AI科技评论按：本文为「范式大学系列课程」。Web服务器部署在云上已经算是常见的事情了，那么机器学习系统如何呢？ 亚马逊AWS目前的运维水平成为行业标准，但凡有公司要自己搭建 OpenStack，先要
这次大猫想聊一下“公有云”这个话题，特别的，是使用微软的Azure公有云服务后的一点感受。
在移动银行，熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就有广泛应用。由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在，金融领域出现了很多机器学习的应用场景，这主要是由计算能力的提高以及机器学习技术方法的普及推动的（比如谷歌的Tensorflow）。 今天，机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在每天的日常金融应用中有多少应用模式。 TechEme
<数据猿导读> 51猎头CEO刘维在2016年中国信息通信大数据大会上分享了以“大数据认知时代下如何让人力资源产业更聪明”为主题的演讲。他讲到，传统招聘虽然非常土，但为现在的互联网招聘提供了一个业务基
7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，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 2017 中国人工智能大会（CCAI 2
而在网友的回复中，曝出了世界各地这一大热专业的待遇情况，有的国家一年能开出50万美元（350万人民币），有的却不如普通公务员。
技术自媒体，属于自媒体行业，为什么说是门生意？我认为是因为其中产生了交易。任何有交易的地方，就有生意，就有商业模式。比如你上街去某个车店买个车，去某个房屋中介买个房等等
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用Airbnb找房，是不是经常觉得“这个房子正合朕意”？ 除了照骗拍得好之外，机器学习也功不可没。 Airbnb的工程副总裁Mike Curti
前言 如今，数据科学变得越来越复杂。这种复杂性由下面三个因素导致： 增长的数据生产能力 —— 环视四周，数的出多少个能产生数据的设备呢？如果你用笔记本电脑来浏览本文的话算一个，如果身边有智能手机（以及安装的APPs）的话再加一个，如果带了健身手环的话还要加一个，驾驶的汽车（有些情况下）也算一个 —— 它们都在持续不断地生产数据。现在设想今后几 年内的情景，你所使用的冰箱、家里的温度调节器、穿戴的衣物、兜内的钢笔以及喝水的水壶都会嵌入传感器，不断向数据科学家（和数据库）传输数据用来分析。 低廉的数据存储成本
机器之心原创 作者：高静宜 3 月 28 日，腾讯云宣布推出深度学习平台 DI-X（Data Intelligence X），为机器学习、深度学习用户提供一站式服务，为其在 AI 领域的探索降低门槛并提供最流畅的体验。DI-X 平台基于腾讯云的大数据存储与处理能力，集成 Caffe、TensorFlow、Torch 主流深度学习框架，主打行云流水的拖拽式操作，具备强大的业内开源及腾讯自研算法库和模型库。DI-X 平台的推出是腾讯在 AI 领域长线布局中不可缺少的一环，也宣告腾讯云在 AI 布局的全面加速。
机器学习生成决策，物联网设备控制温室，在富民县的云果种植基地，我们看到了未来无人农场的雏形：
总有人在后台问我，如今 TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架，哪个更流行？ 就这么说吧，今年面试的实习生，问到常用的深度学习框架时，他们清一色的选择了「PyTorch」。 这并不难理解，这两年，PyTorch 框架凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，几乎占据了深度学习领域的半壁江山。比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。不夸张地说，掌握了 PyTorch ，就相当于走上了深度学习、机器学
【新智元导读】以人工智能驱动金融生活服务为切入点，北大“人工智能前沿”系列课程第三讲为观众描述了AI在特定领域的实现和应用。蚂蚁金服VP、首席科学家、普渡大学终身教授漆远博士担任本节课的主讲嘉宾。北大
机器学习已经强大到可以独立成为人工智能的一个子领域。 可以通过对机器编程实现比如执行网络搜索、理解人类语言、通过x光诊断疾病，或制造自动驾驶汽车。
