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征战 BAT 算法面试
对于机器学习的初学者来说,面试方面的经验总结也非常重要。能够加深对算法和机器学习基本理论的理解。所以,本文网罗了多年来 BAT 的面试真题,能搞懂这些面试题加上多次反复研习知识,在 BAT 面试初中级算法时就轻松多了(前提是企业比较看重面试者算法能力)。
CSDN技术头条
2018-10-25
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AI人才薪酬看涨,你的工作还好吗?
金九银十的黄金跳槽季,来看看这张招聘网站的截图。图上显示,当前一些知名互联网公司关于 IT 研发岗位的招聘行情。应届毕业生都比我这个有几年写 bug 经验的码农赚得多了!!
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2018-10-08
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AI人才薪酬看涨,背后有什么鸡贼?
图上显示,当前一些知名互联网公司关于 IT 研发岗位的招聘行情。应届毕业生都比我这个有几年写 bug 经验的码农赚得多了!!
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2018-10-08
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薪酬报告:过去1年大数据领域薪资有多高?
互联网在经历前几年的繁荣之后,现在开始进入寒冬,资本家不再像以前那样大胆地投资,纷纷攥紧自己的口袋。但是从整个互联网行业来看,大数据却一枝独秀,逐渐崛起。
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2018-07-30
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【真·干货】你务必要搞清楚的十大数据挖掘知识点
数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据,并从这些大量数据提取出需要的有用信息,从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
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2018-07-30
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饿了么推荐系统:从0到1
随着移动互联网的发展,用户使用习惯日趋碎片化,如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品,成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户,如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性,已成为迫切需要解决的问题。 个性化推荐系统通过研究用户的兴趣偏好,进行个性化计算,发现用户的兴趣点,从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务,还能和用户之间建立密切关系,让用户对推荐产生依赖。 本次分享介绍饿 了么如何从0到1构建一个可
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2018-02-12
1.5K0
大数据分析的几个极佳用例
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节,而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量:假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据,那么整个大西洋
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2018-02-11
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25个Java机器学习工具&库
本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具,如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统)和评估工具。关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其扩展性更强。
CSDN技术头条
2018-02-11
1.4K0
IEEE2015 可视化会议-机器学习渐呈星火燎原之势
最近,我参加了在芝加哥举办的IEEE 2015可视化大会,并草草记录了一些有关机器学习的内容。对于那些不了解该会议的人来说,你有必要了解下,这是从业者、学者和研究人员最大的一次年度聚会,它们的研究方向是如何将数据进行可视化并且对我们可用。会议论文主要来自IEEE VIS的三个核心子会议:可视分析科学与技术(Visual Analytics Science and Technology,VAST)、信息可视化(Information Visualization,InfoVis) 、科学可视化(Scientif
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2018-02-11
1.1K0
你应该知道的机器学习方法
决定何时以及如何在你的团队中使用AI技术是一项艰巨的任务。可选的技术比比皆是:据venturescanner.com网站显示,目前VCs给多达885家AI公司投资了将近90亿美元。而且这还并不包括大量
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2018-02-11
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大规模数据集成: Linked Data
在本系列的前两篇文章(“ 使用 RDF 创建数据网络 ” 和 “ 使用 SPARQL 查询 RDF 数据 ”)中,您了解了资源描述框架和 SPARQL 协议和 RDF 查询语言 (SPARQL),它们是万维网联盟 (W3C) 的两个创建可移植、可查询、网络友好的数据的标准。RDF 的图表模型使得从各种来源积累有关一个主题的信息变得很容易。您现在已经知道了如何通过 HTTP 为本地查询接入 RDF 数据,或者向符合标准的服务器推送查询来避免传输不相关的数据。在这一期 大规模数据集成 中,将了解如何结合使用 R
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2018-02-09
4.2K1
大数据与商业的未来
信息乃是企业的根本,几千年以来都是如此。 但是认为大数据只不过是信息发展的延续可就大错特错了。 时至今日我们获取的信息比以往任何时候都多,信息的重要性却超出了仅仅是知道得多做得多的水平。量变引起了质变
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2018-02-09
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数据挖掘历史中的重要里程碑
数据挖掘现在随处可见,而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑,历史上的第一次,它是怎样发展以及怎样与数据科学和大数据融合。 数据挖掘是在大数据集(即:大数据)上探索和揭示模式规律的计算过程。它是计算机科学的分支,融合了统计学、数据科学、数据库理论和机器学习等众多技术。 1763 年,Thomas Bayes 的论文在他死后发表,他所提出的 Bayes 理论将当前概率与先验概率联系起来。因为 Bayes 理论能够帮助理解基于概率估计的复杂现况,所以
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2018-02-09
1.1K0
科技公司如何利用数据让用户习惯成瘾?
