答案显然是否定的。一方面，人工智能技术的应用越来越广泛，应用场景不断扩大，身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育等。
日前，由教育部新工科研究与实践专家组、教育部产学合作协同育人项目专家组和中国校企协同产学研创新联盟联合主办的“教育部产学合作协同育人项目第五次对接会”于11月23日在京召开。腾讯教育行业总经理龚振出席大会并发表《科技助力互联网产业人才生态建设》主题演讲。据龚振介绍，顺应产业互联网发展的需求，腾讯教育聚焦对新工科人才培养，致力于以科技助力互联网产业人才生态建设。
本文将对Docker Compose进行全面解析，重点阐述其定义和管理多容器应用的核心概念、优势以及在不同领域中的应用案例。我们还将分析Docker Compose在社区和市场中的发展情况，探讨其在Docker生态系统中的地位，并深入探讨其在技术领域中的应用场景，如持续集成/持续部署和测试环境搭建等。
腾讯云大学面向云生态用户的一站式学习成长平台，提供丰富优质的云计算、大数据、人工智能等课程内容，以及权威的腾讯云技术认证体系。
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
本文探讨了Go语言在机器学习领域的应用挑战，以及其未来的发展前景。Go语言作为一种强大高效的编程语言，具有优越的性能和并发性能，适合构建大规模应用程序。然而，在机器学习领域，Go仍然面临一些挑战，如缺乏高级库、没有CUDA的原生绑定以及实验约束等。虽然Go的机器学习生态系统相对较小，但一些高级库如Gonum、Gorgonia和GoLearn为Go提供了一些机器学习功能。未来，将Go视为机器学习模型服务的语言可能是更为合适的选择，同时，Go社区的持续发展和创新也将为机器学习领域带来更多的机会和解决方案。
“几乎所有的AI企业都没有赚到钱，而根源问题在于人工智能技术本身的缺陷——数据与算法的不安全性。”
T派IN课堂 腾讯攻城师走进名校课堂 打开互联网技术黑匣子 腾讯广点通技术团队揭秘互联网效果广告背后的技术与挑战 合作高校：南京大学 课程总体介绍 好的商业模式是企业发展的动力来源，也是创新创业得以落地的必要条件。广告作为互联网行业最为主流和清晰的商业模式持续为企业创造价值。 尽管互联网广告的形态各异：品牌展示广告、搜索广告、效果展示广告、社交广告，但精准定向是其共同的追求。如何打开流量幕后的黑盒子，理解用户，精准定向，给用户有用的信息，构建用户、广告主、流量平台的共赢生态圈，涉及诸多研究与技术问题。同时面
Python，一门语言，一种工具，一个平台，深的一批人喜欢和力挺！ 机器学习很火，Python做机器学习已构建成一个完整的生态系统了。 本文对Python做机器学习的生态系统做个简介。 1 Pytho
这届人工智能能够化身“新基建”的中流砥柱，避免了重蹈“AI寒冬”的覆辙，一个很大的原因就是，机器学习从产业层面提质增效，真正让技术变成了社会经济的价值推动力。
机器学习平台的最大的驱动力应该是面向数据科学家的基于 Python 的开源技术生态系统的蓬勃发展，比如 scikit-learn、XGBoost 和 Tensorflow/PyTorch 等等。也是因为有了这些算法库的存在，让大部分人都可以使用算法去完成自己的想法，而不需要知道艰深的数学知识，也不需要知道算法的具体实现。
内容来源：2017年11月19日，饿了么资深后端工程师江骏在“11.19上海 | K8S Sail！系列技术沙龙”进行《饿了么Docker&K8S实践经验分享》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itd
这是瞬息万变的时代，你是否对各个行业有了清晰的认知？ 这是能者居上的时代，你是否明确了自己的职业生涯规划？ 这是视野开阔的时代，你是否曾经见识过名企风采？ 身居校园也有兼济天下的胸怀， 名企大讲堂，为你而来。 名企大讲堂简介 名企大讲堂 --由南京大学学生就业创业指导中心主办，学生职业发展协会承办。活动计划在本学期邀请如腾讯、欧莱雅、华为等国内外知名企业进入校园，以提升南京大学学生就业能力为目标，为在校学生开设系列课程。 名企大讲堂课程主题包括职场礼仪、互联网发展、传统文化修养、演讲与口才等。每个企业将进行
自 Flink 开源以来，越来越多的开发者加入了 Flink 社区。仅仅 2019 年，Flink 在 GitHub 上的 Star 数量翻了一倍，Contributor 数量也呈现出持续增长的态势。而它目前在 GitHub 上的访问量，也位居 Apache 项目中前三，是 Apache 基金会中最为活跃的项目之一。
