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作者:毛丽 7月6日,由中信出版集团和百分点主办的“XWorld大会”上,微软全球副总裁洪小文发表了最新的演讲。他以智能金字塔为基础,提出在最底层的计算和记忆方面,计算机已经全面超过人类。在认知方面,和人类相当但是依然有所区别。在创造力和智慧的层次,计算机远远不及人类。未来很可能是AI+HI的时代,人类智能和人工智能共同进化。 大数据文摘从现场带来第一手资料,以下为演讲内容速记,在不改变愿意的前提下部分内容有删改。 1计算和记忆层面,人类输给了计算机 我自己很喜欢看历史,我也读了赫拉利的书,我也去找了一个T
近日,清华大学大数据系统软件国家工程实验室总工程师、工业互联网产业联盟副秘书长王晨在由清华大学全球私募股权研究院举办的“‘智能+’时代新机遇”论坛上发表了以《工业大数据:从智能制造到工业互联网》为题的演讲。他所在的清华大学大数据系统软件国家工程实验室,是2017年由国家发改委正式批复、清华大学唯一一个在大数据方面的国家级实验室。在演讲中,他介绍了实验室对于工业大数据的理解,工业大数据如何赋能智能制造,以及如何在智能制造的基础上未来走向工业互联网。
AI和数据科学就像硬币的两面,AI是从背面去看,数据科学是从正面去看。只要从数据中能得到智慧的科学,就是数据科学。AI理论有两条主线,第一条主线是浅层学习,或者叫统计学模型,主要通过经验去积累,受后天学习和外部环境的影响。第二条主线是深度学习,这一理论更偏向于强调本体,而不是客观,本体认识世界是从世界的特征开始的。因此,人的学习有两个角度,这两个角度都有中间的学习方法,机器学习可以认为是一种方法,而不是理论,可以用浅层学习理论,也可以用深度学习理论。机器学习是一种常用的方法,这种方法会将各种技术手段融入进去,形成一个闭环,这个闭环会将企业的数据、流程、业务经验的整合过程全部自动化,这是强调自动化的一个学习方法过程。
大数据产业作为战略性的新兴产业,已成为加快社会发展变革的重要引擎。在11月30日的2022腾讯全球数字生态大会大数据专场上,腾讯云大数据新发布了多款数据应用产品,并就其在金融、泛娱等行业的最佳实践进行了详细分享,为广大企业进一步实现健康发展和变革创新提供了有价值的借鉴。 腾讯云副总裁刘煜宏在开场致辞中表示:“多年来,腾讯云在大数据领域进行了不遗余力的投入,在团队、平台、技术等方面均实现了业内领先。目前腾讯云大数据平台已支撑起整个腾讯庞大的业务线,并为超过2万家外部企业提供大数据能力支持。未来,腾讯云大数据将
大数据文摘作品 编译:余志文、Ether、钱天培 “卷积神经网络(CNN)的时代已经过去了!”——Geoffrey Hinton 酝酿许久,深度学习之父Geoffrey Hinton终于在上月发表了备受瞩目的Capsule Networks(CapsNet)。 Hinton本次挟CapsNet而来,大有要用它取代CNN的气势。那么,CapsNet相比CNN到底有哪些优势?它又是否能为AI界带来革命性转折呢?今天,文摘菌就来为大家科普一下这一深度学习的新里程碑。 首先,这位被誉为深度学习之父Geoffrey
随着数据体量的快速增长、算法迭代优化以及CPU、GPU、DPU等多种算力技术的发展,以大数据建模为核心的机器学习技术正被企业广泛应用到营销、广告、风控、生产等场景中。
在云计算蓬勃发展的当下,云上安全问题无疑变成了头等大事,而AKSK无疑又是云安全问题中不可忽视的一部分。
中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为,目前大数据技术还不成熟,面对海量、异构、动态变化的数据,传统的数据处理和分析技术难以应对,现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低,成本和能耗较大
随着深度学习等技术诞生,人工智能行业又一次蓬勃发展。李开复在题为《人工智能的黄金时代》的万字演讲中提到,深度学习有四点挑战,分别是平台化、数据、计算及可解释性。人工智能的黄金时代已经到来,深度学习已经在图像,语音,大数据,自动驾驶等诸多领域占绝对优势。相较而言,模型可解释性的研究还处于起步阶段。特别是,随着波音MCAS系统导致的空难频繁,人们对于技术的信赖感也会急速降低,特别是涉及到安全、操作、控制方面的技术应用。人工智能目前的黑盒化并不能让人信服得出的结论,充满了疑问和焦虑。
导读:中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为,目前大数据技术还不成熟,面对海量、异构、动态变化的数据,传统的数据处理和分析技术难以应对,现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低,成本和能耗较大,而且难以扩展,这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。李国杰认为,发展大数据不要一味追求“数据规模大”,不要“技术驱动”,要“应用为先”,不能抛弃“小数据”方法,同时要高度关注构建大数据平台的成本。 以下内容节选自李国杰院士《对大数据的再认识》一文: 从复杂性的角度看大数据研
