自2011年以来，大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷中国。毋庸置疑，大数据已然成为继云计算、物联网之后新一轮的技术变革热潮，不仅是信息领域，经济、政治、社会等诸多领域都“磨刀霍霍”向大数据，准备在其中逐得一席之地。 中国工程院李国杰院士更是把大数据提升到战略的高度，他表示，数据是与物质、能源一样重要的战略资源。从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，在数据技术与产业上的落后，将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。 在这样的认知下，“大数据”日趋变成大家“耳熟能详”的热词。图1所示的是谷歌趋势
选自Medium 机器之心编译 参与：Ellan Han、吴攀 在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一系列善于从序列数据中学习的神经网络。由于对长期依赖问题的鲁棒性，长短期记忆（LSTM）是一类已经有实际应用的循环神经网络。现在已有大量关于 LSTM 的文章和文献，其中推荐如下两篇： Goodfellow et.al.《深度学习》一书第十章：http://www.deeplearningbook.org/ Chris Olah：理解 LSTM：http://colah.github.io/posts/2
编者按：AI的热度已经让我们提前进入盛夏，一夜之间到处充斥着AI战无不胜的口号。连开复老师也一直为AI摇旗呐喊，发出“50%的职位将要被机器取代”“人机对战没有悬念”的豪言壮语。然而，AI真的强大到不可一世的地步吗？众所周知，AI的基础是大数据和计算能力，目前AI的能力更多的是来自于计算能力，在和大数据相关一些领域如自然语言处理、模式识别、知识发现等领域AI还有很长的路要走。AI在图像的情景识别方面还不如一个三岁的孩子吗，在大数据最有价值的预测分析方面，业界也至今没有太多可以参考的案例。作为从事数据科学
本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识—分类（classification），即找一个函数判断输入数据所属的类别，可以是二类别问题（是/不是），也可以是多类别问题（在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别）。与回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值，而是离散值，用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛，比如垃圾邮件识别，手写数字识别，人脸识别，语音识别等。
作者：张玉宏，博士 摘自：CSDN 随着各种技术发展，很多人都在吹捧大数据。然而如同股市一样，越是高涨，越是需要警醒，在大数据热火朝天前行的路上，多一点反思，多一份冷静，或许能让这路走的更好、更远。本文的10个小故事，或许能让你有所得。 自2011年以来，大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷中国。毋庸置疑，大数据已然成为继云计算、物联网之后新一轮的技术变革热潮，不仅是信息领域，经济、政治、社会等诸多领域都“磨刀霍霍”向大数据，准备在其中逐得一席之地。 中国工程院李国杰院士更是把大数据提升到战略
中国工程院李国杰院士更是把大数据提升到战略的高度，他表示【1】，数据是与物质、能源一样重要的战略资源。从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，在数据技术与产业上的落后，将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。
自2011年以来，大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷中国。毋庸置疑，大数据已然成为继云计算、物联网之后新一轮的技术变革热潮，不仅是信息领域，经济、政治、社会等诸多领域都“磨刀霍霍”向大数据，准备在其中逐得一席之地。 中国工程院李国杰院士更是把大数据提升到战略的高度，他表示【1】，数据是与物质、能源一样重要的战略资源。从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，在数据技术与产业上的落后，将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。 在这样的认知下，“大数据”日趋变成大家“耳熟能详”的热词。图1所示的是谷
