12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
机器学习作为近几年的一项热门技术，不仅凭借众多“人工智能”产品而为人所熟知，更是从根本上增能了传统的互联网产品。在近期举办的2018 ArchSummit全球架构师峰会上，个推首席数据架构师袁凯，基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验，分享了《面向机器学习数据平台的设计与搭建》。
摘要：TalkingData目前提供应用统计分析、游戏运营分析、移动广告监测、移动数据DMP平台、移动行业数据分析等。随着各项业务快速发展，数据规模也越来越大，带来很大的挑战。本文将简要介绍我们应对这些挑战的一些经验。 TalkingData诞生于2011年，目前提供应用统计分析、游戏运营分析、移动广告监测、移动数据DMP平台、移动行业数据分析和洞察，以及企业级移动数据分析和挖掘的解决方案等产品和服务。随着各项业务快速发展，需要机器学习支撑的需求也越多越多，数据规模也越来越大，带来很大的挑战。而且Talki
Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks，由最初的 Spark 创造者们成立的公司。Spark 因为在引擎方面比 MapReduce 全面占优，经过几年发展和 Hadoop 生态结合较好，已经被广泛视为 Hadoop MapReduce 引擎的取代者。
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。
最近遇到了一些朋友在群里讨论数据有哪些工作内容，看了一些讨论后总感觉不是很全面。今晚就顺便整理一波居士自己对数据工作内容的理解，这次会从数据团队的角度出发有哪些工作内容，希望能帮助大家理清思路。
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日，在机器之心 AI 科技年会上，蚂蚁集团金融机器智能部总经理周俊发表了主题演讲《可信 AI 在数字经济中的实践与探索》。 周俊介绍，如果将数字经济比作一棵树，树干中的人工智能 (AI)、大数据、云计算等技术，构成了数字经济的核心，起着承上启下的作用；树根中的隐私、安全等因素，决定长势以及未来；树干跟树根必须紧密融合，才能枝繁叶茂，其中 AI + 隐私、AI + 安全等成为当下亟需突破的方向。而可信 AI 技术理念将是数字时代抵御风险、提升科技包容度的关键能力之
作者 | 韩建飞 2023 年 2 月 5-7 日，QCon 全球软件开发大会在北京举行。作为全球领先的智能终端科技企业，OPPO 云服务中心高级总监韩建飞受邀出席，并发表了题为《OPPO 全球混合云建设之路》的演讲，与现场开发者共同探讨 OPPO 在混合云领域的探索与实践。本文为韩建飞老师的现场演讲实录 大家好，我今天分享的主题是《OPPO 全球混合云建设之路》。 众所周知，OPPO 是一家智能终端科技企业，我们今天将从用户视角出发，和大家分享 OPPO 的全球混合云建设和使用经验。 今天的分享
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
毫末智行是一家致力于自动驾驶，提供智能物流解决方案的人工智能技术公司。数据智能是毫末智行的核心能力，乘用车自动驾驶系统及解决方案、低速无人车生态系统及解决方案、自动驾驶相关产品研发与定制服务三大垂类产品为数据智能服务，同时，数据智能也反哺三大垂类产品。
VMware——毫无疑问是数据中心虚拟化的统治者，但由于进入云计算应用的时间比OpenStack晚，一些企业选择使用OpenStack作为其私有云的基础网络搭建。尽管OpenStack的部署已非常广泛
同美国市场一样，以Hadoop为代表的开源大数据技术，在中国大数据产业经历了一段狂热期，目前这股浪潮正渐渐退去。
