(图片来源：网络) 大数据 洞悉每一分广告费花在哪里 著名广告大师约翰·沃纳梅克提出：我知道我的广告费有一半浪费了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了。...由于不清楚目标用户在哪里，通过什么途径才能将广告信息精准推送到目标用户面前，以往只能靠撒天网式的广告尽可能多地覆盖用户，这样盲目投广告的确会浪费不少广告费，品牌主往往不清楚每一分广告费花在了哪里，带来了什么样的营销效果...智能匹配 目标用户在哪里，广告就到哪里 大数据精准营销的核心在于让广告在合适的时间，通过合适的媒体，以合适的方式，投给合适的用户群体。...、平均阅读、头/次条点赞、10W+阅读文章数统计等媒体影响力数据；周阅读趋势图、工作日以及周末发布时间柱形图等图表分析数据，以大数据分析方法实现对媒体传播价值客观、准确的量化评估，从而让品牌清楚自己的目标用户在哪里...所以，智能大数据技术让品牌营销告别了以往的“粗放式、广撒网”，通过智能匹配合适的媒体来进行广告传播，从而有效触达目标用户。
进行数据评估 进行数据评估，可以帮助你了解企业中的高价值数据资产——你的客户信息和其他敏感数据，哪些文件被大量使用，以及谁在使用它们，与哪个部门有关。...它将帮助CIO们发现工作计划中的任何缺陷，并确保他们在数据发生泄露或发生灾难时做好了准备。 5. 确保正确地加密敏感数据 有效的数据防灾所需的是要将加密数据执行备份。...对动态或静态的加密数据进行全面的备份，可以防止未授权用户访问和有效减少数据的曝光。对于注重安全的组织，必须遵循规章制度来维护敏感数据的安全。...不要忽视笔记本电脑 大多数灾难恢复计划的重点是保护数据中心，虽然数据中心的安全至关重要，根据Gartner，几乎三分之二的企业数据都放在数据中心外。...每周进行随机的恢复。进行灾难恢复测试并审核你的数据池。保证总是可以恢复你的数据。
联邦学习 联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术， 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下...现在，在人工智能第三次崛起的末期，这个新兴领域的命运仍然不确定。 凛冬已至 很大程度上，人工智能的兴起是由大数据的可用性推动的。...大数据推动了面部识别、营销推广等许多领域深度学习的发展，这一度被视为人工智能浪潮的主要突破之一。...虽然这些政策对于保护消费者隐私很重要，但它们也对数据的使用施加了严重的限制，从而间接影响了人工智能应用程序未来发展的新方向。...破局的希望 消费者保护措施和数据隐私是不可协商的，也是建立必要信任的底线。但在另一方面，它也带来了数据饥荒和人工智能增长放缓的风险。
然而，目前的智能设备在检测后一般都需要远程传输数据，需要上网，这就让智能医疗陷入“不智能”的最关键点。我不夸张的说，这个东西别说爷爷奶奶了，我父母那个年龄层的都不一定会弄。...其实用户真正需要随时采集的、和健康状况关系最为密切的是血液、X光图等等数据，而这些数据采集设备价格昂贵，且不易携带，仅仅能交流一些心跳和症状数据，几乎让智能医疗成为鸡肋。...总而言之，目前的智能医疗，面临着“难诊断”、“不便利”、“不能医”这三大问题，与智能相去甚远。 智能医疗的春天在哪里？ 吐了那么多槽，有人肯定会说，那按照你那么说未来移动医疗无路可走囖！...1、减少人为数据的输入 移动医疗的数据未来一定要尽量地减少人为数据的输入，更多地用传感器用智能可穿戴设备作为数据采集的入口，确保数据采集的准确性和标准化。...2、利用大数据技术让硬件变得更“智能” 现有所谓智能硬件的智能程度还不够，是因为还没有将病种细分化，从细分病种入手，收集大量标准化、连续性数据，然后利用大数据技术让硬件变得越来越“智能”。
//定义function时的右边的括号()里面的参数叫做形参....//函数没有通过return明确返回值, 默认返回undefined /*4.return的作用和break相似, 所以return后面不能编写任何语句(永远执行不到) // break...console.log(a, b); return a + b; } // let res = getSum(10, 20); //定义实参的目的是把值传给形参...b); return a + b; } let res = getSum(10, 20) //记住，核心是return返回的值返回到原来调用的函数的地方哈