AI科技评论按：4月9日，CITE 2017第五届深圳国际电子信息博览会盛大开幕。腾讯AI实验室主任张潼亮相峰会，并分享了三项内容：如何构建AI生态、AI时代的关键要素、腾讯AI Lab的研究和应用方向。 如何构建AI生态？ 怎样构建AI生态呢？在AI Lab看来，有三个非常重要的因素。 第一个因素是我们希望能够建立一个纵向的政产学研用合作机制。如果进行顺利，这能够加快学校研究的产业化落地，为产品服务。腾讯 AI lab是企业里的研究机构，它有一个承上启下的作用，包括与产品的结合，与学校和政府的结合
在最近泄露的一份文件中，一位谷歌内部的研究人员表达了这样的观点。这位研究人员认为，在这场激烈的 AI 竞赛中，虽然谷歌与 OpenAI 在你追我赶，但真正的赢家未必会在这两家中产生，因为有股第三方力量正在崛起。
近期，“产教融合”又被Cue了 教育界的“当红炸子鸡”又有什么新动态？ 鹅老师来帮大家划重点 近日，国家发改委、教育部等六部门联合印发了《国家产教融合建设试点实施方案》，明确指出： 探索建立体现产教融合发展导向的教育评价体系，支持高职院校、应用型本科高校、“双一流”建设高校等各类院校积极服务、深度融入区域和产业发展，推进产教融合创新。 同时，还公布了一个激动人心的消息 5年内将分两批试点布局50个产教融合城市 来找一下有没有你的家乡 ▼ 在这些地区中不乏“先进班集体”，如深圳、天津、北京、上海
第一阶段：linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
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。
在“中国高校人工智能人才国际培养计划”2019国际人工智能专家论坛暨2019微软新一代人工智能开放科研教育平台合作论坛，MSRA面向高校提供最新的人工智能技术、工具、科研成果，以及数据集。
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从普通程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专行也并非一朝一
腾讯自研搭建了业界一流的太极机器学习平台，致力于让用户更加聚焦业务 AI 问题解决和应用，一站式的解决算法工程师在 AI 应用过程中特征处理，模型训练，模型服务等工程问题。结合对用户的习惯理解和功能沉淀，太极在产品层提供数据/特征工程，模型训练，模型服务三块。闭环了用户离线训练到在线服务的应用，包含了不同场景下的数据访问诉求，不同训练模型的诉求，在线服务可靠性的诉求。算法框架&组件层提供了机器学习、深度学习核心组件。可支持 10TB 级模型训练、TB 级模型推理和分钟级模型发布上线，扩展集群规模则可支持更大
BotSharp是一个用于AI Bot平台构建的开源机器学习框架。本项目涉及到自然语言理解、计算机视觉和音频处理技术等方面，旨在促进智能机器人助手在信息系统中的开发和应用。开箱即用（Out-of-the-box）的机器学习算法允许普通程序员更快、更容易地开发人工智能应用程序。
【新智元导读】滴滴出行研究院副院长叶杰平在新智元2017开源·生态AI技术峰会上揭秘 AI 技术在滴滴出行具体场景中的应用。从目的地预测、智能派单、路径规划、ETA、供需预测、拼车规划及服务评价等多个环节中，可以看出滴滴大脑在大数据、机器学习和云计算几个技术要素上持续发力，而海量出行数据已经成为滴滴出行决胜 AI+ 时代的最有力武器。 “互联网时代的上半场结束了，下半场的角逐一定是在人工智能上。”滴滴出行CEO程维对此坚信不疑。 在有中国“AI 春节”之称的新智元2017开源·生态 AI 技术峰会上，滴滴出
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：36氪(ID: wow36kr) 这两年，互联网金融的成长速度让一些不可一世的传统金融巨人也不禁打了个冷战。倒不是因为互联网金融业务的规模真的威胁到了传统金融，而是伴随它而来的这股创新力量让传统金融行业中存在的问题和局限性暴露无遗。所幸，已经有一些人开始意识到问题的紧迫性，当然，还有问题背后所蕴藏的巨大机遇。 Joyce Zhang 就是这些人中的一个。Joyce 是宜信 CEO 唐宁从美国挖来的一位资深大数据专家，现在担任宜信大数据创新中心的总经理。在来宜信之前
在金融领域，机器学习可能会产生神奇的效果，尽管它本身并没有什么神奇之处(嗯，也许只是一点点)。然而，机器学习项目的成功更多依赖于构建高效的基础结构、收集适当的数据集和应用正确的算法。
会话是一个平台（CAAP）的未来，所以我们已经使用BotSharp AI BOT平台构建器为我们的 .NET 开发人员提供了整个工具包，以构建一个CaaP。它为你自己搭建的机器人提供了尽可能多的学习能力，并精确控制人工智能处理管道的每一步。
