是一个不常见的术语,可能是一个错误的翻译或者拼写错误。在云计算领域和IT互联网领域中,没有与"不想要的边际android"相关的概念或术语。
然而,我可以为您解答关于云计算的其他问题,或者提供关于云计算领域中的其他名词和概念的详细解释。请告诉我您感兴趣的具体问题或者需要了解的名词,我将尽力提供全面和详细的答案。
【AI100导读】越来越多工程师想学习大热的深度学习,但深度学习技术需要数学功底,数学不好怎么办?这篇文章可以提供成为深度学习工程师的数学路径。 如果你像我一样,也着迷于人工智能。也许你想深入挖掘,并在 TensorFlow 或 Theano 运行一个图像分类器。也许你是一个敢于尝试新事物的开发人员或系统架构师,你知道计算机非常好,但只有一个小问题: 你的数学不好。 没关系!这里,我向你分享一个小秘密,此外我这里向你推荐一些书籍和网站,它们将真正帮助你快速提高。 像许多人一样,我对智能机器的爱不是来自微积分
作为一个高大上的码农,你肯定用到过 StackOverflow,必须的。会有人否定这个断言么?那他恐怕不是真正的码农,或者说还没入门。StackOverflow 对于码农的重要性,基本就和诸葛亮对刘备的重要性差不多,它上知 Java 下知 MySQL,中间懂得各种算法。只要你拥有与它沟通的技巧,它几乎可以回答你遇到的任何技术问题。
失败的面试各有各的因果,但还是有一些共性问题可以让求职者以此为鉴,有些问题看上去不是那么致命,但是随着数据科学行业落地的日渐成熟,面试官对真正优秀数据科学家的甄别能力也在提高,线上培训课程的简单罗列或是常见项目的模式化展示已经很难打动面试官了,他们在寻找更个性的研究成果和项目经历。在这个大家都喜欢自称“数据科学家”的时代,请谨慎避开以下四个雷区。
在 Nordstrom 数据实验室度过了两年美好时光以后, 我获得了一个亚马逊网络服务 S3 部门的岗位。我为即将开始的人生新篇章感到兴奋,也为耗时又折磨人的面试过程终于结束松了口气。面试通常包含三种初筛的一种,以及全天的现场面试。这些面试充满压力,因为不知道会被问到什么, 而且对方通常期待你大秀智力,数据科学家正常情况下不太会做这种事(至少不会脱离上下文,仅凭记忆在电话中大秀智力) 。
有些人喜欢狗,有些人喜欢猫。 ASF 不在意这些,它依然爱你。有些人是女性,有些人是男性,有些人不同意群众的狭隘二分法。ASF 不在意这些,它依然爱你。有些人有很酷的父母,有车,有钱,有好朋友,有些人则是“奇怪的”孤独者,他们朋友的数量用一只手就可以数过来(甚至用不完一只手!)。ASF 不在意这些,无论如何,它依然爱你...只要你给它一些代码或文档(或任何其他有价值的贡献),就会得到它回报的喜爱和尊重。
我已经在开源社区工作了近 5 年,建立和推广包括 Meteor 和 Apollo 在内的开发者工具。在那个时候,我发现博客是传播思想的最有效方式之一。 写博文不像视频或会谈需要花费很长时间来准备,是个受众广且很容易完成的。我个人也从写作中获得了很多好处:它帮助我组织了自己的想法,向人们传播了我喜欢的技术,还让人们知道了我。 2014 年我发布了第一篇博文,到现在我已经在 Medium 上写了 68 篇文章了,其中一些文章有超过 50k 的浏览次数和 1000 个粉丝。我还为我的朋友和同事编辑过很多帖子。经过那段时间的锻炼,我已经有了一个把概念实现到发布成文的策略。 在本文中,我们将介绍撰写帖子的过程的五个主要步骤:
开始 我实际上是那种总是会问出愚蠢问题或“不好”问题的大信徒。我一直在问人们一些愚蠢并且完全可以通过谷歌搜索或搜索代码库解决的问题。大多数时候我都不愿意自己去搜索解决,但有的时候我又会无论如何都自己去
对于很多人来说,机器学习就是数据科学。在我这道这两个术语的含义之前,我也简单的认为数据科学只不过是机器学习一个流行的叫法而已。过了一段时间,再次考虑这个问题的时候,我真的很开心,原来这两个词是不同的。我总是想,这样的误解还要持续多长时间—就我目前的工作假设:人们最怕它看起来非常的傻。很害怕问别人:“什么是机器学习?什么是数据科学?两者之间的差别?”。所以,对于这些人们都不敢问的问题,那我就假设你问了这些问题。现在,对于你假设的问题,我也以假设的方式进行解答。好好的读读这篇文章。 机器学习 机器学习是一个方法
提出好的问题是在编写软件时的一个非常重要的技能。这么多年来我对此也算略有小成。这里有一些我用着觉得很棒的指导方针!