注:作为一个普通用户,我们之前可能没听说过,但是诱导技术(Persuasive technology)在我们周围到处都是,而且这些科技正在变得更加智能。它们是如何起作用的?原理如何? 本文来自 MIT Technology Review,作者 Nanette Byrnes。虎嗅编译。 GSN Games是一家移动游戏公司,开发扑克和宾果(bingo)一类的游戏产品。这家公司每天能够从玩家正在使用的手机和平板电脑中搜集数十亿数字信号——一切信息应有尽有,玩家的游戏时间、游戏类型,甚至是他们面对游戏失败的反应。
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2018-02-09
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大数据时代已经到来,你了解吗?
一、大数据出现的背景 进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数
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2018-02-09
1.4K0
2015:数据安全大乱大治年
2014年数据库市场的热词非“大数据”莫属,当市场上很多人被电商、互联网公司的“经典案例”吸引后,随即便希望尽快将自己的数据交给外部的大数据服务公司,力图通过新的数据理论和技术改变自己企业的命运、自己所服务客户的命运。根据数据安全公司Protegrity CEO的表述,在年底购物季之前的不到一年时间里,仅“身份窃取资源中心”(Identity Theft Resource Center)就抓取到了708条登上新闻头条的零售商数据泄露事件,而在年底的购物季之前这些大型零售企业(实体或者电商平台)似乎也没有计划
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2018-02-09
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你造吗?这才是大数据项目成功的七大秘密
大数据项目的成功有哪些法宝?又有哪些陷阱会导致大数据项目的失败?本文中的三位专家将对此进行详解。 如今,许多企业都理解了大数据的构成,但是要取得大数据项目的成功则是另一回事。Gartner公司的分析师,Doug Laney。Forrester公司分析师Mike Gualtieri。International Institute for Analytics的高级研究学者,Robert Morison都是大数据领域的专家,他们对于企业如何使用大数据有着独特的视角。以下是他们认为可以帮助大数据项目成功的因素,以及
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2018-02-09
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为什么现实世界是大数据的下一个重大契机
Matt Ocko是风投公司Data Collective的全权合伙人,曾在Uber公司2011年第二轮融资活动中参与投资。他还是Facebook的早期投资人。在2012年与正式启动Data Collective风险投资之前,Matt Ocko已经针对数据库公司进行了若干年的投资。2012年合作开始后,他们的天使投资遍及几乎所有领域的热门初创企业,囊括了从MemSQL这样的数据库公司到Planet Labs这样的卫星成像公司。本周Ocko参加了Gigaom的Structure Show秀,以一名投资者的身份
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2018-02-09
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大数据专家教你用数据模型来找女朋友
男生和女生分别是来自不同星球的科学事实已经众所周知的了.男生们总是认为,女生们都是迷一样的生物,他们的情感状态浮动似乎是以秒单位在变化的,难以理解,更勿论预测了!而女生们觉得男生都是没有感觉动物,完全不能理解什么叫感受-尽管已经告诉他们N次了!这种男女之间的根本差别,导致了他们之间的感情关系是受一种超级无敌复杂的系统所支配的. 不过,我们可以用一个叫隐式马尔可夫(Hidden Markov Model)的数学模型来分析这个系统。 决定性系统 首先我们来看看一种最简单的预测系统–决定性系统. 在这个系统中,如
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2018-02-09
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1号店CTO韩军:软件定义一切,人工智能是未来
1号店的“智慧软件”能做哪些事情?它是如何炼成的?CSDN记者独家采访了1号店首席技术官兼技术部副总裁韩军,挖出了1号店在智慧软件、大数据和人工智能等领域的实践经验,供读者参考。 作为一名技术人员,我们对满天飞的“软件定义xx”概念早已没有新鲜感。但你可曾想到,当你享受通过某个电商渠道采购所需物品的便利时,背后很可能是“软件定义价格”?这家电商就是1号店,这个会定价的系统,是其“智慧软件”体系的一部分,蕴含了大数据的技术和人工智能的思想。 1号店的“智慧软件”能做哪些事情?它是如何炼成的?在今年的“TOP1
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2018-02-09
1.2K0
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