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只学Python找到工作吗?还需要学习什么技能?

只学Python找到工作吗?当然可以,像是爬虫抓取、测试都是可以从事的的方向。还需要学习什么技能? 云计算近几年是非常火热的一个技术,不仅拥有令人羡慕的薪资,而且在技术方面也是处于公司的核心地位。openstack是最近几年学习python的人最值得学习的一个云计算框架。 它是通过python语言开发的,因此python在编程语言方面拥有先天的优势,通过深入研究Nova和Swift模块,能够快速的搭建私有云、企业云、公有云。 现在大部分深度学习框架都支持Python,所以Python是人工智能(AI)和数据分析常用语言。不仅如此,Python还含有优质的文档、丰富的AI库、机器学习库、自然语言和文本处理库。 综上所述,只学Python当然找到工作,但是为了有更好的职业发展前景,建议大家最好也可以学一学web开发、云计算、人工智能、自动化运维等等内容。

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机器学习算法在预测化学品的毒性方面胜过动物试验

编译:chux 出品:ATYUN订阅号 研究人员报告称,用大量化学安全性数据进行训练的机器学习软件能够很好地预测某种毒性,而这样的预测甚至可以与昂贵的动物研究结果相媲美,有时甚至准确率更高。 7月11日发表在Toxicological Sciences杂志上的一篇论文中,Hartung的研究小组报告说,他们的算法可以准确地预测成千上万种化学物质的毒性,这一范围比其他已发表的模型更广泛,从吸入损害到伤害到水生生态系统 其他研究人员和公司也正在开发机器学习算法,尽管他们还没有发表关于他们工作的论文。化学品安全机构正在密切关注此事。 他负责协调这项工作并为北美达勒姆的美国国家毒理学计划开发替代毒性测试方法。今年晚些时候,美国环境保护署(EPA)计划在线发布免费下载的共识模型。

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    深度学习为图片压缩算法:节省55%带宽

    本文来自图鸭科技团队的投稿,他们用深度学习技术设计、优化图片压缩算法,在保证图像画质的情况下节省55%带宽。本文将介绍实现方法及测试对比。 这两大技术都各有优劣,为了最大程度的应对市场需求采用深度学习技术做图片压缩算法已受到业界越来越多的关注。 深度学习技术设计图片压缩算法 通过深度学习技术设计压缩算法不仅能在不借助HEVC的情况下设计出更适合商用的更高压缩比的图片压缩算法,还可以在保持图片画质同时,尽可能降低图片体积。 图2:用深度学习进行图片压缩示意图 如何评判压缩算法? 总结 总体而言,借助于深度学习设计视频和图像压缩算法是一项非常具有前景,但同时也非常有挑战性的技术。 最后,大家可以点击阅读原文获取TNG测试链接(建议在PC端测试)。

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    机器学习到底替人干哪些工作?《科学》列出了8条评估标准

    Brynjolfsson还说,老板们将要面临的挑战是,如何将那些工作“解绑”,依据是否被自动化将它们进行归类,然后“重新绑定”成全新的工作。 虽然对于可自主解释AI系统的研究工作正在进行中,但现在这一领域的系统在这方面做得依然比较差。 能够容忍错误、不需要可证实的正确度或最优解决方案的任务 几乎所有的机器学习算法都是从统计学和概率上得出解决方案的。因而,要把它们训练到百分之百的准确度几乎不可能。 不会随时间迅速变化的任务 一般而言,机器学习算法只会在未来的测试样本分布于训练样本分布近似时才会干得漂亮。 这其实大部分不是机器学习的问题,而是最新机器人机械化控制器的成果。 在机器学习将会如何影响劳动和工资方面,这篇论文同样考虑了其中经济因素的潜在影响。比如,在一些案例中,计算机将会取代人类。

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    手把手 | OpenAI开发可拓展元学习算法Reptile,快速学习(附代码)