1、目标 在这篇文章中，我们将研究人工智能的未来，来了解人工智能在真实的行业中的前景和就业机会。我们将从人工智能介绍、人工智能应用程序、示例、人工智能职业以及人工智能中的工作概况开始。...不能复制人类 智力被认为是大自然的恩赐，关于人类智力是否会被复制的伦理争论将继续下去。 5、人工智能的应用和例子 虚拟个人助理 在这种情况下，从各种来源收集大量数据以了解用户。...这些公司正在加强在人工智能领域的领先地位。 在生活的每个领域，人工智能都是存在的。我们使用人工智能将大数据组织成不同的模式和结构。此外，模式有助于神经网络、机器学习和数据分析。...与你的团队一起讨论潜在的用途 团队必须在业务领域投入和鼓励，AI可以被部署。数据重、效率低的过程可能会带来好处。此外，找到它们存在的地方。另外，人工智能是如何解决这些问题的。...解决气候变化问题 这看起来像是一个机器人的高阶指令，但是有人说“机器比一个人拥有更多的数据访问权限——存储的统计数据多得令人难以置信”。我们可以使用大数据，以便人工智能有朝一日能够识别趋势。
alphalens第一个难点就是把要测试的因子相关的数据整理成alphalens需要的那样。我们从alphalens的一个数据标准化函数说起。...groupby_labels=None): 我们来解释一下参数： factor : pd.Series - MultiIndex 一个MultiIndex Series类型的数据...prices : pd.DataFrame 通常是一个列数很多的dataframe的数据结构，如下图所示，列名是股票代码，index是日期。 ?...所以，我们需要准备好上面这些输入的数据。 最后，我们来看一下这个函数的返回值。...如果，我们整好数据，然后使用了这个函数获得返回值，那么，技术性难题已经解决了80%了。
人工智能是一种独特的技术，能够处理不断增长的数据量，并从中提取有用的信息。随着人工智能技术不断发展和成熟，它在未来有着广泛的应用前景。...医疗保健：人工智能可以帮助医生和医疗专业人员更快速、准确地诊断疾病。例如，人工智能可以通过分析大量的医学数据和病例，提供更加精准的诊断和治疗方案。...金融服务：人工智能可以通过分析大量的金融数据，预测市场趋势和风险，提供更加精准的投资建议和风险控制方案。...自动化驾驶和交通管理：人工智能可以通过分析交通数据和路况，提供更加智能的交通管理和自动驾驶技术，减少交通事故和拥堵，提高出行效率。...人工智能可以帮助车辆处理数据、识别和理解道路标志、障碍物、其他车辆和行人等信息，使驾驶更加安全和高效。医疗保健：人工智能可以在医疗保健领域提供工具来帮助医生进行诊断、预测疾病，以及开发治疗方案。
而人工智能的发展使得测试提效成为可能。 智能化测试值不值得做？应该如何做？业界有哪些实践？是不是大家都可以做智能化测试？...在即将到来的 12 月 2 日和 3 日，由 InfoQ 主办的 ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）上，我们携手出品人美团李永刚，共同邀请了业界专家来分享智能化测试落地实践。...在计算智能和感知智能方面拥有丰富的实践经验，目前负责打造基于风险驱动的交付模式。 议题二 在美团微服务架构质量体系的建设中，美团采用了智能化的解决方案——服务链路分析。...服务链路分析的整体思路是基于大数据挖掘和机器学习，自动学习微服务架构的链路关联关系和链路上运行的数据规律，深入理解和透视业务系统，产出依赖关系图，服务链路类别，接口参数场景，各类耦合方式的规律及变更等核心基础数据...演讲提纲 1、微服务架构对质量的挑战 2、解决方案介绍 3、实践效果说明 4、未来展望 议题亮点 1、图数据库在质量领域的应用 2、链路结构和链路属性的理解 3、聚类和挖掘等机器学习算法在质量领域的应用