这背后所利用的技术就是人工智能中很重要的神经网络与机器学习，神经网络模拟电信号在人脑神经元之间的传递过程，对输入数据进行处理。利用分层的神经元，从大量样本数据中总结出共同特征，由此生成高还原度的合成声音。
对人工智能而言，2017是不平凡的一年： AlphaGo再胜人类 腾讯宣布进军AI 百度无人驾驶汽车上五环 AI教育要从娃娃抓起 寒武纪成全球AI芯片首个独角兽 阿里巴巴成立达摩院 类人机器人Sophia首获公民身份 国家正式公布人工智能四大平台 .......... 近年来，人工智能技术在各行各业中的应用越来越普及，相关专业技术人才也是供不应求，各大公司或是创业公司不惜重金招募AI人才。 最近一项统计显示，人工智能相关职位平均年薪达到30万元-60万元，从业时间长的甚至能达到年薪百万。下面是来自一些招聘网
作为编程人员或者工程师，你去企业面试的时候这些企业通常依据公司常用的编程语言来觉得是否适合该公司的工作，想一些大型的互联网公司还会考虑到你的学历层次，受教育情况，个人参与的项目成就等，但最重要的因素通常是你的工作经验以及你是如何获得这些经验的，实际上，小公司或初创企业往往更关心你使用哪些特定的语言或技术。 虽说编程并不是一件很简单的事情，但也绝非难事，比如就有那么一些比较好学的编程语言，相比较其他的编程语言更容易学习，比如 JavaScript 比Java更容易学习，Python 比 C++更容易学习。 📷
【新智元导读】英特尔11月30日上午在北京举行“2016英特尔人工智能论坛”。本次大会可以认为是英特尔在人工智能，特别是深度学习上的战略布局在国内的首次全面展示。新智元在此前的报道中曾提到，英特尔的深度学习技术现在很大程度上依赖于今年收购的芯片公司Nervana。本次大会除英特尔全球副总裁中国区总裁杨旭以外，Nervana首席执行官兼联合创始人 Naveen G.Rao 也发表演讲。此外，英特尔另外两位副总裁Jason P. Waxman和 William A. Savage，以及英特尔中国研究院院长宋继强
【新智元导读】百度发布DuerOS智慧芯片，BAT人工智能大战全面升级。抓住了操作系统这个核心中的核心，百度“All in”对话式OS。在3月27日新智元开源·生态AI技术峰会上，百度度秘事业部总经理景鲲发表演讲《对话式人工智能的应用与未来》，全面解读百度对话式的人工智能操作系统 DuerOS，还坦承分享了很多经验教训，以及百度在人工智能方面的储备和战略。 3月30日，百度发布了DuerOS智慧芯片，百度官方称，这将“完善智能物联网生态，开启‘可对话’智慧设备时代”。 发布会上，百度宣布与紫光展锐、ARM、
作者 何从庆 授权自 AI算法之心 近些天在微信群里经常看小伙伴问到“机器学习如何入门，看哪些资料 ?”，于是乎想根据笔者学习两年多的学习经验，介绍下机器学习如何入门，该看哪些资料？下面我将从以下几个
来源商业新知，原标题：机器学习入门方法和资料合集 | 资源 近些天经常有小伙伴问到“机器学习如何入门，看哪些资料 ?”，于是乎想根据笔者学习两年多的学习经验，介绍下机器学习如何入门，该看哪些资料？下面
2018 年，人工智能在各行各业中的落地应用越来越多。十多年前，所有的企业都在想办法互联网化，如今，所有的互联网企业都在试图 AI 化。技术的竞争归根结底表现为人才的竞争，毫无疑问 AI 工程师是 IT 行业需求缺口最大的高端技术岗位，薪资水平虽远高于其他行业，但 AI 工程师依然供不应求。除了高校里科班出身的相关专业毕业生，有代码经验的转型程序员也广受 AI 公司的欢迎。 据招聘网站的数据统计显示，最高薪酬的 56 个岗位 ( 分为：60-100 万、100 万 + ；两档 ) ，要求硕士以上学历的岗位有
想必国内绝大多数网民都有新浪微博的用户账号。据最新数据显示，2018 年第四季度财报，微博月活跃用户突破 4.62 亿，连续三年增长 7000 万 +；微博垂直领域数量扩大至 60 个，月阅读量过百亿领域达 32 个。毫无疑问，从 2009 年 8 月上线至今，微博已是当前业界领先的中文社交媒体，成绩斐然。