    大数据文摘作品 编译:Zoe Zuo、丁慧、Aileen 本文来自OpenAI博客,介绍一种新的元学习算法Retile。 在OpenAI, 我们开发了一种简易的元学习算法,称为Reptile。 MAML元学习算法: http://bair.berkeley.edu/blog/2017/07/18/learning-to-learn/ 元学习学习如何学习的过程。 此算法接受大量各种的任务进行训练,每项任务都是一个学习问题,然后产生一个快速的学习器,并且能够通过少量的样本进行泛化。 为了分析Reptile的工作原理,我们使用泰勒级数(Taylor series)来逼近参数更新。 下图显示了在 Omniglot 上由梯度之和作为元梯度而绘制出的学习曲线。g2对应一阶MAML,也就是原先MAML论文中提出的算法。由于方差缩减,纳入更多梯度明显会加速学习过程。

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    学界 | 一个样本也准确学习,OpenAI元学习算法邀你体验

    AI 科技评论按:OpenAI 今天发表了一篇博客介绍了自己新设计的元学习算法「Reptile」。算法的结构简单,但却可以同时兼顾单个样本和大规模样本的精确学习。 元学习是一个学习「如何学习」的过程。一个元学习算法要面对一组任务,其中每一个任务都是一个学习问题;然后算法会产生一个快速学习器,这个学习器有能力从很小数目的一组样本中泛化。 Reptile 的工作方式 和 MAML 类似,Reptile 首先会为神经网络寻找一组初始参数,以便网络稍后可以根据来自新任务的数量不多的几个样本进行精细调节(fine-tune)。 OpenAI 的研究人员们从一开始就感到惊讶,惊讶的是这个算法居然运行出结果。当 k =1 的时候,这个算法就相当于是「联合训练」,在所有任务的混合体中做随机梯度下降。 下图就展示了在 Omniglot benchmark 中把每种不同的梯度和作为元学习的梯度的算法学习曲线。g2 对应的是一阶 MAML,也就是最初的 MAML 论文中表述的算法

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    推荐算法工程师学习路线及工作指南

    本文从我自己的学习成长经历、如何判断自己是否适合从事推荐算法、推荐算法工程师需要的知识储备、怎么找一份合适的推荐算法工作、怎么可以更快的适应工作5个部分来讲解。 Part 2如何判断自己是否适合从事推荐算法推荐算法工程师对数学、机器学习、编程等技能都有一定的要求,在这些方面是需要有一定基础的。如果想做好推荐算法,还是有一定难度的。 如果你这些方面基础还不错,并且对推荐算法也非常感兴趣,那么你将推荐算法作为自己的职业是比较好的选择。 养成良好的编码习惯,多注释,多总结,利用空余时间多学习工作相关的技能,比如你只做推荐模型的特征提取这块,需要多学习方面的技术,在网上搜集其他公司是怎么做的,学术上是怎么做的,保持对这块的持续关注和学习 当你能够完全应付工作时,走上正轨后,除了在自己做的这块逐渐深入学习了解,同时需要对整个推荐业务流(即上面图1涉及到的各个方面)做学习了解,形成自己整体的认知能力。

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    学习偏好,北大&BOSS直聘的这个AI模型更好的为你找工作

    现有针对人岗匹配推荐问题的研究通常集中在学习简历文档以及岗位描述文档自身的表示后计算双方的匹配度。 问题定义 在本文定义的人岗匹配推荐任务中,每个岗位文档由多句岗位职责与任职要求组成,每个简历文档由多句相关工作经验组成。在实际应用场景下,求职招聘数据中的招聘者与求职者双方天然带有历史行为记录信息。 这些面试沟通记录可以作为标注数据供模型学习双方的偏好。 方法描述 如图所示,文本提出的模型由招聘者与求职者双边对称的表示学习网络,以及匹配网络三部分组成。 ? 采用对称的方式,在求职者的简历文档的表示学习中,模型遍历该求职者历史曾经面试过的岗位描述文档,得到最终的简历表示。

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    Xnor开发小型太阳设备用于部署深度学习算法,无需电源

