是一种他们无法很好处理的情感负担。许多没有从我拥有的特权中受益的人可能甚至没有意识到他们有能力说“不”。委员会认为我有足够的意志力准备通过视频面对我不认识的四个人,因为他们告诉我我的“违规行为”,并要求我帮助他们决定接下来的步骤。限制NumFOCUS会议发言者只有那些准备和能够处理这样的情况可能会显著限制NumFOCUS会议的多样性。最近NumFOCUS”搞砸了严重而且有很多工作去做提高社区的多样性。改进其行为准则和执行过程,以满足其对他人的善意、公平、尊重和考虑等理想,可能有助于实现这一目标。

我不希望这种情况阻止我的工作,所以我用完全相同的幻灯片和材料,创建了一个新的独立的演讲录音。不过,我两次演讲都没有使用脚本,所以措辞不会完全相同。视频如下。幻灯片是在这里

PS:到了很多朋友,我在NumFOCUS,而那些在NumFOCUS参与我用的许多项目和佩服:这是不是你。你们都仍真棒如初公正,我非常希望我的行为准则贵委员会的经验也不会以任何方式影响我们的关系。

避免烟 - 如何呼吸清洁的空气

如果你在美国西部的时刻是(像我们一样),你可能很难发现它的气息。呼吸包含从火灾的后果空气可以让你感觉很可怕,它可以长期健康是坏的为好。野火烟雾中含有细颗粒物被称为“PM2.5”,它可以被深吸入肺。在“2.5”这里指的是颗粒的大小 - 它们是2.5微米或更小。要查看您所在地区的空气质量,看看这个AirNow地图。一旦它变成橙色,你可能会发现你开始感受到效果。如果它是红色或紫色的,你几乎肯定会。(有时室外烟雾弥漫,但空气质量还可以,因为空气中的烟雾含量可能更高。)

好消息是,有很多可以做,以使空气你更好地呼吸了很多。你可能会奇怪,为什么像我这样的数据科学家是在空气过滤评论...的原因是,我是一个领袖在Masks4All运动,包括写第一和最全面的科学论文关于这个话题,这意味着我花了好几个月的时间仔细研究过滤。事实上,我们想要阻止野火的颗粒大小与我们想阻止covid-19的颗粒大小非常相似!

内容

这三种方式,你能呼吸清洁的空气是使用口罩,过滤你的家庭中央空气调节器和加热器,并利用球迷的过滤器。我会告诉你下面的详细信息。(有不少链接,地方都可以买到的产品在这篇文章中,我没有从他们那里得到任何佣金或任何东西,他们只是事情,我个人觉得有帮助。)

面具

因此,当你知道最有效的方法之一就是戴口罩时,你不会感到惊讶。为了阻挡大部分的PM2.5颗粒,你需要一个合适的面具,并使用好的过滤材料。我已经为COVID-19准备了关于这个主题的建议,而且几乎所有的建议对于wildfire PM2.5来说都是一样的,所以开始吧现在阅读。有一点不太重要,那就是“卫生”部分——野火肆虐的PM2.5颗粒不会带来疾病,所以你只需要担心你的口罩真的变脏了(或者你一直戴着口罩在公共场合)。

就个人而言,我喜欢O2纳米面膜,或任何精心装面膜,你可以插入一个Filti过滤器中。最近气溶胶科学测试表明,颈部防护罩折叠以形成两层效果很好太(但一定要添加鼻夹删除你的鼻子周围间隙)。看看Etsy的为许多面罩设计的,其中包括一个过滤器袋和鼻夹

从数以千计的面罩设计的带过滤袋
从数以千计的面罩设计的带过滤袋

过滤您的家用空调

清洁空气在您的家,其基本思想是让它得到不断地通过过滤器推。过滤器是一个简单的一块材料,空气能够通过获得的,但PM2.5颗粒不能。没有过滤器是完美的,但也有它工作得非常好随时可用的选项。过滤器有马雷评级,它告诉你有多少小颗粒,他们删除。对于野火,你一般要MERV 13。