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow不机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌AI团队不Tensorflow框架的开发团队，可以说是唯一的业界良心免费教程。从本文开始，【OpenCV学堂】将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容不代码演示部分，前面相关文章阅读回顾：
机器之心报道 机器之心编辑部 Rust 越来越流行，开始跨入 Android 领域。谷歌宣布 AOSP (Android Open Source Project) 现已支持使用 Rust 开发 Android 操作系统。 Android 系统涉及很多组件，开发者会根据正在开发的 Android 部分而选择不同的编程语言。对于应用开发者来说，Java 和 Kotlin 是比较流行的选择；而对于从事操作系统以及内部底层的开发人员来说，C 和 C++ 是比较好的选择。 近日，谷歌为操作系统开发者增加了第 3 个
有爬虫经验的各位小伙伴都知道，正常我们需要登录才能获取信息的网站，是比较难爬的。原因就是在于，现在各大网站为了反爬，与爬虫机制斗智斗勇，一般的都加入了图片验证码、滑动验证码之类的干扰，让我们的爬虫半途折返。
据招聘网站的数据统计显示，最高薪酬的 56 个岗位 ( 分为：60-100 万、100 万 + ；两档 ) ，要求硕士以上学历的岗位有 30个，比例 53%，比 AI 工程师中硕士学历要求的平均比例 28.6%，高出一倍。
对于深度学习框架而言，PyTorch是一匹十足的黑马，虽然Tensorflow依然占据着老大哥的位置，但是从2019年的各项数据显示PyTorch大有一飞冲天之势。关于各个深度学习框架的盘点，请看这篇文章：深度学习框架盘点。小编在这里给大家盘点一下PyTorch比较好的入门书籍，方便大家查阅学习。
奥鹏教育龚亚勋：大数据支持下的远程教育，如何用数据提升教学质量
11月4日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯正式宣布开源其全场景在离线混部系统Caelus。 Caelus由腾讯大数据团队联合腾讯多个业务部门共同研发，旨在解决大数据资源缺口问题，通过Caelus在离线混部，扩充大数据任务可用资源，发挥空闲资源更大价值。在腾讯内部，Caelus混部方案已经被大规模应用到广告、存储、大数据、机器学习等多个业务，平均提升30% 资源利用率，节省了上亿成本。 近年来，随着互联网业务的发展，大数据类任务的资源需求呈指数级增长，资源成本问题突出。但各大权威机构的调研数据显
张夏天，曾在IBM中国研究院，腾讯数据平台部，华为诺亚方舟实验室任职。对大数据环境下的机器学习，数据挖掘有深入的研究和实践经验。现任TalkingData首席数据科学家，主要工作有三块：一是大规模机器学习能力的建设，二是基础数据的深度挖掘和整理，三是支持不同业务的数据挖掘和业务建模的工作。前两个工作都是为了支持第三个工作的高效进行。 CSDN：您对算法是怎样的理解？以及相比于产品决策团队、数据工程师，算法工程师在一个公司里如何安排好自己的位置？ 张夏天：算法是机器学习的核心，所有的研究都是为了最后设计出更
📷 ---- 新智元报道 来源：IJCAI-18阿里妈妈国际广告算法大赛 编辑：文强 【新智元导读】IJCAI-18阿里妈妈国际广告算法大赛上周结束，来自中国的团队包揽了冠亚季军。冠军方案采用了迁移学习的方法，核心代码只有一页。 IJCAI 2018阿里妈妈国际广告算法大赛上周圆满结束，有来自50多个国家和地区的6000多名选手组成的5300多支队伍参赛（有700多名来自国外）。 中国团队包揽了前三名。 实际上，进入决赛的8支队伍均来自中国。 这代表了中
