1.激素的問題。目前絕大多數（基本上全部）仿腦計算都採用的是神經網路或者是相關變種演算法。誠然，大腦是由神經元組成的，但也不能忽略激素起到的作用。如何將「激素」這一概念引入到神經網路演算法中還有待研究。
2.「感情」的問題，說白了和上面所說的類似，感情是神經系統和內分泌系統綜合作用的結果。不可否認的是感情對我們的思考是有影響的，舉個簡單的例子，人們在恐懼或焦慮的時候往往不能冷靜地思考問題。我們思考時所處的感情狀態直接會影響思考的結果。
3.特殊腦組織結構的問題。雖然從本質上講大腦絕大部分在成分上是一樣的，這也使得代償得以實現。但是不可忽略的是一部分組織具有的特殊性，例如海馬回。海馬回在學習過程中有著特殊的作用，個人理解有點像「快取」。如何對這些組織結構所具有的機制進行模擬也是個問題。
4.啟發式聯想迴路問題。簡單的講就是告訴你1+1=2要能推出1+2=3，但又不僅限於邏輯，可能是跨領域的聯想，例如通過知道麥哲倫是環球航行的第一人而得出地球是圓的（看起來是廢話，但機器可能並不會注意到這點）。
5.對錯誤的忽視問題。現在大多數學習演算法都是以「獎勵」正確結果來達到學習的效果。但我認為錯誤相比正確而言更有價值。對遇到的錯誤也進行處理可以使學習的效率更高。從短期來看，對錯誤的處理可以是正確的逆操作或反操作，這也是比較容易實現的。如果可能的話最好加入對錯誤的分析機制。通常我們不會關心我們為什麼正確，而是更在意我們為什麼錯了。因此，「賞罰分明」對於學習來說是至關重要的。
URL優化需要注意的幾個問題
簡單 可讀性強 規範的url不僅可以方便使用者記憶和識別 頁面，增強頁面的瀏覽量，而且方便搜尋引擎更高效的抓取 內容。所以，在 建設的初期，在對 整體架構和層次的搭建之後，我們應該合理的再做好url優化的工作。1.多個url指向同一頁面 在乙個 中，乙個頁面對應了多個url，必然會分散這個頁面的權重...
要注意的幾個問題
1,乙個類a中不能直接呼叫另乙個類b中的控制項，而可以在類a中定義乙個類b的物件，然後將引數傳給類b中的成員變數，最後在類b中直接操作控制項。但是要注意，類b中的操作一定在類a的引數傳遞完成之後 如下 a x b b 傳遞引數 b if idok b.domodal 可以在b的初始化函式裡對控制項進...
IO流中需要注意的幾個問題
inputstream outputstream reader writer是抽象類，不能直接申明物件使用。附 io繼承關係圖 除以上四種為抽象類，其他均為其實現類 1 兩個類的構造方法都丟擲 filenotfoundexception 的已檢查異常，保證引數指定的檔案存在 2 fileoutput...