不要只买你能找到的评分最高的过滤器。高评级的过滤器有更小的孔(一般来说),这意味着他们也不让空气通过的那么快。记住,我们希望你家里的空气能快速通过过滤器,以确保你所有的空气都得到了清洁,所以我们不希望过滤器对空气流动产生太多的负面影响。我建议Filtrete™健康生活空气过滤器。即使对于MERV 13规格,这些也有良好的气流。

添加过滤器到你的中央空调

如果你有中央暖气或空调,那你就幸运了。那将会有强大的风扇,覆盖你所有的房间。诀窍是过滤进来的空气到系统中。几乎所有的家居系统只需通过你的家大泄拉他们的空气流通。一些单元具有在该单元本身的过滤器插槽,而对于某些输入通风口是在住宅一个完全独立的位置。需要注意的是空调送风到外面的房子,但他们不吸入空气从外面的房子(除了,一般来说,更豪华的商业建筑暖通空调系统)。

一旦你找到了进气孔,你的中央空调是拉动从,过滤器添加到它。如果有一个已经存在,确保它的MERV 13或14.你应该改变它每3个月左右(根据品牌)。带有过滤器的排气口安装如下所示:

一个入口排气口,显示下面的过滤器
一个入口排气口,显示下面的过滤器

NB:大多数过滤器对示出了空气流的方向上的一侧上的箭头。所以一定要确保你把它正确的方式左右!另外,确保你买不到合适的尺寸。测量你的排气口的大小,而且买的过滤器是至少足够大的覆盖孔。如果有缝隙,空气会通过他们去,而不是你的过滤器!

如果有没有一个明显的地方过滤器添加到您的发泄,你需要发挥创意。它可能没有看起来很漂亮,但你总是可以只取出通风盖,并拧紧过滤器直接过顶,使用磁带,海报钉等。

一旦你安装好了过滤器,最重要的事情就是设置中央空调的设置,使它具有风扇一直开着。大多数系统具有一个“自动”设置,其中仅接通加热或冷却时在风扇。你不希望出现这种情况!风扇设置为“ON”,而不是“自动”。这样一来,你通过过滤器尽可能获得尽可能多的空气。

为风扇和便携式空调添加过滤器

我建议每个房间都安装一个空气净化器。大多数空气净化器并不能真正起到那么大的作用,因为它们通常都很安静而且体积小(这意味着它们不会移动太多空气)。有超大净化器出售,但他们是非常昂贵的,并且经常会在瞬间被抢购一空。

但是,我们可以创建自己的空气净化器的工作原理,以及或优于大贵的。一种空气净化器是一个简单的风扇通过过滤器吹入空气。因此,如果我们用一个大的风扇和良好的过滤,然后我们有一个良好的空气净化器!诀窍是买20英寸的“框扇”(这只是一个20英寸的方形盒子中的风扇),并在其前面贴有20英寸的过滤器。我们挑20英寸因为这是相当大的,和一个更大的风扇,更大的过滤装置过滤更可以在给定的时间发生。

我买了几个,这些鸿运扇:PELONIS 3档箱风扇。我并不是说这是一个比任何其他更好或更糟 - 只买任何你能得到你的手。你想要一个有很高的速度设定,通过推动大量空气。

对于过滤器,大小合适和MERV 13或14规范的东西应该罚款。我买了6本包20英寸滤镜。一般来说,更高质量的过滤器将允许更好的空气流通。也较厚的过滤器可以增加气流过;例如而不是20x20x1过滤器我有,你可以尝试20x20x4(4英寸厚)滤波器

球迷们我买对前面的开/关/高速开关,所以我第一次打开该最大速度设置,因为一旦我连接过滤器我无法再访问交换机。然后,我坚持一些这种粘合剂泡沫整个风扇的正面,尽量不要留下空隙。这个想法是,当我把风扇粘在上面的时候,会有尽可能少的间隙。它可能会工作的很长一段海报钉周围所有的前脸。最后,我使用的慷慨量卡住滤波器应用于所述风扇的前部高品质的包装胶带