在国内，探智立方就是持有这样愿景的一家公司，这家成立于今年年初的公司致力于开发一个有「自主模型设计」能力的平台——DarwinML——以进化算法为基础，找到模型不依赖人工设计的「进化之路」，从而降低人工智能的应用门槛，让各行业的 IT 人员，行业专家能更简便的将人工智能落地于各种适合并需要的场景中，解決人才短缺及技术能力不足的普遍問題。
【AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏，本期主人公是第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟。 记者：付江 胡时伟 第四范式联合创始人、首席架构师。曾任职于百度，作为系统架构负责人，主持了百度商业客户运营、凤巢新兴变现、商业“知心”搜索、阿拉丁生态等多个核心系统的架构设计工作。作为链家网创始团队，从0开始完成了链家网新主站、经纪人新作业系统、绩效变革系统的整体架构设计以及研发团队的建设管理，参与规划及推动了链家系统和研发体系的互联网化转型。现任第四范式研发总工程师，带领产品研发团队打造出国内首款
企业架构并不是一个新的概念，粗略地算一下它已经有40年的历史了，那么企业架构是干什么的呢？我们直接对真实世界的企业进行分析的话是比较困难的，因为表面上看企业是由人组成的，这样的话如果我们想对它进行分析、了解它的价值和缺陷就很难。因此我们将企业进行一个抽象，不同领域对企业的抽象是不一样的，比如经济学会认为企业就是由许多契约组成的一个关系，就像人和企业间签订的劳动合同等；IT、数据领域对企业的抽象则是一些流程及信息流。所以我们也说企业架构是对真实世界企业的业务流程、IT设施的抽象描述。
采写：鸽子 7 月22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团& 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。 大会开幕前，CSDN独家采访到本届大会程序委员会主席、蚂蚁金服副总裁兼首席数据科学家漆远博士。 本次采访中，漆远博士首次对外批露了日前刚刚完成的一项重大创新——把深度学习和图模型结合起来，在知识图谱上做相关推理的能力，这在行业应用上绝对是第一次。 此外，漆远博士还谈到了蚂蚁金服目前正紧缺的图像人才，以及蚂
AI 科技评论按：今日在腾讯研究院年会中，腾讯副总裁姚星发表演讲《AI 真实的希望和隐忧》，他在大会中介绍了“低调”的腾讯 AI 部门所做的事，并深入讲解该如何提升机器学习的能力以及对 AI 的看法。文章由 AI 科技评论进行编辑。 腾讯在 AI 方面确实很低调，很多人问我腾讯有没有做 AI？怎么从来没有向外宣传呢？ 解密腾讯 AI 部门 实际上从 2016 年 4 月份开始，腾讯成立了自己的 AI 部门。目前这个部门拥有 30 多个科学家，90% 以上的人都是博士学历，绝大多数人都是海外名校归来，包括
刚刚落下帷幕的“2018年中国人工智能峰会”活动中，分论坛关于AI芯片的议题引发了多方关注。在AI的第三次浪潮中，摩尔定律再次被唤起，应用端强烈的需求加速AI芯片的成长，但目前，芯片发展仍然制约着智能化发展。为此，论坛特别邀请了多位行业内企业代表和专家就芯片的发展现状和方向做了深入的探讨。
本篇的背景源于最近部门领导提出的“数字化全景视角的运维模式”期望，这种基于海量运维数据的上帝视角对于常规数据统计方法有点吃力。AI对于解决复杂、海量、非结构化数据场景的视角可能是解决此问题的切入点。所以，打算学习一下大厂对智能的观点，先拔高一下视角，本篇是对IBM智能方案的学习。
本篇文章是出于自己的认知和观感，不代表任何立场。写这篇文章的目的初衷是帮助网络安全从业人员的发展与提升。