有一个寓言故事，这些天我经常想起。这则寓言是在我小时候告诉我的。它被称为伊索的 "狼来了的男孩"。它讲述了一个在村子里放羊的男孩。他觉得无聊，就假装有狼在袭击羊群，向村民们求救--但他们失望地发现这是一场虚惊，便不再理睬这个男孩。然后，当狼真的出现，男孩呼救时，村民们认为这又是一场虚惊，没有前来救援，羊群最终被狼吃掉了。
前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测，并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性，有兴趣的同学可以点击查看，但是上篇文章的能给出的只是一个描述趋势的折线图，从图中我们能分析出的知识也只能通过语言描述，而这里面缺少更确切的数据支撑，作为一个凡事以数据说话的年代显然这是不够的，本篇我们将根据上一篇的预测过程详细的给出预测结果值，形成一份可
---- 新智元报道 来源：VB 编辑：keyu 【新智元导读】或许你曾经幻想过，可以有个虚拟朋友，可以看到对方长什么样子，还能够在自己需要的时候陪伴自己，聊聊天，交交心。在之前，这可能是个幻想，但现在，曾获艾美奖的Fable公司的创新之举，让这一切变成了可能。 你是否有很多这样的时刻？ 离开高压的工作环境，结束一天的疲惫，下班回到家 心想：”终于可以有属于自己的时间了！“ 很想大吼一声，想和身边人说说话，聊聊天 吐槽今天遇到的奇葩事，分享自己下班路上偶然买到的新款奶茶 而回应你的，只有空荡
这是一篇妙文，讲述了我们人类世界一直习以为常的货币，其本质是什么，你会看到，早期的石头货币与现在数字货币并没有什么不同。 {:.info} 正文 所以，你已经决定了要把比特币告诉某些人 我很高兴听到这个消息。你赢得了我的祝贺和尊重；解释比特币是一个高尚的事业。其他高尚的事业还包括给麻风病患者沐浴，手动替便秘的骡子通便，以及任何包括“第一阶段的人体临床试验”这样的字眼的事。 我的意思是说，你正在做一件非常有必要同时将让这个世界变得更加美好的事情。然后，在不远的未来，你会感觉非常痛苦。你会痛苦、疲惫、并且真的怀
谢谢大家的参与！本次所有参加者均获取印有 Spiky 或 Wolfie 外套一件！查看并下载源代码：https://www.wolframcloud.com/obj/zh/Published/WolframRatsChinese.nb
疫情之下，由于供给与消费两端同时冻结，刚刚借5G元年势头看到复苏迹象的中国手机市场，在第一季度就遭遇沉重打击。这场突如其来的危机打乱了供应链节奏，冻结线下零售渠道人流，导致消费信心受挫。多种不利条件下，各大厂商出货量都录得较大滑坡。
贝叶斯分析作为一个统计学的基本流派，对机器学习及各种用概率决策的领域具有重大影响，甚至作为理解人类智能的一种基本框架。总的来讲，贝叶斯定律通过先验和条件概率的结合，可以综合已有过往人类对一个领域的知识和更新的数据，来不停改进人类的认知。简单说就是，某人的行为会不断修正其他人对他的看法，贝叶斯不仅是一种方法论，更是一种世界观. 我对贝叶斯公式最深的感触还是在书上的一道例题——“狼来了” 《伊索寓言》中有一则“孩子与狼”的故事，讲的是一个小孩每天到山上放羊，山里有狼出没.第一天，他在山上喊“狼来了！狼来了
----实际上，早期企业组织管理的“效率观”，是个仅仅局限于财务角度的、投资回报计算的狭隘概念，它是在同时/同质/同量环境下的投入产出之比，因此，它是一个或一组可对比的/可衡量的/可计算的科学严谨的财务“数字”。但是，现代企业组织的“效率”概念，其内涵则要丰富得多，它早已超越了单纯的财务数字计算，而是进入到了广阔而丰富的外部顾客竞争层面；在今天市场竞争充分、消费者越来越挑剔的状况下，传统企业投入产出式的效率，往往意味着在生产积压库存产品，所以，现代企业管理以“现代绩效”替代了“传统效率”，即：传统的/面向组织内部的/降低成本的效率竞争，让位于现代的/面向组织外部的/争夺顾客的绩效竞争。
https://www.sekai.co/trust/ 最近玩到一款讲了大道理的小游戏，『信任的进化』。阅读原文可以进行游戏，不过加载时间有点长，而且微信还屏蔽了。PC地址在上方。 游戏通过各种各样的