    在许多情况下,设备本身不会使用机器学习技术,而是将数据发送到云,以便更有效地完成任务。因为构成AI的过程通常是资源密集型的,会占用CPU并消耗电池电量。 它的突破是使边缘设备上的深度学习模型的执行如此高效,以至于5美元的Raspberry Pi Zero几乎可以像超级计算机一样执行最先进的计算机视觉过程。 它使用的是与太阳计算器类似的能量。 ? 只要电池处于任何类型的光中,它就会为图像处理器和物体识别算法提供动力。它需要大约一百毫伏的工作才能工作,不过在较低的电平下,它可以不那么频繁地拍摄图像。 它不是产品 当然,真正的突破并不在于现在有了太阳智能相机。这可能是有用的,当然,但这并不是这里值得吹嘘的。

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    复旦大学宋志坚教授:深度学习在mpMRI图像处理、医疗数据增强方面工作心得 | ISICDM 2019

    这几年,人工智能尤其是深度学习得到了广泛应用,我们也开展了一些这方面的研究工作,今天想结合我们实验室工作的具体工作,和大家交流一下深度学习给医学诊断和治疗带来的机遇及其存在问题。 第一个是人工建模的思路,这种思路的步骤是首先提出问题,然后对问题进行深入的分析和探讨,在这个基础上提出算法,然后再根据算法来进行编程。 ? ? 近年来,深度学习在医学诊断和治疗方面的研究有很多,我们可以快速回顾一下这方面的进展。 ? 而且,深度学习的诊断速度很快,是人工的150倍。 此外,还有利用深度学习对基因组学进行研究的案例。 ? 在皮肤病方面,皮肤癌的诊断准确度达到0.96,黑素瘤方面达到了0.94。 我们做的第二个工作是临床数据增强。 在前列腺穿刺导航研究当中,首先要对前列腺进行分割。这里面会遇到一个问题,就是临床数据包括前列腺数据的获取很难。此外,医生在这方面工作量很大。 ?

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    学界 | 别再抄袭论文图片了,机器学习算法自动检测出来

    AI 科技评论按:近期来自纽约雪城大学的 Daniel Acuna 等人在 bioRxiv 上发表了一篇文章,作者在文章提出了一种机器学习算法,该算法能够自动进行论文图片查重,其目的旨在解决文献查重中的一个死角 ORI 有多种工具来协助工作人员进行图片,但每年他们也只报告了大约 10 例的学术不端行为;为了这少数的几例报告,不知道他们要查阅多少案例/文件以及对比多少图片。 讨论 这篇论文的意义一方面指出了 PubMed 开放获取的论文中,有相当多的论文(0.59%)被三位科学家一致认为存在欺诈行为,另一方面它提出了一种大规模分析文献图片重用(抄袭、欺诈)的方法,为各类期刊及研究诚信机构提供了可行的 Daniel Acuna 等人的这项工作为了降低时间复杂度,一方面只选择了少量的生物医学的出版物(4324 个期刊的 760036 篇论文),另一方面只考虑了第一(末位)作者自身论文中的图片重用现象。 如何构建训练-测试集,可能是促进相关研究的一项重要工作。从利益相关的角度来说,可能期刊和研究诚信机构更应该在这些方面做出努力和尝试。

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    2017全球网络安全峰关注人工智能与未来的网络防卫

    对这个日益严重的问题,一个解决方案是使用人工智能和机器学习算法来检测并修复安全漏洞。人类分析师仅能够审查有限数量的安全事件。与此相比,算法可以每天查看数百万个事件,并发现可能被人类忽视的模式。 惠普实验室高级研究员Miranda Mowbray表示:“存在能够识别相似数据项类别的机器学习算法,以及可以识别非常特别的数据项的其他机器学习算法。 你可以查找那些与被特定恶意软件感染的计算机有相似DNS行为的计算机;你也可以查找那些具有非同寻常的行为,并与受到基于已知技术的未知恶意软件攻击相吻合的计算机。” 人工智能虽然不能完全替代人类分析人员,但可以极大地简化工作。例如,2016年,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员设计了一个使用监督学习来发现并报告安全威胁的AI系统。 Gleicher说:“当前有很多关于AI的炒作,但是如果你仔细分析这些炒作,你会发现实际部署在网络安全方面的AI非常少。它可能会在创新曲线中体现出来,但目前还没有出现。”