DIY完成的空气净化器
DIY完成的空气净化器

这些东西都是非常吵!但它比有烟熏的房子好多了。他们还帮助保持COVID-19在海湾不错,所以如果你有一个车间或企业,撒上一些这些周围的地方,如果你没有很好的过滤HVAC具有高变化率。

我发现另一个有用的方法是买一台小巧的便携式空调。这些设备配有一个软管,可以把热空气从窗户吹出去,然后从机头或机尾把空气吸进来。你可以在它吸进空气的地方插入一个过滤器,使用与上面讨论的风扇类似的方法。

致谢

非常感谢吉姆·罗森塔尔Tex-Air过滤器,并理查德·科西对于自制空气净化器的想法。吉姆是个豪华版对于那些预算。还要感谢何塞·路易斯·吉梅内斯,混杂物马尔弗拉基米尔Zdimal,阿德里安Bax蛋白,和金佰利普拉瑟对于很多的讨论已经帮助我提高了我(仍然有限!)气溶胶科学的理解。

fast.aireleases new deep learning course, four libraries, and 600-page book

fast.ai是a self-funded research, software development, and teaching lab, focused on making deep learning more accessible. We make all of our software, research papers, and courses freely available with no ads. We pay all of our costs out of our own pockets, and take no grants or donations, so you can be sure we’re truly independent.

今天是fast.ai最大的一天,我们的四个年的历史。我们正在释放:

另外,如果你错过了,这周早些时候我们发布了实际数据伦理课程的重点是既紧迫又实用的课题。

内容

fastai v2

fastai是深学习库,其提供从业人员与高级别组件,可以快速且容易地提供先进的最先进的结果在标准深度学习域,并且为研究人员提供低级别组件,可以是混合和匹配,以构建新的方法。它的目的是做没有实质性妥协的东西都在易用性,灵活性和性能。这可能要归功于精心分层的体系结构,它表达了解耦抽象的条款处理技术的许多深学习的共同的基本模式和数据。这些抽象能够借助底层Python语言的活力和PyTorch库的灵活性言简意赅地表达。fastai包括:

  • Python的新类型分派系统以及张量的语义类型层次结构
  • 甲GPU优化计算机视觉库可以在纯Python被扩展
  • 一个将现代优化器的常见功能重构为两个基本部分的优化器,允许优化算法在45行代码中实现
  • 可训练过程中的任何点访问数据,模型,或优化器的任何部分,并改变它的新型2路回调系统
  • 一个新的数据块API
  • 以及更多…
fastai的分层架构

fastai是围绕两个主要的设计目标组织起来的:平易近人和快速高效,同时也具有很强的可编程性和可配置性。它构建在底层api的层次结构之上,这些api提供可组合的构建块。这样,想要重写部分高级API或添加特定行为来满足自己需求的用户就不必学习如何使用最低级别的API。

要了解什么是可能与fastai,看一看的快速开始,展示了如何使用大约5行代码构建一个图像分类器、一个图像分割模型、一个文本情感模型、一个推荐系统和一个表格模型。对于每个应用程序,代码基本相同。

使用fastai用于图像分割的例子

阅读的教程学习如何培养你自己的数据集自己的模型。使用导航栏通过fastai文档的样子。每个类,函数和方法记录在这里。要了解图书馆的设计和动机,阅读同行评审论文或手表此演示文稿总结一些关键的设计要点。

所有fast.ai项目,包括fastai,都建有nbdev,这是一个满有文化的编程环境建立在木星的笔记本。这意味着每一份文档都可以作为交互式的Jupyter笔记本访问,并且每个文档页面都包含一个链接,可以直接在谷歌Colab上打开它,以便进行实验和定制。