AI科技评论按：都说人工智能的大潮已经到来，但是人工智能应该如何落地与产业结合，产生实际的效果？在ACM SIGKDD主席、加拿大西蒙弗雷泽大学计算科学学院教授裴健看来，产业AI化的核心是数据以及对于数据的挖掘，而对于企业来说，AI落地的过程中最关键的不是你用了多少新鲜的算法和新的数据，而是你能不能直接支撑业务部门进行业务手段和业务内容的创新。 在过去的数年中，裴健教授一直在与蓝十字、SAP、IBM、华为等多家公司进行着大数据方面的合作，对如何推进企业AI进程也有着深入的研究。2017年正值裴健教授的学术间
摘自：36氪(ID: wow36kr) 这两年，互联网金融的成长速度让一些不可一世的传统金融巨人也不禁打了个冷战。倒不是因为互联网金融业务的规模真的威胁到了传统金融，而是伴随它而来的这股创新力量让传统金融行业中存在的问题和局限性暴露无遗。所幸，已经有一些人开始意识到问题的紧迫性，当然，还有问题背后所蕴藏的巨大机遇。 Joyce Zhang 就是这些人中的一个。Joyce 是宜信 CEO 唐宁从美国挖来的一位资深大数据专家，现在担任宜信大数据创新中心的总经理。在来宜信之前，Joyce 曾经服务过 Hulu、M
来源 | 腾讯SaaS加速器二期项目-原圈科技 ---- 我们很高兴地宣布原圈营销云已正式接入腾讯云天御安全体系，原圈科技（腾讯SaaS加速器二期）在营销领域的安全能力强上加强，为高净值客户营销活动保驾护航！ 为更多客户创造价值，始终是原圈科技的首要目标，而保障客户的数据资产安全，更是原圈科技一直在做且一定会做好的事情。 此次原圈营销云安全中心获得腾讯云安全体系能力加持，力求让客户的每1分营销预算应用到实处。 腾讯天御 “腾讯天御”是基于腾讯社交软件、娱乐软件、应用服务平台等APP家族的大数据
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2023 大 展 鸿 兔 快要过年啦，很多小伙伴们是不是已经准备要回家过年了呢？ 如果往年春节你都是在玩手机、打游戏、怼亲戚……中度过，那么今年可以尝试着换一种过法，与书相伴，开启新的一年！ 如果你还没有安排自己的阅读计划，那就来看看博文视点的小编们都推荐了哪些书吧！ 人工智能类 01 ▊《因果推断与机器学习》 郭若城 程璐 刘昊 刘欢 编著 结合因果推断和机器学习的理论与实际应用 业界和学界多位因果机器学习专家倾力打造 本书是一本理论扎实，
在 Forrester 最新发布的《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》报告中，腾讯云在国内众多预测分析和机器学习领域厂商中遥遥领先，跃居第一阵营。 Forrester Now Tech是 Forrester 机构在中国乃至全球范围内具有影响力最大、市场认可度最高的报告系列之一，旨在为企业 IT 决策、产品选型等提供基于市场规模、产品功能维度的价值参考。 作为中国最大的人工智能服务提供商，腾讯云在机器学习
12月3-5日，由中国发展研究基金会、北京师范大学、腾讯、GSV、新东方、好未来等联手打造的“GES 2018未来教育大会”在北京召开。腾讯高级执行副总裁汤道生出席并发表致辞，从平等化学习、个性化教学、智慧化校园管理三个纬度，解析当前科技对教育的助力。
嘉宾：黄明 编辑：Natalie 转载自：AI前线 摘要：2017年6月，腾讯正式开源面向机器学习的第三代高性能计算平台 Angel，在GitHub上备受关注；2017年10月19日，腾讯T4专家Andymhuang（黄明）将为QCon上海的听众奉上一场Spark on Angel的精彩分享。作为Angel的主要开发者和团队负责人，同时也是Spark的早期研究者和布道者，他的工作经历可以说同步了通用大数据平台到专用机器学习平台的转变历程。因此，在这之前，InfoQ对黄明的进行了一次采访问答，他将与大家分享人
2022年底，由美国初创企业OpenAI开发的聊天应用ChatGPT引爆市场，生成式AI成为科技市场热点，ChatGPT背后是深度学习大模型，其理解和生成文字的能力超过以往AI产品。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-WakeData ---- WakeData技术团队近日在算法优化上取得显著成果，在无损照片精度的条件下，将人脸识别速度提升了2.3倍，原先一秒钟识别约83张人脸照片，提速之后，一秒钟可识别约200张照片，极大提升了人脸识别服务的响应速度，为客户提供更优质的服务体验。 AI人脸识别是机器学习平台的上层应用之一，本次算法的优化是对机器学习平台底层逻辑的加速，平台上层应用，如计算机视觉、智能推荐、趋势预测等，都将在效率上得到极大提升。 计算机视觉 ▶
近年来，在大数据、云计算等技术升级的共同推动下，人工智能技术及应用取得了蓬勃发展。如今，继“互联网+”之后，“AI+”已蔚然成风。