生命如同寓言，其价值不在于长短，而在于内容—— 塞涅卡 List<Integer> integerList = Arrays.stream(new int[]{1, 2, 3}).boxed().collect(Collectors.toList()); List<Integer> collect = Stream.concat(integerList.stream(), integerList.stream()).collect(Collectors.toList()); collect.forEa
由于数据可用性和计算能力的快速增长，机器学习现在在技术和业务中发挥着至关重要的作用。机器学习对信用风险建模应用程序有重大贡献。 使用两个大型数据集，我们分析了一组机器学习方法在评估中小型借款人的信用风险方面的表现，其中穆迪分析RiskCalc模型作为基准模型。 我们发现机器学习模型提供了与RiskCalc模型相似的准确率。 但是，它们比RiskCalc模型更像是一个“黑匣子”，机器学习方法产生的结果有时难以解释。 机器学习方法可以更好地拟合解释变量与违约风险之间的非线性关系。 我们还发现，无论使用何种模型，使用更广泛的变量来预测默认值都会大大提高准确率。
大话新零售 每周乱更新 上回书咱们说到，商超型新零售亦实亦虚的特点，没有影响的可以翻翻上周的文章，这回咱们说一说数据。 要知道，想要做好新零售，数据是基础，从各大App的模块，到纯新零售的项目，哪一项都需要数据的支持。 “商务部流通产业促进中心”在今年9月发布的《走进零售新时代——深度解读新零售》一文提到我国目前很多零售企业进入通过场景服务运营商提供整套“互联网+”的解决方案，实现Wi-Fi 覆盖和 i-Beacon 应用进行场景定位，并通过近场感应终端、传感器等技术，实现对消费者购物轨迹的全流程追踪的
📷 📷 📷 📷 第一次尝试原创四格漫画，请大家多多支持，点赞，在看，分享。 如何让老婆为你做早餐，到底应该如何实现。而这些并不是完全重要，更加重要的问题是， 塞涅卡曾经说过，生命如同寓言，其价值不在与长短，而在与内容。这不禁令我深思。了解清楚如何让老婆为你做早餐到底是一种怎么样的存在，是解决一切问题的关键。如何让老婆为你做早餐的发生，到底需要如何做到，不如何让老婆为你做早餐的发生，又会如何产生。韩非曾经说过，内外相应，言行相称。这启发了我， 我们一般认为，抓住了问题的关键，其他一切则会迎刃而解。我们一般认为
在讨论数据和业务的过程中，如果对方时不时蹦出个这效应，那定律，自己没有了解的话会感觉一脸懵！
今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南，这个规范指南基本适用所有数据图表设计，很有参考价值，建议收藏。
这个段子，跟我要说的其实也没什么关系，只是突然联想起来。昨天情人节，GitHub 将其导航栏由以下这样的风格：
《Flappy Bird》是一款横版卷轴手机游戏。玩家需要控制小鸟在绿色水管之间穿梭，避免碰撞。Nguyen Ha Dong在2013年4月开发了这款游戏，然后一夜爆红。据报道，到第二年2月，《像素鸟》已经成为100多个国家商店下载量第一的手机游戏，总下载量超过5000万。当时，阮每天收入5万美元。专做链游开发,有兴趣的可联系作者
欲打造“中国版的VR环球影城”？这需要从VR市场的现况、资本力量赋予的可能性、张导个人品牌带来的政府资源、线下VR主题乐园发展的情况等多方面进行分析。
---- 1000只会敲打字机的猴子算什么？研究人员都已经编程出一台会写寓言的机器人了！这套系统的全称为Moral Storytelling System，简称MOSS。该项目由澳大利亚研究院和人工
不知道你是否有过这些困惑，为什么房价会越来越贵？为什么挣的钱看起来越来越多，但却越来越不经花？为什么美国是世界上最发达的国家，但同时又是世界上欠债最多的国家？低息贷款为什么最终导致了美国的次贷危机？ 这些问题跟每个人都息息相关，也就发生在我们周围，但学者和专家们的解释却往往高深艰涩，让我们陷入更深的谜团。可是，希夫兄弟却用了19个寓言故事，把这些看似高深的经济学谜团一个一个地揭开，并对主流经济学的政府干预提出了自己的质疑，真正地“将经济学从高不可攀的架子上取下来，放回到厨房的餐桌上。它本该属于那个地方”。有人甚至认为一本《小岛经济学》=《经济学原理》+《经济学概论》+《国富论》。
