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AI 领域的技术新宠，相见恨晚！
机器学习
数据分析
神经网络
深度学习
人工智能
说到数据可视化，大家可谓耳熟能详，设计师、数据分析师、数据科学家等，都用各种方式各种途径做着数据可视化的工作。
CSDN技术头条
2019-11-19
458
0
是什么技术让人工变得“智能”？
机器学习
语音识别
深度学习
神经网络
人工智能
在计算机科学领域中，人工智能是一种机器表现的行为，这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。
CSDN技术头条
2019-09-17
542
0
这代码注释太好笑了吧！
人工智能
企业
代码注释的作用，不需要对程序员解释了。有时在查看他人代码，能看到一些令人不禁大笑的注释。比如：
CSDN技术头条
2018-12-26
540
0
程序员千万不要学算法！
编程算法
人工智能
程序员对算法通常怀有复杂情感，算法很重要是共识，但是否每个程序员都必须学算法是主要的分歧点。
CSDN技术头条
2018-08-17
1.3K
0
技术人不会学习，35岁必然要焦虑
人工智能
容器镜像服务
区块链
数据分析
最近大家都在讨论某打车软件的外卖业务上线24小时就紧急下线的问题, 官方给出的解释是”短期订单暴涨超出预期”，业内人士分析，是之前该公司在打车业务上积累的智能调度技术不足以支撑新的业务形态。
CSDN技术头条
2018-07-30
375
0
死磕 Elasticsearch 方法论：普通程序员高效精进的 10 大狠招！
es 2
人工智能
大数据
开源
人工智能、大数据快速发展的今天，对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀，从2010年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势，已经成为当下风口中“会飞的猪”。
CSDN技术头条
2018-07-30
1.7K
0
分布式NewSQL数据库实践——民生银行经典案例
分布式
sql
数据库
系统架构
人工智能
此前，金融信息化建设主要依托原有集中型 IT 架构进行维护扩展，系统规模及复杂程度呈指数级增长，各类瓶颈逐渐暴露，日益增长的数字金融需求同旧式的系统架构缺陷之间的矛盾愈加凸显。
CSDN技术头条
2018-07-30
892
0
60分钟轻松搞定树莓派 AI 服务开发
人工智能
物联网
asp
目前，物联网、人工智能已经深入到医疗、家居、交通、教育和工业等多个领域，正在极大改变人们的日常生活。树莓派受众多物联网技术爱好者和创客的欢迎，除官方的 Raspbian 系统以外，还可以运行微软的 Windows 10 IoT Core 和 Google 的 Android Things 等面向物联网应用的操作系统。
CSDN技术头条
2018-07-30
2.2K
0
入行 AI，如何选个脚踏实地的岗位？
人工智能
机器人
编程算法
AI原本是一个专业领域，没什么特别的。作为码农一枚，笔者的工作内容正好在这个领域。
CSDN技术头条
2018-07-30
938
0
在人工智能和大数据产品的开发中，有哪些需要特别注意的点？
人工智能
大数据
人工智能是近年来科技发展的重要方向，大数据的采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据产品的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点？人工智能领域的算法大师、华盛顿大学教授Pedro Dom
CSDN技术头条
2018-02-13
708
0
你可能遇到了”假“的数据科学家
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
spark
近十年来，“数据科学”和“数据科学家”备受争论。对于哪些人可以被称为是“数据科学家”，争论不休，你很有可能遇到了”假“的数据科学家。 我们最后达成一致：只要取得数据科学相关学位、认证的研究数据的，不论是在大学还是从在线课程，我们都称之为数据科学家。统计数据是枯燥单一的，是非自然的，只有各种各样的数据才使得世界丰富多彩。那么，如何去分析多样的数据呢？数据科学家便应需求而生。 数据科学领域飞速发展，一大波数据专家正在袭来。在企业中，他们被称为“数据科学家”或“数据科学团队”，包括： 普通员工：执行临时的分析或报
CSDN技术头条
2018-02-13
639
0
未来5-10年，NLP将走向成熟
NLP 服务
人工智能
近日，微软亚洲研究院（MSRA）副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上，与大家讲解了自然语言处理（NLP）的最新进展，以及未来的研究方向，以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写，略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。 MSRA在机器翻