这很容易迁移从普通PyTorch,点燃,或任何其他基于PyTorch库,甚至与其他库一起使用fastai。一般情况下,你就可以使用所有现有的数据处理代码,但可以减少代码您所需要的量的训练,也更容易利用现代化的最佳做法。下面是一些常用库迁移指南,以帮助您在您的方式:平原PyTorch;点燃;闪电;催化剂。而且因为它很容易结合起来,与现有代码和库fastai框架的一部分,你可以选择你想要的位。例如,你可以使用fastai的GPU加速的计算机视觉库,拥有自己的训练循环沿。

fastai包括许多添加功能的模块,通常通过回调。由于灵活的基础设施,这些都一起工作,所以你可以挑选和选择你需要的(并添加你自己的),包括:混合剪下增强,提供独特的灵活甘培训框架,一个范围调度器(其中有许多是没有在任何其他框架提供)包括用于微调的方法以下描述支持在ULMFiT,混合精度,梯度累积,对于一个范围像Tensorboard日志框架的支持(与重量和偏见特别强的支撑,如这里演示),医学影像, 以及更多。其他功能是通过添加fastai生态系统,对于诸如支持HuggingFace变形金刚(这也可以手动完成,如图本教程),音频,加速推理,等等。

在fastai医学影像

社区已经为fastai v2提供了一些很棒的学习材料,比如Zach Mueller的“Zero to Hero”系列:第一部分;第二部分

yabo88安卓实践深度学习的程序员,课程

以前快。人工智能课程已经被来自世界各地各行各业的成千上万的学生学习。许多学生告诉我们他们是如何变成这样的多次获得金奖国际机器学习竞赛,报价从顶级公司,和研究论文发表。例如,艾萨克·迪米特洛夫斯基告诉我们他有"被玩弄ML了几年没有真正所著的Grokking吧...(然后)通过fast.ai第1部分当然就在去年年底,并点击了我”。他继续实现在著名的国际首位RA2-DREAM挑战竞争!他开发了一个多阶段深度学习方法为计分在类风湿性关节炎的射线照相的手和脚关节损伤,取fastai库的优点。

今年的课程进一步需要的东西。它集成在一个单一的过程既机器学习和深度学习,覆盖等随机森林的主题,梯度升压,测试和验证集,和p值,这在以前是在一个单独的机器学习过程。此外,生产和部署也包括在内,包括开发我们自己的深度学习动力的应用程序基于Web的图形用户界面材料。唯一的前提是高中数学,并在一年的编码经验(最好在Python)的。该课程被录制现场,在用连词数据研究所在旧金山大学。

完成本课程后,你将知道:

  • 如何培养模式,实现国家的最先进的结果:
    • 计算机视觉,包括图像分类(如按品种对宠物照片进行分类),图像定位和检测(如查找图像中动物的位置)
    • 自然语言处理(NLP),包括文档分类(例如,电影评论情感分析)和语言模型
    • 包含分类数据、连续数据和混合数据(包括时间序列)的表格数据(如销售预测)
    • 协同过滤(例如,电影推荐)
  • 如何把你的模型转换成Web应用程序,并将它们部署
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  • 最新的深度学习技术在实践中非常重要
  • 如何实现随机梯度下降,从头一个完整的循环训练
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我们非常关心教学,使用整个游戏接近。在这个过程中,我们展示了如何使用一个完整的,工作的,非常实用的,国家的最先进的深学习网络来解决现实世界的问题,使用简单,富有表现力的工具开始。然后我们逐渐深入挖掘和深入了解这些工具是如何作出的,而让这些工具制成,等工具怎么样。我们总是通过实例教。我们确保有一个背景和目的,你可以直观地理解,而不是代数符号操作开始。我们还深入到细节,向您展示如何从头开始构建所有的深学习模式的组成部分,包括讨论的性能和优化的详细信息。

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但和我不同的是,杰里米和Sylvain无私地投入了大量的精力来确保其他人不必重蹈他们的覆辙。他们建立了一个叫做fast.ai伟大历程,使尖端深学习,谁知道基本的编程人员访问技术。它已经毕业了成千上万的热切的学习者成为伟大的实践者。

在这本孜孜不倦的书中,杰里米和西尔万构建了一段深入学习的神奇旅程。他们使用简单的词汇,介绍每一个概念。他们为你带来前沿的深度学习和最先进的研究,而且让你很容易接近。

在这本500页的有趣旅程中,您将了解计算机视觉的最新进展,深入自然语言处理,并学习一些基本的数学知识。这个过程并不仅仅是乐趣,它还会带着你把你的想法交付到生产中去。你可以吃快餐。人工智能社区,thousands of practitioners online, as your extended family, where individuals like you are available to talk and ideate small and big solutions, whatever the problem may be.