在刚刚过去的“双11”消费狂欢节中，巨大的交易订单数再创新高，集中式爆发的咨询需求背后，一个全新的潜力市场正在浮出水面。阿里机器人客服“小蜜”、京东“无人客服”、苏宁“苏小语”、网易“七鱼”等智能客服，成为了这场电商大战幕后的重要角色。显然，AI的战火已燃烧到每一个客服坐席之中。
网易七鱼：跨屏交流、多平台服务，我们只想做人工智能云客服;云智慧携手海航云，共建APM新生态;2016科大讯飞年度发布会：开放全平台语音SDK，拥抱人工智能;API管理平台Rapid获350万美元融资
正当你认为弄明白了机器学习…..bang！又一个科技新词出现了。 深度学习 虽然它看起来可能只像另一个所有新的创业公司都在用的硅谷流行词语，深度学习实际上已经取得了一些令人惊讶的进步。我们将在这讨论一些介于科幻与现实之间的东西。 我们找到了深度学习专家吴恩达，并让他来解释什么是深度学习和我们应该期望它如何在2016年改变世界。 什么是深度学习？ 深度学习是机器学习的一个子领域，本质上是指尝试去比对神经网络（同样让你大脑工作的机制）。通过比对这些神经网络，我们可以重新创造出人脑工作时一些相同的过程。 其目标
可能小伙伴儿们会想“兴趣”不应该是第一位吗？为什么说就业机会是第一位呢，因为就业机会决定了你能否在这一行坚持走下去，兴趣虽然重要，但就业是基础。举个例子：年轻人都喜欢打游戏，但真正将打游戏用来变现的却寥寥无几，爱好打游戏的那叫不计其数。那如何看待我们的就业机会好不好呢？说白了就是语言的冷门和热门的区别。比如说Java、JavaScript在当下较为热门，而R、.NET这些就是冷门语言（没有歧视的态度），虽然这些语言也很好，但就业机会少。
文章转载自猎云网（微信号：ilieyun） ---- 2015年是企业服务元年，发展到今天，中国的2B领域呈现出两个不一样的特征：一是海外的企业服务市场高歌猛进，但另一方面，企业服务的创业者都还处于非常煎熬的状态中。 在寒冬时期，企业服务行业有什么变化？创业者需要注意哪些方面？行业未来的发展趋势又是如何？专注于企业服务的经纬中国合伙人熊飞在经纬创投的分享会上向创业者分析了他的观点和看法。 熊飞认为中国的企业服务市场发生了三个变化，首先是教育成本下降，公司不再认为SaaS是新的事物，教育成本比原来低
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近有研究人员测算，租卡训练一次谷歌PaLM模型的话，光计算成本就达上千万美元了，还不包括数据、测试的开销等，并且租GPU还比TPU划算一些。 最近谷歌的PaLM语言模型横空出世，接连打破多项自然语言处理任务的sota，这个拥有5400亿参数的Transformer语言模型再次证明了「大力出奇迹」。 论文地址：https://storage.googleapis.com/pathways-language-model/PaLM-paper.pdf
最近刚跳槽刚结束，也拿到了几家一线大厂的核心的 offer，总结一下经验希望能帮到其他同学。
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。
开发机器学习解决方案提升现有的预测算法并不是一件容易的事情。这需要大量的工作来保证其正确性，包括清除数据、建立基础结构、测试和再测试模型以及最终部署算法。 这里有七种机器学习服务，它们可以帮助你减少部署机器学习解决方案的痛苦。 1. 微软Azure机器学习 基于微软Azure云平台的Azure机器学习（Azure Machine Learning）为所有的数据科学家提供了一个流线型的体验：从只用一个网页浏览器设置，到使用拖放手势和简单的数据流图来设置实验。Machine Learning Studio提供了
随着云游戏平台的火爆，众多服务器厂商纷纷推出了各自的云游戏服务器，专门为游戏开发商以及个人用户搭建云游戏平台提供服务器支持，相对常规的云服务器来说，云游戏服务器拥有更为快速的数据处理速度，对于游戏画面的渲染也是极为出色的，其中做的比较好的就是腾讯推出的云游戏服务器了，那么腾讯云游戏服务器怎么配置？腾讯云游戏服务器需要多少钱？下面小编就为大家来详细介绍一下相关内容。