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    密码库LibTomCrypt学习记录——(2.12)分组密码算法工作模式——OMAC认证模式

    它们之间的关系是这样的: 为避免基本的MAC算法CBC-MAC存在的安全缺陷,Black和Rogaway对其进行了改进,提出了避免CBC-MAC安全缺陷的XCBC算法。 子密钥生成 记加密算法为CIPH,其分组大小为b比特;密钥记为K;输出子密钥为K1和K2。子密钥生成步骤如下: step 1. L = CIPHK(0b). step 2. 这样一来,两个子密钥的来历就是: 子密钥生成的流程图(生成子密钥K1和K2) MAC生成 记加密算法为CIPH,其分组大小为b比特;密钥记为K;输入消息为Mlen比特长的M,输出MAC值为Tlen比特长的 使用子密钥生产算法生成子密钥K1和K2; step 2. If Mlen = 0, n = 1; else, n = 向上取整(Mlen/b). step 3. buflen, // block中数据的长度 blklen; // 分块大小,即密码算法分组大小 unsigned

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    应用监控系列之谁开发谁运行谁监控

    目录 1、谁开发 2、谁运行 3、谁监控 4、监控图片示例展示 1、谁开发 开发很好理解,程序员的主要本质工作,通过代码的方式去实现业务需求。 开发过程中,经常涉及一个博弈的过程,一方面是项目进度,一方面是代码质量。 但这个肯定是趋势,随着技术的进步,不断的完善,以后可能会越来越简单,就像人工智能一样,现在也越来越多的机器学习相关的框架,对算法内部实现进行了封装,使用算法,就像方法调用一样简单,降低了门槛。 其实开发、部署只是开始,监控是至关重要的部分,监控帮助我们发现问题,定位问题,改善问题。 监控的内容,主要分为机器的监控,调用链监控、jvm的监控、业务指标的监控。 调用链还有一个最大的好处是分析每个接口方法,调用了哪些方法,每个方法消耗了多长时间,方便对接口进行优化。接口优化的原则最好找那些经常调用,并且调用时间比较长的方法进行优化,这样的性价比最高。

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    Python继续霸榜,SQL写得溜,面试或许加分

    点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 熟练掌握 SQL,或将成为职业香饽饽。 对很多人来说,SQL 可能不是最有吸引力的语言,也不是编写出伟大算法的语言,但学会使用 SQL 在工作中会获益很多。 这一现象反映出雇主往往会寻找那些精通 SQL 的求职人员,就像以前在招聘时,招聘条件会要求熟练掌握 Java、C++ 等,现在他们倾向于加上 SQL 这一选项。

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    学界 | 不设目标也通关「马里奥」的AI算法,全靠好奇心学习

    在 54 个环境上的大规模实验结果表明:内在好奇心目标函数和手工设计的外在奖励高度一致;随机特征也作为强大的基线。 通过与任务匹配的奖励函数最大化来训练智能体策略。 强化学习算法依赖外在于智能体的工程环境奖励。但是,用手工设计的密集奖励来对每个环境进行标注的方式是不可扩展的,这就需要开发智能体的内在奖励函数。好奇心是一种利用预测误差作为奖励信号的内在奖励函数。 为了更好地理解好奇心驱动学习,研究者进一步研究了决定好奇心驱使学习表现的关键因素。在高维原始观测空间(如,图像)中预测未来状态还是颇具挑战的,但最近研究显示,辅助特征空间中的学习动力会改善这个结果。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1808.04355v1.pdf 摘要:强化学习算法依赖外在于智能体的工程环境奖励。 3 实验 3.1 无外在奖励的好奇心驱动学习 ? 图 2:8 款 Atari 游戏和《超级马里奥兄弟》的特征学习方法对比。

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    CCAI 2019 | 张钹:走向第三代人工智能