彼得·诺维格,在谷歌研究总监(和作者的最后文本在AI)说:

“深度学习是每个人”,我们在第1章,这本书的第1节看到了,而其他的书可以使类似的索赔,这本书的要求提供。作者有该领域的丰富知识,而且能够描述它是非常适合携带编程经验的读者,但不是在机器学习的方法。这本书所显示的例子第一,也是唯一涵盖的具体例子的语境理论。对于大多数人来说,这是learn.The本书的最好办法确实覆盖深度学习计算机视觉,自然语言处理,数据和表格数据处理中的关键应用程序的一个令人印象深刻的工作,同时也涵盖了诸如数据伦理学主要议题,其他一些书籍错过。总之,这是一个程序员,成为深学习精通的最佳来源之一。

柯蒂斯朗洛茨,中心主任,人工智能在医学成像和斯坦福大学说:

Gugger和霍华德创造了谁曾经做过编码的哪怕是一点点的人的理想资源。这本书,和与之相伴的fast.ai课程,简约和实用的神秘性深学习使用方法上的一双手,用预先写好的代码,你可以探索和再利用。没有更多的通过关于抽象的概念定理和证明苦读。在第一章中,你将建立你的第一个深度学习模型,并通过这本书的最后,你将知道如何阅读和理解任何深度学习论文的方法部分。

fastcore,fastscript和fastgpu

fastcore

Python是一种强大的动态语言。而不是烤到一切的语言,它可以让程序员定制它,使其为他们工作。fastcore使用这种灵活地添加到Python特性在我们曾经爱过其他语言,像朱莉娅多分派,由红宝石混入,而钻营,结合启发并从哈斯克尔更多。它还增加了一些“缺少的功能”,并清除在Python标准库中一些粗糙的边缘,如简化并行处理,并把从NumPy的想法到Python的列表类型。

fastcore包含许多特性。看到文档关于所有详细信息,包括所提供的模块:

  • 测试:简单的测试功能
  • 基础:混入,委托组合物,更
  • utils的:帮助函数式编程、并行处理等的实用函数
  • 调度:多分派方法
  • 转变:组成部分可逆变换的管道

fastscript

有时候,你想创建一个快速脚本,无论是对自己,还是为别人。但是在Python,涉及一大堆样板和仪式的,特别是如果你想支持命令行参数,提供帮助,以及其它细微。您可以使用argparse为了这个目的,附带了Python,但它的复杂和冗长。fastscript使生活更轻松。事实上,这是一个完整的,工作命令行应用程序(不需要任何常用的样板的Python的要求如if __name__ = =“主要”):

fastscript进口*@call_parsedef主要(味精:参数(“消息”,海峡),:参数(“转换为大写?”,bool_arg)=):打印(味精()如果其他的味精)

当你运行该脚本,你会看到:

美元蟒实例/ test_fastscript.py用法:test_fastscript.py(-H](——上UPPER]味精test_fastscript.py:错误:以下参数要求:MSG

fastgpu

fastgpu提供的单个命令,fastgpu_poll以检查脚本运行该民调的目录,然后运行他们的第一个可用的GPU。如果没有GPU是可用的,它会等待,直到一个。如果有多个GPU可用,多个脚本并行运行,每颗GPU之一。这是我们发现到接受你所有的GPU的优势运行切除研究的最简单的方法,结果没有并行处理开销,而且无需人工干预。

致谢

非常感谢大家谁促成了这些项目取得成果,最特别是对维尔托德Gugger,谁密切与我在过去的两年中fast.ai.工作同时也要感谢所有从支持数据研究所以及fast的联合创始人雷切尔·托马斯。ai教授了数据伦理课程,并在书中开发了大量的数据伦理材料。谢谢各位fast.aicommunity感谢你们所有出色的贡献。