机器之心报道 编辑：蛋酱、泽南 一周之内完成融资，这就是 Transformer 的力量吗？ Hugging Face 的 transformer 模型在 GitHub 上现在有 6.2 万 star 量，一个星 1600 美元。 五年前，一家来自纽约的创业公司 Hugging Face 宣布，它为那些颇感无聊的青少年打造了一款 iPhone 聊天机器人应用，可以分享一些电脑生成的人脸和笑话，也可以和 Siri 玩互动。换句话说，他们想打造一个可以理解任何类型对话主题的聊天机器人。 「我们可以和人工智能谈
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。
随着人工智能的兴起，数据的质量和数量，已经成为影响机器学习模型效果最重要的因素之一，因此通过数据共享的模式来「扩展」数据量、从而提升模型效果的诉求也变得越发强烈。
6月24日下午，钛媒体和杉数科技主办的2017 AI 大师论坛在京举行，论坛邀请了五位算法优化、机器学习领域的顶尖教授、学者出席并发表学术演讲。论坛上，五位科学家围绕算法、数据、应用，结合各自的研究领域，畅谈了现状和未来的发展。纽约大学商学院助理教授陈溪参加此次论坛并发表题为“从机器学习到智能决策“的演讲。 AI 科技评论了解到，陈溪博士目前是纽约大学商学院助理教授，Carnegie Mellon 大学机器学习系博士，也曾跟随机器学习泰斗Berkeley教授Michael I Jordan 做了为期一年多的
本文共10000字，建议阅读时间20分钟 讲座选自清华大学苏州研究院大数据处理中心首席技术官赵勇于2015年4月8日在青岛大数据高峰论坛金融大数据分论坛上所做的题为《大数据驱动的个性化财富管理》的演讲。 我简单介绍一下自己，我是清华硕士，在美国芝加哥大学读博士，后来在美国微软公司工作几年，主要做广告大数据平台。2012年和我们中心的林辉主任一起创立清华大学苏研院大数据处理中心，主要做央企，国家部委大型中央数据统计，后来做用户端行业大数据。 先讲一下大数据爆发原因。实际上数据的问题，包括大数据问题，是
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AI对中国工程院院士、中科曙光董事长李国杰而言，并不是新事物。 作为中国最早一批计算机科学领域的专家学者，他在美国求学时便已亲身经历过上一波人工智能浪潮，其后又在科研任教和工业研发中，在并行处理、计算机体系结构、人工智能、组合优化等领域，颇多建树。当然，AI也是中科曙光的最新战略重点所在。 在近日接受量子位等媒体的采访时，李国杰院士谈到了他对当前AI发展的看法，特别是中国在AI竞争中存在的机会和挑战，他也提醒AI创业公司，要摆脱众多公司之前“不是
2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化，InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化，回顾过去，继续前行。 本文是大数据解读篇，在这篇文章里我们将回顾2015展望2016，看看过去的一年里广受关注的技术有哪些进展，了解下数据科学家这个职业的火热。 在关键技术进展部分我们在大数据生态圈众多技术中选取了Hadoop、Spark、Elasticsearch和Apache Kylin四个点，分别请了四位专家：Hulu的董西成、明略数
作者简介：Shivon Zilis是Bloomberg Beta的合伙人和创始人之一。她关注对数据和机器学习的早期投资，特别着迷于智能工具和业界应用。她的投资包括了Newsle、Context Rel
去年的AI 人工智能风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里，大家共同经历了很多： AlphaGo，Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐人类高手； 自动驾驶商业企业全面开花，e.g. 仅百度系自动驾
平时大家玩网络游戏的时候会要选择服务器，这是因为游戏是需要服务器支持的，一个游戏服务器里面容纳的玩家数量是有限制的，如果玩家们数量过多的话就会影响服务器的正常运行，所以大型游戏往往会为玩家们提供多个服务器，这个服务器满了就可以选择其他的服务器，那么100人云游戏服务器配置要求高不高？100人云游戏服务器大概需要多少钱？下面小编就为大家带来详细介绍。
这是「进击的Coder」的第 638 篇技术分享 编辑：蛋酱、泽南 来源：机器之心 “ 阅读本文大概需要 8 分钟。 ” 从事 AI 技术开发的同学应该知道，GitHub 上有一个 Logo 为笑脸 Emoji 的开源项目：Hugging Face。它的 transformer 模型在 GitHub 拥有 6.2 万 star 量，从当前项目估值来看，一个 Star 价值 1600 美元。 五年前，一家来自纽约的创业公司 Hugging Face 宣布，它为那些颇感无聊的青少年打造了一款 iPhone
