《熵的变奏：软件工程的下半场》探讨了AI时代软件工程的范式转变。文章指出，随着AI工具能近乎零成本生成代码，软件工程的核心矛盾已从"代码生产力"转向"系统熵治理"。上半场以代码稀缺性和学徒制为特征，而下半场将呈现三大变化：代码从资产变为熵增负债；工程师价值转向信息甄别能力；人类责任成为不可替代的核心。未来成功的工程师需具备控制熵增、建立信任和战略审阅的能力，

SAMME（Stagewise Additive Modeling using a Multiclass Exponential loss function）是对Adaboost的一种扩展，用于处理多分类问题。Adaboost本身主要用于二分类问题，而SAMME通过调整弱分类器的权重计算和最终的分类组合方式，使得它可以应用于多类别任务。SAMME算法由 Zhu 等人在 2009 年提出，它将 Ad

主观贝叶斯方法讲解