你好，我是杨四昌。

今天我们来讲核心网。对于核心网，我相信你肯定不陌生了，我们在03 讲讲解小王和小兰的电话约会中就反复出现了这个名词。先剧透一下，小王和小兰在这节课中也会出现哦，你不妨先猜猜他们这次会去干什么吧。

IBM 是一家曾经有过无比辉煌历史的计算机公司，如今却时过境迁，对计算机发展的影响力所剩无几。

进入大数据时代后，IBM 的路走得格外辛苦。IBM 踏上大数据道路的早期我正好在 IBM 实习，也因此接触到了很多外人不知道的内容。

Talk is cheap，show me the code，是我们技术人常说的一句话，也是技术社区中经常用的一句话。这句话的意思是，那些光说不练的人说一句是很简单的，而写代码的人则会为一句话付出很多很多的精力，其表明，一个看上去再简单的东西，用一行一行的代码实现起来，并能让其运转起来也是一件很复杂很辛苦的事。说得容易，做起来难！

上一节课，我们对整个专栏的理论知识点做了串讲复习，不知道你掌握得如何？对于上节课总结的重点内容，我希望你能多花点时间搞透彻，对于一些不那么重要的内容，我建议你把专栏当作工具资料，用到的时候随手查阅，再深入学习研究。

150 | 计算机视觉高级话题（二）：视觉问答

今天，我们继续分享计算机视觉领域的高级话题，聊一聊“视觉问答”（Visual Question Answering）这个话题。

了解了沟通原理和相关问题之后，我们来系统地分析一下哪些因素会成为沟通中最主要的障碍，并给出应对方法。

信息不准确

对照我们在沟通原理中提到的沟通模型，可以看到，如果被编码的信息本身是错误的，或是你的编码器中有 bug，把信息编辑错了，那么，无论是你有多牛的沟通技巧，采用多有效率的沟通方式，都不可能表达清楚。用词不当，词不达意，添油加醋，断章取义，歪曲事实……都是这类沟通方式最糟糕的表现。

在 Hadoop 诞生初期，雅虎扮演了“活雷锋”的角色，几乎凭借一己之力撑起了整个 Hadoop 系统的发展。2006 年雅虎把 Hadoop 开源以后，其他公司渐渐加入了 Hadoop 生态圈，其中三大社交公司 Facebook、LinkedIn 和 Twitter 的加入，为 Hadoop 生态圈的繁荣发展做出了巨大贡献。

151 | 计算机视觉高级话题（三）：产生式模型

今天，我们来讨论计算机视觉高级话题中的“产生式模型”（Generative Model）。

我们前面讲到的计算机视觉问题，绝大多数场景都是去学习一个“判别式模型”（Discriminative Model），也就是我们希望构建机器学习模型来完成这样的任务，比如判断某一件事情或一个图片的特征，或者识别图片里面的物体等，这些任务都不需要回答“数据是如何产生的”这一问题。简言之，针对判断类型的任务，不管是回归还是分类，我们都不需要对数据直接进行建模。

沟通方式

好的沟通方式有很多种，我主要介绍最常用的三种：尊重、倾听和情绪控制。

尊重

尊重对方在高效沟通中非常重要，也是一个很关键的前提。这里你需要记住以下两个原则。