大家现在可以想出一个数，你觉得一个好的交易员每年应该赚多少钱？（不是工资或奖金之类的，就是一个交易员实打实赚的）。
这段时间说实话有点不太想写文章了，比较累，有点动力不足，曾经天真的以为读者数量和增幅是成正比的，结果发现想太多了。
本文在新版《DZone大数据指南：数据科学和高级分析》中提供。获取更具洞察力的文章，行业统计数据，以及更多资讯！
2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化。本文是大数据解读篇，在这篇文章里我们将回顾2015展望2016，看看过去的一年里广受关注的技术有哪些进展，了解下数据科学家这个职业的火热。 在
李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 苹果推出Siri已经7年，杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）受到《星际迷航》的启发推出Alexa也已经3年。 其实，以人工智能为基础的互动界面
煤老板和IT精英相遇，两个人想比比谁更富有，但都不愿告诉对方自己真正拥有多少财富，也不想让第三方掌握原始信息。何解？
1 一觉醒来，发现InfoQ的大数据杂谈公众号改名叫AI前线了。相关的微信群也变成了AI前线群。大数据已死，AI当立，大概是这样一个节奏。 我依稀记得编辑拉我进群时候的盛况。于是我过去问编辑大数据是不是不做了，编辑和我说大数据内容不变，加量不加价。 也许编辑没有说谎，但是顶着AI名声的公众号里，即便有大数据的内容，估计也不再是头条二条了。大数据终究还是被抛弃了。 对于这个2008年开始碰Hadoop，2009年开始在Cosmos上班的人，有种说不出来的悲凉。不到10年，大数据这一茬被收割的差不多了。我们
我们团队是做数据科学咨询的（data analytics consulting），我们一般会跟客户说：“我们帮你做个“人工智能”模型（其实只是简单的预测模型），一年可以给你省xxx多少钱，增长xxx用户。”当然，我们会把这种项目包装为科技转型（technology transformation），告诉客户不升级你就要被时代抛弃了，好让他们买单。这种项目一直都很好卖，尤其是2017年前。各大咨询公司的套路都差不多，从学校拉几个毕业的硕博生，做好PPT（一般咨询公司的PPT中有一页是介绍团队），“编”几个成功案例，去了一般都能顺利把案子签下来。但说到底就是做几个简单的模型（一般就是逻辑回归、决策树和一些传统的统计模型），而这种三四个月左右的项目往往能要到100万美金（大概是4-6个咨询师的钱），显然利润是很丰厚的。那时客户非常依赖我们的专业，因为它们内部的确没有这个方向的人才。而且当新概念起来的时候，每个公司都想尝尝鲜。但从17年后大部分（包括传统行业比如连锁超市、加油站）都基本有了自己的数据团队，他们不再那么相信我们包装的很好的预测模型了。原因很简单：一是大部分咨询产品的质量不高，二是与其付钱给外人还不如自己组建团队（人力成本其实在逐渐下降）。
现在大家平时生活中浏览的网站涉及到的数据量都是非常庞大的，网站里面海量的数据是需要服务器支持的，所以对于网站来说服务器是非常重要的组成部分，一个网站在搭建之前就需要开发者们提前建设好服务器，这样才能保证后面工作的继续进行，网站建设好之后同样需要对服务器进行维护的，那么网站建设服务器怎么保证数据安全？网站租用服务器一年要交多少钱？小编下面就为大家介绍一下相关内容。
# #于是你每天放一次20元，罐子给复制出10元，计算一年下来，你总共有多少钱了呢
记得自己在去年的时候私信问了一些朋友关于DBA核心价值和最重要的能力的问题，听到了很多不同角度的思考和反馈，今天整理了下，时隔半年，也算是完成了一件心头的事情。
📷 美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，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 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合
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