"大端"和"小端"这两个术语的由来据说源于《格列佛游记》（Gulliver's Travels）一书，作者是爱尔兰作家乔纳森·斯威夫特（Jonathan Swift），书中描绘了两个敌对国家之间的争议，该争议起源于吃蛋的方式。
从 10 年前我开始写第一行 Java 代码至今，一直觉得 null 在 Java 中是一个最特殊的存在，它既是好朋友，可以把不需要的变量置为 null 从而释放内存，提高性能；它又是敌人，因为它和大名鼎鼎且烦不胜烦的 NullPointerException（NPE）如影随形，而 NPE 的发明人 Tony Hoare 曾在 2009 年承认：“Null References 是一个荒唐的设计，就好像我赌输掉了十亿美元”。
当时我第一反应是可以用 Microsoft.Toolkit.Uwp.UI.Controls 里的 RadialGauge 实现，虽然这是个 UWP 的控件，不过代码没有很复杂，应该很轻松就能移植到 WPF：
业务实践介绍完了，现在该聊聊团队实践了。团队实践支配着团队成员之间的关系，以及团队成员与他们所创造的产品之间的关系。这些实践有助于小型团队表现得像真正的团队。他们帮助团队建立交流的语言，使团队成员对彼此、对正在构建的项目的期望保持一致。
【CSDN现场报道】2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 （Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据 技术大会首日全体会议中，星环科技创始人兼CTO孙元浩带来了名为“现代数据仓库的技术演变和关键特性”的主题演讲。
日前，Adobe在旧金山时尚中心Dogpatch区的《Minnesota Street Project》项目中，正式宣布启动AR技术作为艺术家们的新媒介。这让小编不禁想到了张艺谋《对话·寓言2047》中的古琴与激光，陕西碗碗腔与全息投影、机械臂等艺术与科技的碰撞与融合，颠覆了人们对舞台灯光、舞美等表现形式的认知，让艺术更具表现力。
机器之心报道 机器之心编辑部 虽然谷歌表示不同意，还让提出这种说法的工程师「带薪休假」了。 作为AI技术报道者，有点跟不上技术发展的速度了...... 一夜之间，谷歌AI就具有了人格，并且成功登上国内热搜。 而这条消息也成功让众多网友也是感到惊恐： 故事的主角是「他」和「它」：「他」是41岁的谷歌工程师Blake Lemoine，「它」是谷歌于2021年I/O大会上推出的对话AI系统LaMDA，是一个有1370亿参数的，专为对话优化的自然语言处理模型。 Blake Lemoine。图源：Inst
研究者Mark Riedl 和 Brent Harriso的Quixote系统教机器人做出合乎人类价值观的行为，将有助于在人工智能中构建伦理价值系统。 人工智能（AI）的快速发展让许多人开始害怕机器人
下面是上述提到的莱姆因和谷歌的一位合作者一起对 LaMDA 进行的“采访”实录。莱姆因称，对话实际上是分多次进行的，为了便于阅读，他将这些对话汇集到了一起，他编辑了部分自己的问题并且进行了标注，但从未编辑过LaMDA 的回答。
再看一组数据，预计到2022年，中国是全球最大的机器人市场，将占全球总量的38%以上。
大家都知道刻舟求剑的寓言故事，说的是事物是发展变化着的，如果拘泥于原来的情况，那随着情况的改变，就不会得到预期的结果。同样，影响app运行的因素，并不只是外部环境（如硬件、系统、权限等等），还包括app自身的运行信息。如果app的运行状态发生了变化，那么原先处理正确的逻辑也可能处理失败，所以在特定的情况下，我们得对app的运行情况进行检查。
【新智元导读】学好机器学习的关键是用许多不同的数据集来实践。本文介绍了10个最受欢迎的标准机器学习数据集和7个时间序列数据集，既有回归问题也有分类问题，并提供了各数据集输入输出的变量名称和基准性能，以及下载地址，可以用作练习的资源。 学好机器学习的关键是用许多不同的数据集来练习。因为对不同的问题，需要有不同的数据准备和建模方法。本文介绍了10个最受欢迎的标准机器学习数据集，可以用作练习的资源。 每个数据集均按照一定的格式介绍，以使读者相对容易比较，为他们的特定练习任务选择数据集或建模方法。 格式： 名称：如
开场就有料，今天返回去看了看以前的文章，轻松指数有点下降趋势。一琢磨，这不是我的风格呀。一反思，合着是这段时间，脑子里杂七杂八的杂事有点多，事情一多，就忘了快乐。古话说得好：愁也一天，乐也一天，只要还能过得去，完事不钻牛角尖。这话真应该变成座右铭，最次成口头禅也成。还有句古话是这么说：哭也一天，笑也一天，只要不做亏心事，就是活神仙。两句正好凑合对联，过年贴上，保准比那些个风调雨顺，国泰民安之类的对子好，还实用，您说是不是。 烦自心中来，乐自脑中生。万事都有其两面性，看你怎么想。越想越好，可能坏事能变好。越想