3月26日，Linux基金会在洛杉矶开放网络峰会上宣布LF深度学习基金会（LF Deep Learning）成立。该基金会将专注于支持和维护在人工智能领域的开源创新，努力实现为全世界开发人员和数据科学家提供关键性新技术的目标。 腾讯因在AI开源领域的卓越技术影响力，受邀成为LF深度学习基金会初始白金会员，同时拥有董事会和技术咨询委员会席位。与包括华为、中兴、百度、AT&T等在内的世界知名科技企业一同，打造中立开源社区。其中工具和基础架构的制造商和维护人员可以共同协作，进一步加速开源、深度学习技术的采用。 “
AI科技评论按：如果您觉得，是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法！但您会怎么选择？致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会，AI科技评论独家编译，未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点： 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 （celebrity match） ”的应用程序，告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
机器之心原创 作者：泽南 直接与芯片厂商一起造 AI 框架，才能实现最高效率。 AI 芯片可以应对普通计算架构无法应对的挑战，但为了实现前所未有的加速，我们不仅需要强大的芯片，还需要深度学习框架与其一起深度融合优化。 深度学习技术爆发以来，GPU 巨头 NVIDIA 建立了从芯片、系统到算法和应用的完整体系，帮助从科技公司到工业，再到前沿科学等领域实现智能化。而在国内，也有一家公司正在发展「AI 的操作系统」，并和众多硬件厂商走出了共创的新模式。 在上周世界人工智能大会 WAIC 上，百度对自身的软硬件融合
作者 | 龙辉 文章来源GitChat，CSDN独家合作发布，查看交流实录：http://gitbook.cn/books/597f36a9662c502c52a8b66f/index.html 当前，开源、开放、协作、分享，已成业界共识，开源软件成为软件交付的主要方式。互联网巨头们都在各自领域打造自己的开源生态系统，Google的Android已经是全球最大智能手机生态系统。它的Kubernetes、TensorFlow也有望成为容器时代和机器学习的Android。Facebook、Amazon、M
机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 6 月 16 日，腾讯新一代高性能计算平台 Angel 在 Github 上低调开源。开源两周，这个项目在 Github 上持续得到关注，截至目前为止，已收获
本篇内容 ShowMeAI 将带大家学习，从头开始构建机器学习管道，使用 Flask 框架构建 Web 应用程序，并部署到云服务器上的过程。具体包括：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 提起人工智能，大家脑海中首先都会浮现出： 谷歌Alpha Go 抖音大数据推荐 Siri 特斯拉无人驾驶 波士顿动力机器人 …… 这些都是互联网行业耳熟能详的AI应用，我们知道目前互联网和科研中开发人工智能大多基于Python语言，这也是近些年Python广受欢迎的原因。 但是在传统的制造生产环境中，依然是微软.NET的天下，其中主要的开发语言为C#，在全球，目前已有600多万的.NET开发者。 制造业中使用的程序大多数是基于.NET或者C++，和较
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》。
Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0，这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。
2022 技术雷达峰会 TECHNOLOGY RADAR SUMMIT 2022 From Fragile To Agile 无论是始料未及的疫情，还是开源生态中的不安定因素，都对软件的构造和协作产生了不可估量的影响，也让我们前所未有地认识到，所处的行业是如此脆弱。脆弱可以催生一种应激性反应，也可以是一种成长。这为我们提供了契机，重新审视那些能够敏捷应对不确定性的各种技术。我们既目睹了区块链、机器学习这样的技术在一次次不可思议的惊叹声中，成长为当代软件工程不可或缺的重要组件，也看到元宇宙这样满足新场景需求
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