转发来自“深度学习的程序员”图书

为了庆祝fast.ai的新课程,书籍和软件库的发布,我们正在做可用的前言说Soumith Chintala(的共同创作PyTorch)写的书。要了解更多信息,请参阅发布声明

在很短的时间内,深度学习已经成为一种广泛有用的技术,可以解决计算机视觉、机器人、医疗保健、物理、生物学等领域的问题,并实现自动化。关于深度学习,一个令人愉快的事情是它相对简单。强大的深度学习软件已经被建立,使开始快速和容易。几周后,您就可以了解基本知识并熟悉这些技术。

这开辟了创意的世界。你开始将其应用于该手头有数据的问题,你觉得美妙看到一台机器解决你的问题。然而,你慢慢觉得自己越来越接近一个巨大的障碍。您建立了一个深刻的学习模式,但它不工作,以及你所希望的。这是当你进入下一阶段,查找和阅读深度学习状态的最先进的研究。

然而,关于深度学习有大量的知识,背后有三十年的理论、技术和工具。当你阅读这些研究时,你会意识到人类可以用非常复杂的方式来解释简单的事情。科学家们在这些论文中使用的词汇和数学符号似乎都是外国的,而且似乎没有教科书或博客文章能够涵盖你需要的必要背景。工程师和程序员假定您知道gpu是如何工作的,并且了解一些模糊的工具。

这时你就希望能有一位良师益友。有人曾经在您的位置上,谁知道工具和数学,谁可以指导您通过最好的研究,最先进的技术,先进的工程,并使它滑稽地简单。十年前,当我进入机器学习领域时,我也处在你们的位置上。多年来,我一直在努力理解那些有一点数学知识的论文。我身边有很好的导师,他们给了我很大的帮助,但我花了很多年才适应机器学习和深度学习。这促使我成为PyTorch的合著者,这是一个让深度学习变得容易的软件框架。

杰里米·霍华德和西尔万·古格尔也处在你的处境。他们想学习和应用深度学习,而之前没有接受过任何正式的ML科学家或工程师培训。和我一样,多年来杰里米和西尔万也在慢慢学习,最终成为了专家和领导者。但和我不同的是,杰里米和Sylvain无私地投入了大量的精力来确保其他人不必重蹈他们的覆辙。他们建立了一个叫做fast.ai伟大历程,使尖端深学习,谁知道基本的编程人员访问技术。它已经毕业了成千上万的热切的学习者成为伟大的实践者。

在这本孜孜不倦的书中,杰里米和西尔万构建了一段深入学习的神奇旅程。他们使用简单的词汇,介绍每一个概念。他们为你带来前沿的深度学习和最先进的研究,而且让你很容易接近。

在这本500页的有趣旅程中,您将了解计算机视觉的最新进展,深入自然语言处理,并学习一些基本的数学知识。这个过程并不仅仅是乐趣,它还会带着你把你的想法交付到生产中去。你可以吃快餐。人工智能社区,thousands of practitioners online, as your extended family, where individuals like you are available to talk and ideate small and big solutions, whatever the problem may be.

我很高兴你发现了这本书,我希望它激发你把深度学习很好的利用,无论是问题的本质。

Soumith Chintala, PyTorch的共同创造者

应用伦理学的数据,新的免费课程,是为科技工作的所有必要

今天我们发布a免费在线课程上应用的数据伦理,其中包含用于在数据科学工作的人必备的知识或技术的影响。本课程的重点是主题,是既紧迫又现实,现在造成真正的伤害。在与fast.ai保持教学理念,我们将与两个活动,真实世界的领域开始(造谣偏压)提供背景和动机,在第3课钻研退一步前数据伦理基础实用工具。从那里,我们将进入更多的学科领域:隐私与监控硅谷生态系统中的作用(包括度量,风险增长,和hypergrowth),算法殖民主义

如果你准备现在就开始,退房教学大纲和阅读列表或观看这里视频否则,请继续阅读了解更多详情!