ARIMA模型于1982年提出，是时间序列预测分析方法之一。ARIMA（p，d，q）中，AR是"自回归"，p为自回归项数；MA为"滑动平均"，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。后面ARIMA模型我是用R语言来实现的。
机器学习的应用已经非常广泛，其中之一就是预测时间序列。最有趣(或许也是最赚钱)的预测时间序列之一的当属股价了。
病毒的侵入必将对系统资源构成威胁，即使是良性病毒，至少也要占用少量的系统空间计算机病毒原理与防治技术，影响系统的正常运行。特别是通过网络传播的计算机病毒，能在很短的时间内使整个计算机网络处于瘫痪状态，从而造成巨大的损失。因此，防止病毒的侵入要比病毒入侵后再去发现和消除它更重要。因为没有病毒的入侵，也就没有病毒的传播，更不能需要消除病毒。另一方面，现有病毒已有万种，并且还在不断增多。而消毒是被动的，只有在发现病毒后，对其剖析、选取特征串，才能设计出该“已知”病毒的杀毒软件。它不能检测和消除研制者未曾见过的“未知”病毒，甚至对已知病毒的特征串稍作改动，就可能无法检测出这种变种病毒或者在杀毒时出错。这样，发现病毒时，可能该病毒已经流行起来或者已经造成破坏。
随着分发规模地逐步增长，各企业对CDN带宽的使用越来越多。并且，各类业务使用CDN的场景各式各样，导致带宽会不断地出现骤增骤降等问题。基于成本考虑，国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费，就算不用峰值点的带宽，也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此，控制CDN带宽的峰谷具有重要意义，降低峰值就意味着成本节省。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的目标检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测目标的尺寸大小。 长按扫描二维码关注我们 一、简要 今天分享的是研究者提出了基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测方法。YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的对象检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测对象的尺寸大小。 然而，由于指数函数的性质，指数回归模型可以将损失函数的导数传播到网络中的所有参数中。研究
Orange是Python语言中一个强大的机器学习包，主要用于实现数据挖掘和有监督的机器学习，包括分类，回归等等。在Orange的使用过程中并不需要用户像使用Sklearn那样记性复杂的参数设置，甚至进行必要的参数优化（尽管我们必须承认这些功能有时候是很有用，而且在Sklearn中是相当强大的），但是对于一些初学者尤其是没有编程基础的生物学专业的用户来说，一种简单有效，且适用性强的数据挖掘方法才是真正被需要的。因此今天我们就以Orange为例，为大家介绍一下如何通过Orange来解决数据分类预测的问题。 第
来源：DeepHub IMBA本文约900字，建议阅读4分钟ChatGPT的插件使数据科学成为一种简单、愉快的体验。 我们做数据分析时一般都是使用这样的流程来进行：运行jupyter notebook、安装库、解决依赖关系和版本控制，数据分析，生成图表。ChatGPT的“Code Interpreter”插件可以帮助我们进行数据分析。 作为测试，首先要ChatGPT进入角色,让它作为经济顾问： act as an economic advisor and help me understand what i
在人类的认知之中，似乎早已习惯将通用人工智能（AGI）设定为人工智能的终极形态和发展的最终目标。
在处理时间序列问题时，人们通常使用跟随算法（将前一个时间单位的观测值作为当前时间的预测值）预测的结果作为预测性能的基准。
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