CSDN技术头条
2018-02-12
1K
0
人人都可以做深度学习应用：入门篇
深度学习
人工智能
一、人工智能和新科技革命 2017年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人
CSDN技术头条
2018-02-12
707
0
WSDM 2017精选论文解读
人工智能
深度学习
人工智能和机器学习领域的学术论文汗牛充栋。每年的各大顶级会议、研讨班录用好几千篇论文，即便是亲临现场也很难追踪到所有的前沿信息。在时间精力有限的情况下，选择精读哪些论文，学习哪些热门技术就成为了AI学者和从业人员所头痛的问题。这个栏目就是要帮助大家筛选出有意思的论文，解读出论文的核心思想，为精读提供阅读指导。 数据挖掘和机器学习应用的顶级会议The Tenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining （WSDM 2017）今年2
CSDN技术头条
2018-02-12
1K
0
2016年人工智能技术进展大盘点
人工智能
如果说2015年大家还在质疑深度学习、人工智能，认为这是又一轮泡沫的开始，那么2016年可以说是人工智能全面影响人们生活的一年。从AlphaGo到无人驾驶，从美国大选到量子计算机，从小Ai预测“我是歌手”到马斯克的太空计划，每个焦点事件背后都与人工智能有联系。纵览2016年的人工智能技术，笔者的印象是实用化、智能化、芯片化、生态化，让所有人都触手可及。下面我们以时间为坐标，盘点这一年的技术进展。
CSDN技术头条
2018-02-12
1.5K
0
2016年开源方面的热门趋势
神经网络
深度学习
人工智能
scala
题记：本文将对人工智能项目与容器方面最为热门和最新的语言进行简单的介绍，并讨论开源编程方面的热门趋势。 技术总是不断发展的，就算中间或有曲折，整体方向还是向前的。但要论具体的驶向，就算是对于整体趋势和
CSDN技术头条
2018-02-12
636
0
深度学习应用大盘点
深度学习
机器学习
人工智能
当首次介绍深度学习时，我们认为它是一个要比机器学习更好的分类器。或者，我们亦理解成大脑神经计算。 第一种理解大大低估了深度学习构建应用的种类，而后者又高估了它的能力，因而忽略了那些不是一般人工智能应用的更现实和务实的应用。 最好最自然的理解应该是从人机交互角度来看待深度学习应用。深度学习系统似乎具备近似于生物大脑的能力，因此，它们可以非常高效地应用于增强人类或者动物已经可以执行的任务上。此外，需要重视的一点是，深度学习系统与传统的符号计算平台非常不同，正如人类与计算机的计算方式不同一样，深度学习也是如此
CSDN技术头条
2018-02-12
868
0
【BDTC2016】科大讯飞大数据研究院副院长谭昶：讯飞大数据的实践与思考
大数据
人工智能
游戏
2016中国大数据技术大会首日全体会议中，上午最后一位演讲嘉宾来自科大讯飞大数据研究院副院长谭昶，他带来了《讯飞大数据的实践与思考》的主题分享。他从语言谈起，分享科大讯飞在大数据领域的实践，他表示目前科大讯飞依靠海量实时的语言数据，目前他们的大数据技术已经在精准营销、个性化推荐和智慧城市方面得到广泛应用。 对于讯飞大数据能力平台Odeon他做了详细的介绍，他表示平台自2010年上线以来，目前日增数据达到100TB。另外，结合讯飞大数据与人工智能技术构建的讯飞DMP平台。已经完成人生阶段、行业偏好、购物兴趣、
CSDN技术头条
2018-02-12
1.7K
0
代码将退出历史舞台：像训狗一样训练计算机
人工智能
机器学习
计算机尚未出现之前，大多数经验丰富的心理学家都以为大脑就像个不可知的黑匣子。我们可以分析对象的行为——比如著名的巴普洛夫实验：摇响铃铛会让狗分泌唾液，但思维、记忆与情感这些又如何分析呢？这些东西太过模糊、难以了解，远超科学知识的理解范畴。因此这些自称“行为学家”的科学家们将自己的工作范围限定在对刺激和反应、反馈与强化、铃铛与唾液之类的研究上，他们放弃了理解思维内部运作方式的尝试，而这样的时日长达40年之久。 之后到了20世纪50年代中期，一群叛逆的心理学家、语言学家、信息理论学家以及早期的人工智能研究学家们
CSDN技术头条
2018-02-12
598
0
微软邓力：深度强化学习在聊天机器人领域的应用
人工智能
微软人工智能首席科学家邓力在此前接受CSDN的采访时曾表示深度强化学习是A.I. Bots的关键技术，在这篇发表于venturebeat的文章中，他详细解析了为什么需要A.I. Bots，A.I. B
CSDN技术头条
2018-02-12
935
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