铭记历史教训，现在最关键的问题已经变成了找到真正有用的数据。数据的量的确增加了，但值得注意的是：大部分的增长都来源于非结构化数据。 让我先根据Webopedia的定义来解释什么是非结构化数据。...尽管每个单独的文档可能都包含基于其创建程序的特定结构或格式，非结构化数据也可以被认为是“结构松散的数据”，因为数据源其实是具有结构的，但数据集内的所有数据包含的结构可能不尽相同。...与此相反，数据库则是一种常见的“结构化”数据。 所以回顾历史，我们现在讨论的除了数据超载还加上了一个新的变数——代表了大部分新增数据量的非结构化数据。非结构化数据代表着新的量的产生。...本体论是用于组织信息的结构框架，可作为一种知识展现用于人工智能、语义网、系统工程、软件工程、生物信息学、图书馆学、企业书签和信息架构。领域本体的创建也定义本体论和其企业组织架构方面应用的基础。...引擎利用本体论就可以返回一个特定的结果：“亚伯拉罕-林肯”。 本体论最简洁的表述方式： 什么是数据？ 这意味着什么？ 它哪里来？ 为什么我们需要它——一旦我们知道这些，我们就能找到真正需要的数据了。
元数据管理作为数据管理的基石，确保了数据的可发现性、可理解性和可信度，为数据资产化和数据要素化提供了必要的支持和框架。通过精确的元数据管理，企业能够有效地组织、分类和利用其庞大的数据资产。...元数据管理，在数据资产化和数据要素化中的作用 在探索数据资产化和数据要素化的旅程中，元数据管理扮演着不可或缺的角色。元数据，简而言之，是“关于数据的数据”。...描述性元数据有助于查找和理解数据资产的特性；结构性元数据揭示了数据的组织和设计；管理性元数据则关注于数据的维护和管理历史，比如数据的版本控制和更新历史。...元数据管理，是指对元数据的规范化收集、存储、维护和提供访问的过程。它的主要目的是确保数据资产的可发现性、可理解性和可信度，从而使数据资产化和数据要素化的努力能够达到预期的效果。...这种理解基于元数据对数据资产的详细描述——包括数据的创建日期、数据质量、相关的业务术语以及数据之间的关联性等信息。
项目分为三种类型： 可视化项目 - 探索性数据分析（EDA）项目 - 预测建模 可视化项目 最容易上手的就是数据可视化， 以下3个数据集可以用于创建一些有意思的的可视化效果并加到你的简历中。...很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 探索性数据分析项目 探索性数据分析（EDA），也称为数据挖掘，意思是数据分析过程中使用了多种技术来更好理解数据。 1....探索影响预期寿命的因素 世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，预测对预期寿命的最大影响因素是什么？...能源消耗的时间序列预测 该数据集由美国区域传输组织PJM网站上的功耗数据组成，使用此数据集，查看是否可以构建时间序列模型来预测能耗。...信用卡欺诈检测 该数据集显示了两天内发生的交易，其中284,807笔交易中有492笔欺诈。数据高度正态分布，欺诈占所有交易的0.172％。学习如何使用不正态的数据集并建立信用卡欺诈检测模型。
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深度学习离不开大量的计算来产生复杂的模型，同样也离不开大量的数据输入进行训练。可以说人工智能的最新进展，就是算力巨大进步和大数据技术的发展相结合的产物。...这种人工智能和大数据结合产生的智能决策的潜力是巨大的，互联网巨头们比如谷歌，脸书，亚马逊，已经通过这一技术的突破赚得盆满钵满。 可是这些技术对于更小更广泛的企业来说，要想使用起来，就非常的有困难了。...因为它把用户使用大数据和人工智能进行业务推广的门槛降至最低，同时保留了其强大的推荐能力。...经过这么多年的实践，通过大数据和人工智能的结合，以用户的数据为中心，结合智能算法进行推荐，已经是整个行业众所周知的解决方案。 但是，这个众所周知的解决方案想要在任何一家公司落地生根，都不容易。...这就是腾讯云大数据智能推荐平台牛逼的地方了。 腾讯云大数据智能推荐平台客户使用的效果怎么样呢?