    在张钹看来,人工智能之所以能取得这些成绩,主要来自三方面的原因:一是大数据,二是计算能力,三是算法。 以围棋为例,一个人类棋手一生能够经历的棋局量级达到百万,可AlphaGo在三个星期内就学习了7000万局人类棋局,还“左右互搏”,自己与自己下,量级达到几十亿级。 支撑AlphaGo在如此短的时间内“消化”掉几千万局棋局的,正是强大的学习算法。 现在的深度学习本质上是基于概率统计的学习,简单来说,就是寻找那些重复出现的模式,重复多了就会被认为是规律和真理,所以大数据也会出现不理想甚至是错误的结果。 比如智能驾驶汽车要上路,如果人类不清楚工作原理,那如何放心的把生命安全托付给计算机?

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    休斯敦大学开发机器学习算法,可更快预测10万种化合物特性

    休斯敦大学的研究人员设计了一种新的机器学习算法,该算法足以在个人计算机上运行并预测超过10万种化合物的特性,以寻找那些最有可能成为LED照明的高效荧光粉的化合物。 Brgoch等人与UH数据科学研究所合作,并利用UH高级计算和数据科学中心的计算资源进行以前的工作。然而,用于这项工作算法是在个人计算机上运行的。 该项目首先列出了来自Pearson晶体结构数据库的118287种可能的无机磷化合物;该算法削减到超过2000。又过了30秒,它产生了大约二十几种有前途的材料清单。 Brgoch说,这个过程如果没有机器学习需要数周。 他的实验室进行机器学习和预测,以及合成,因此在同意算法推荐的硼酸钡钠是一个很好的候选者后,研究人员创造了这种化合物。 研究人员说,更重要的是,他们证明机器学习可以大大加快发现新材料的过程。这项工作是他的研究小组利用机器学习和计算指导他们发现具有变革潜力的新材料的更广泛努力的一部分。

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    数据分析小白必看,一种通用的数据分析思路

    本文是笔者对学习和实践数据分析的一个总结,希望提供一种通用的数据分析思路,并在分析思路的每个步骤中介绍相关的分析算法及其应用场景,对于算法只做浅层次的介绍,待读者在实际使用中自行深入了解。 做好准备工作后,接下来就进入正题,开始分析: 04. 它是什么? 数据分析一定是针对某一些对象的,就像消费记录针对的是某一店铺。那首先要做的,就是通过数据来描述这一对象。 就像了解一个人一样,首先要了解他是个怎样的人,然后便是他的特点,比如我的一位朋友是个学霸,他的特点就是每晚学习到12点,每科成绩基本满分。所以,主要从两个方面关注一个对象,整体描述和特征: 1. 特征分析 特征工程是很庞大,正如描述的那样,数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只能逼近这个上限而已。特征工程包含了特征提取和特征选择,由于其算法众多且比较复杂,这里不一一介绍。 而异常发现,除了直接观察的异常,比如我们的学霸这次居然有一科没及格,更多的需要注意暗物质。所谓暗物质,就是无法直接观测的现象和关联。

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    这三家机器人初创企业正在改变世界

    这些结合了世界顶级软件创新,人工智能和机器学习的系统,正在改变每样商品生产和配送的核心过程。 视觉引导车辆 (VGV)在自主运输大型货物,实现两日内甚至当日送达服务方面正起着越来越重要的作用。我们看到,从制造业到先进的物流设备,包括汽车、工业产品发展和零售等多个行业,VGV都得到了广泛应用。 作为在仓库和物流中心运用3D视觉技术的先锋,我们很高兴看到这些新发明在改善和简化供应链方面做出的贡献。 ? Tally机器人每行进4英尺就会停下来拍一张高清照片,每小时扫描15000件商品。 我们可能不用仰头寻找那改变我们世界的机器人了,因为它们就在我们脚下。 我们可能不用仰头寻找那改变我们的世界的机器人了,因为它们就在我们脚下。 对于有些人来说,让智能机器在未来经济中扮演重要角色是件令人担忧的事。

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