一、写在前面 本篇文章是出于自己的认知和观感，不代表任何立场。写这篇文章的目的初衷是帮助网络安全从业人员的发展与提升。 如果你存在在网络安全领域的攻防遇到了瓶颈或在销售技术支持类岗位力不从心的感觉，推荐你看这篇文章。当然你是校招生那更好了，因为你可以跳过我写Python的阶段直接去第二阶段深化自己的专业方向能力。 二、我转型的动机与原因 最开始我自己首先是项目经理出身在乙方从事安全系统的交付与售后工作，然后从事的是渗透测试与应急相应的工作。在两年的实践过程中我察觉了自己在渗透测试领域能完成基本的渗透测试与业
【新智元导读】与机器学习不同，数据挖掘关注对特定问题及其数据的理解，针对每个问题设计最适合的解决方案。但本文作者却使用同一个管道，解决 3 个不同数据分析预测问题，都取得了比较好的结果。这种思路与机器学习类似：不针对某个具体问题，而是优化模型或算法。同时，在这三项竞赛中，都涉及了随机森林、PCA 等常用的机器学习算法。希望作者的 Kaggle 竞赛实践经历能对你有所启发。 （文／Ying Dong）近年来大数据已成为一个热门话题。由于计算机技术和数据存储能力的快速发展，世界上的数据量已经在各种领域呈爆炸趋势
作者 | vivo 互联网容器团队 - Pan Liangbiao 本文根据潘良彪老师在“2022 vivo 开发者大会"现场演讲内容整理而成。vivo 互联网技术公众号后台回复【2022 VDC】获取互联网技术分会场议题相关资料。 2018 年起，vivo 以容器作为基础底座，打造了一站式云原生机器学习平台。向上支撑了算法中台，为算法工程师提供数据管理、模型训练、模型管理、模型部署等能力，为广告、推荐和搜索等业务赋能，成功为算法实现了降本、提效，让云原生和容器价值初露锋芒。基于机器学习平台的试点成果
近日，微软的2019年Build大会在美国西雅图召开。国内的众多伙伴无缘亲身到场，但微软还是很好的将大会视频发布出来。这里分享 5 部，包括微软CEO在内的大会演讲。
作者 | 温芳 360 系统部数据开发高级工程师 一年前，360 系统部开始研究云舟项目——打破传统存算一体结构、保持近实时的弹性，云原生计算存储分离类似 Snowflake 的 DaaS 数仓平台，并支撑公司日益增多的机器学习任务 。 我们遇到的第一个挑战就是线下存储如何与云上的计算资源适配，数据依然存储到云下的 PoleFS 存储中，无法对接云上的 Serverless 弹性容器实例。我们倾向于使用 serverless 容器，因为它简单易用、极致弹性、最优成本、按需付费；但同时 Serverless
导读：自动化是嵌入到整个智能供应链Y的基因里去的，我们服务的一个愿景是希望通过自动化技术实现供应链全链条的降本提效。本文将分享京东如何利用AI驱动端到端补货建设，包括以下几大方面内容：
原文： Graph-powered Machine Learning at Google 作者： Sujith Ravi 译者： KK4SBB 责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系heyc@csdn.net或微信号289416419 近些年来，机器学习技术取得了巨大的进步，使得计算机系统能够解决复杂的现实问题。其中一项先进技术就是由Google研究院的Expander组开发的大规模、基于图的机器学习平台。基于图的机器学习是一款功能强大的工具，被广泛用于我们日常接触到的Google产品和功能，比如用于收
导读 / Introduction 11月4日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯正式宣布开源全场景在离线混部系统Caelus。 Caelus由腾讯大数据团队联合腾讯多个业务部门共同研发，旨在解决大数据资源缺口问题，通过Caelus在离线混部，扩充大数据任务可用资源，发挥空闲资源更大价值。在腾讯内部，Caelus混部方案已经被大规模应用到广告、存储、大数据、机器学习等多个业务，平均提升30% 资源利用率，节省了上亿成本。 近年来，随着互联网业务的发展，大数据类任务的资源需求呈指数级增长，资源成本问题突
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