引言 在黑客的世界里,你所提技术问题的解答很大程度上取决于你提问的方式与解决此问题的难度,本文将教你如何提问才更有可能得到满意的答复。 开源程序的应用已经很广,你通常可以从其他更有经验的用户而不是黑客那里得到解答。 这是好事,他们一般对新手常有的毛病更容忍一点。然尔,使用我们推荐的方法,象对待黑客那样对待这些有经验的用户,通常能最有效地得到问题的解答。 第一件需要明白的事是黑客喜欢难题和激发思考的好问题。假如不是这样,我们也不会写本文了。 如果你能提出一个有趣的问题让我们咀嚼玩味,我们会感激你。好问题是种激
本文是一篇关于工程学的内容,讲述的是当前较先进的技术——拼写校对程序。这项技术的用处就是让低级工程师使用起来得心应手。 许多年前,我根据Peter Norvig精彩教程(http://norvig.com/spell-correct.html)的指导独自编写了第一个拼写检查程序(spelling corrector)——该程序利用21行Python代码编写而成。 最初的程序很烂。 因此,我试着改进最初的程序。我为它增添了相似双音位语音识别功能、unicode支持功能、多词表达(multi-word exp
作者|Seth Weidman 译者|大愚若智 编辑|Emily 为何阅读本文? 无论该领域中的从业者,或是企业组织,为了运用深度学习技术,首先需要做好两个准备: “能做什么”:了解深度学习领域的最新进展能够用来做什么。 “怎么做”:训练新模型,或将现有模型用于生产环境的技术能力。 在开源社区的努力下,第二个问题正变得越来越容易。目前已经有大量优秀的教程在告诉大家,如何使用诸如 TensorFlow 等库训练并使用深度学习模型,很多教程甚至每周都会发布新的内容,例如 Towards Data Scien
原标题: The 7 best deep learning books you should be reading right now 原作者: Adrian Rosebrock 翻译者: Amusi
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大数据似乎在一夜之间迅速走红,它势不可挡地冲击着金融、零售等各个行业。云计算将如何改变计算的世界?未来将有怎样的应用前景?如何解决“信息孤岛”的问题?大数据又将如何提高我们决策的准确性,帮助我们更准确地预测未来? 在2014年7月25日腾讯互联网与社会研究院主办的“大数据连接的未来——2014腾讯互联网与社会研究院高峰论坛”上,芝加哥大学知识实验室主任James A. Evans分享了《大数据的大蓝图》。 芝加哥大学知识实验室主任James A. Evans 大数据的大蓝图 我是Jame
数据来源:普华永道思略特咨询公司(PwC Strategy&)、加密谷协会(Crypto Valley Association),2018
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。
导读:统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。
本文则针对中文拼写纠错进行一个简要的概述,主要分享基于n-gram语言模型和困惑集来做中文拼写纠错的方法。
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