这是一个不可遏制的发展趋势，也是人类进步的标志。 随着当下全球数据的增长已经到了一个高峰，数据的存储单位不断扩大，由此大数据的概念被重视，如何处理海量的繁杂数据就是这个时代转型的关键所在。...大数据引领生活 从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。...▼解决方案之全维度数据分析与挖掘 －时间、空间、维度、指标标准化，与业务强相关－联动分析、钻取分析、细节展示，多角度帮助深入挖掘问题，辅助决策－将智能分析结果通过QQ、微信、邮件、ERP写入等相关的方式通知用户...，智能辅助决策 ?...学会聆听数据发出的声音，第一需要与时俱进，跟上时代进步的步伐。第二改变我们看待知识价值的方式。第三扩展大数据的广度。 随着数据价值转移到数据拥有者手上，传统的商业模式同时也被颠覆了。
我好奇的是，面对我们终将要创造的人工智能，我们会选择告诉它一个怎样的关于意义的故事？它会选择相信一个怎样的念想？它会过于理智以致自我毁灭吗？天地不仁以万物为刍狗，活着不容易，希望人工智能也有这份福气。...人工智能能够具有的是意识的部分功能：人工智能可以接受外界信息以及反馈，能处理问题，甚至可以说话，按照既定程序去模仿人类的表情。但模仿这个词本身不就说明了一些问题？...“人性”与人工智能未来前景 Meow J：人工智能在我的理解能力的范畴之内属于一个悖论。...，而所谓人工智能，我相信人类是希望最大限度的代替自己。...“强人工智能”和“弱人工智能”的分野： ryan：你家狗狗有灵魂吗？Siri呢？植物人呢？灵魂有程度和界限之分的吗？严肃而无趣地讲，如果不能对“灵魂”下一个公认的定义的话，那么这些讨论往往是无意义的。
、数据采集，便于进行数据分析。...从公开的数据来看，这是相当显著的成绩。...所谓工业，它有着自己的发展迭代速度，而稳定、安全是其不可违背的第一法则，这就要求厂商在智能化推进过程中要抓住材料物理属性等核心点，对“AI用在哪里、如何用”这些问题的思考进行更为深入的思考。 ?...不得不说，这确实是一个值得投入和探索的方向。 将用户需求体现在分工协作上，设计生产与产品销售的融合 落在细微处，制造业智能化过程就是不断在寻找最优的路径，同时优化材料、加工步序、时间、成本等生产工序。...对此，制造业信息化专家宁振波曾用二十字对可以预见的理想状态做出总结：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。 但是从更为长远的角度来把控，智能制造最终能够延展的边界在哪里？
在 6 月 11 日百度在京举办的小度新品发布会上，身为「小度智能音箱」代言人的蔡康永在揭晓其尝鲜价后惊讶地说到。 ? 在这场悄然打响的智能音箱价格战上，百度终于拿出了自己的王牌。...百度智能生活事业群组（SLG）总经理景鲲表示，这款智能音箱拥有「毫不妥协的硬件配置」。...不仅拥有高效的语音识别速度及优质的音频处理效果，能够提供 360°的听觉体验，还搭配了主动降噪、波束成形和远近场拾音技术，可以在 5⽶内通过语音轻松唤醒。 ?...除了音质外，智能程度也是衡量智能音箱产品差异性的重要衡量指标之一。 在景鲲口中，小度智能音箱追求的是「更领先的智能体验」。...作为每个家庭的重要成员，孩子与智能音箱的交互方式是很多家长选择智能音箱产品的主要参考因素。为此，小度智能音箱专门打造语音合成声音，利用童声缩短与孩子的沟通距离。
""" import codecs import collections from operator import itemgetter # 训练集数据文件 RAW_DATA = "....), key=itemgetter(1), reverse=True) sorted_words = [x[0] for x in sorted_word_to_cnt] # 稍后我们需要在文本换行处加入句子结束符...在PTB数据中，因为输入数据已经将低频词汇替换成了 # ""，因此不需要这一步骤。...每个单词的编号就是它在词汇文件中的行号。 #!...每个单词的编号就是它在词汇文件中的行号。 """ import codecs import sys # 原始的训练集数据文件 RAW_DATA = ".
那么，当越来越多的二线甚至三线城市迎接来了自己的地铁，中国哪里的地铁是最拥挤的呢？...最拥挤的地铁线，都在上班路上 谈到拥挤的地铁线路，很多人都在电视上看过北京天通苑站的挤地铁盛况，但是天通苑所在的五号线并不是北京最拥挤的线路。...通过报告发现，广州地铁3号线以每小时最高6.43万人次搭乘的数据，超过北京、上海的所有线路，位居高峰小时断面客流排名之首。...节假日的地铁才是流量之王 从时间的维度会发现，除开早晚高峰的因素，当一个车站的客运量上升明显，它通常与节假日的出现相关。...事实上，全国最高客流量的数据出现在2018年8月17日的广州体育西路站——前文已经提到，体育西路站是地铁3号线的交叉点，全线路客流汇合于此，而这一天正值七夕节，因此创下了84.6万人在此站经过的惊人数据
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