有关数据伦理问题成为头条新闻每天,作为真正的人是由滥用伤害
有关数据伦理问题成为头条新闻每天,作为真正的人是由滥用伤害

没有先决条件的课程。本报告并非详尽无遗,但希望能提供有关数据滥用如何影响社会的有用背景,以及批判性思维技能的实践和需要提出的问题。这门课最初是在麻省理工学院亲自教授的旧金山大学数据研究所1 - 2月到2020年,来自不同背景的专业人士的不同组合(作为晚上证书课程)。

关于数据伦理学教学大纲

数据伦理涉及的话题范围之广令人难以置信,其中许多都是迫切需要解决的问题,每天都成为新闻头条,现在对现实生活中的人们造成了伤害。的荟萃分析在科技伦理100大纲名为“当我们教授技术伦理时,我们教什么?”发现有在主题横跨科技伦理学课程(法律和政策,隐私和监控,哲学,正义和人权,环境的影响,公民责任,机器人,造谣,工作和劳动,设计,网络安全,研究覆盖的巨大变化道德和更多 - 远远超过任何一门课程可以覆盖)。这些课程由教授从各种领域的授课。那里有更统一的区域是在成果与能力,批判,斑点问题,并进行申辩是一些用于高科技伦理课中最常见的预期结果的。

有一吨的覆盖过程中的重大课题研究和写作的,这是非常艰难的,我切的阅读列表下的“合理”的长度。还有更多奇妙的文章,论文,散文,和书上这些主题没有被包括在内。看看我的教学大纲和阅读书目在这里

关于fastai视频浏览器的说明

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主题

第1课:造谣

从deepfakes被用来骚扰的妇女,约冠状病毒普遍误传(贴上“infodemic”由WHO),对角色的造谣在2020年的选举中可以发挥的恐惧,和广泛的对外影响操作的消息,造谣是在新闻频繁,是一个紧迫的问题。这也表明的复杂性和这么多的数据伦理问题的跨学科的性质:造谣涉及高科技的设计选择,糟糕的演员,人的心理,对准财政奖励,等等。

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第2课:偏见与公平

在机器学习中,不公正的偏见是一个讨论越来越多的问题,甚至催生了它自己的领域,成为公平、问责和透明度(FAccT)的主要焦点。我们将超越表面层面的讨论,涵盖如何定义公平、不同类型的偏见、如何减轻偏见的步骤以及使之复杂化的因素等问题。

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第三课:道德基础与实用工具

现在,我们已经看到了一些具体的,那数据出现的伦理问题,现实世界的例子,我们会退一步,了解一些道德哲学和镜头通过评估职业道德,以及考虑到伦理问题是如何选择的。我们也将覆盖马库拉中心的科技伦理学的工具包,一组在工作场所中实现具体的做法。

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第4课:隐私和监视

正在收集关于我们的海量数据:在我们的手机应用程序跟踪我们的位置,交友网站出售贴心的细节,面部识别在学校记录学生和警用脸大,不规范的数据库。在这里,我们讨论我们的数据是如何收集,销售和使用真实世界的例子。还有的监督如何使用压制异议,并进一步伤害那些谁已经边缘化也有关的图案。

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第5课:我们怎么会在这里?我们的生态系统

可以理解的是,新闻报道经常关注某家公司的某一特定道德问题。在此,我希望我们退后一步,考虑一些更广泛的趋势和因素,这些趋势和因素导致了我们所看到的各种问题。其中包括我们过分强调指标、许多平台的内在设计、风险资本对高速增长的关注等等。

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第6课:算法殖民主义和下一步

当从一个国家的公司开发,并在许多其他国家部署的技术,提取数据和利润,往往与当地的文化问题意识薄弱,一些道德问题可能出现。在这里,我们将探索算法殖民主义。我们也将考虑对学生如何能继续从事围绕数据伦理和采取什么样的,他们已经学会了回到他们的工作场所的后续步骤。

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对于应用数据伦理课,你可以找到这里的主页,教学大纲和阅读书目和看这里视频