导读:中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为,目前大数据技术还不成熟,面对海量、异构、动态变化的数据,传统的数据处理和分析技术难以应对,现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低,成本和能耗较大,而且难以扩展,这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。李国杰认为,发展大数据不要一味追求“数据规模大”,不要“技术驱动”,要“应用为先”,不能抛弃“小数据”方法,同时要高度关注构建大数据平台的成本。 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战 大数据技术和人类探索复杂性的努力有
推荐系统对于处于信息爆炸时代的我们来说并不陌生。在日常生活中,我们使用到推荐系统提供的各种服务,在社交工具上认识志同道合的朋友,到音乐网站中欣赏自己感兴趣的音乐作品,从一大堆企业岗位信息中挑选出一份称心如意的工作等等。一个优秀的推荐系统能像朋友一样理解用户的需求,提供给用户有价值的信息,并且帮助用户做出正确合理的决策。而推荐系统要向人性化的方向发展,除了要深入分析用户喜好制定合理的推荐策略,能够对推荐的结果提供合理的解释也相当重要。推荐理由在推荐系统中随处可见,举一些典型例子譬如,“你可能认识小李,你们有16个共同好友”,“你收藏的《哈利波特》主演丹尼尔•雷德克里夫最新力作”等。作为推荐系统与用户的直接交流方式,推荐理由在推荐系统中发挥着重要的作用。本文将就我在推荐理由应用于推荐系统中的心得体会,与大家进行分享。
236.搜索旋转排序数组 Search in Rotated Sorted Array
大数据产业作为数字化时代的基础设施之一,正在成为新时代经济发展的重要动能之一。11月30日,在2022腾讯全球数字生态大会大数据专场上,腾讯云大数据重磅发布了两款具有高频应用场景的产品体系——智能推荐平台和BI(商业智能)。两大产品体系将进一步帮助企业释放数据价值,实现业务的增长转型、精细化运营和快速商业决策,同时,也帮助企业提升产品和服务的用户体验。在产品战略对谈会上,腾讯云和IDC共同发布了《2022年云上产品趋势报告》,洞见云上产品的十大技术趋势。
最近几年安全界关于对抗学习的研究如火如荼,对抗样本的生成技术发展迅速。使用不同的对抗攻击方法可以生成对抗样本,不同攻击方法的攻击效果也有所不同。 另外关于对抗样本攻击的防御方法,已经有不少学者提出了一些解决方案,不过防御效果上还有提升空间。下图是关于对抗学习经典的应用场景,攻击者利用对抗样本攻击方法对关于熊猫的图片进行微小的修改从而使深度学习图像识别模型失效,误以为图片中的是长臂猿。这种攻击手段已经在本文之前已经进行过讨论。
上海交通大学教授金耀辉:AI在智慧法院中的应用
吃软件测试这碗饭的,如果基础理论都不懂,说不过去吧? 欢迎点进来学习!助你月薪翻倍哦~ 前言 !! WEB测试怎么说,你能说出多少需要注意的点呢? 📷 📷 📷 概念及特点 所谓的web测试,就是b/s架构,就是浏览器页网站的测试。 特点1:基于无连接协议 特点2:内容驱动 特点3:开发周期短 特点4:演化频繁 特点5:安全要求高 特点6:美观要求高 测试策略 由于WEB应用是分很多层的,所以测试策略最好也是分层测试。 表示层测试:排半结构,链接结构,客户端程序等测试。 业务层测试:单个程序白盒测试,一组功能
选自arXiv 作者:Shafi Goldwasser等 机器之心编译 机器之心编辑部 深度学习对大数据、大算力的硬性要求迫使越来越多的企业将模型训练任务外包给专门的平台或公司,但这种做法真的安全吗?来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明,你外包出去的模型很有可能会被植入后门,而且这种后门很难被检测到。如果你是一家银行,对方可能会通过这个后门操纵你给何人贷款。 机器学习(ML)算法正越来越多地被用于不同领域,做出对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。当前的 ML 算法
如何测试人工智能产品越来越受到广大测试工程师的关注,由于人工智能的测试预言(Test Oracle)不是像普通软件产品那么明确,到目前为止,基于大数据的第四代人工智能产品的测试,主要集中在“对大数据测试”“白盒测试”“基于样本分析算法的优劣”以及“对最终产品的验收测试”。“对大数据测试”主要针对数据阶段验证、对数据计算验证和对输出阶段验证;“白盒测试”主要考虑神经元覆盖(Neuron Coverage)、阈值覆盖率(Threshold Coverage)、符号变更率(Sign Change Coverage)、值变更覆盖率(Value Change Coverage)、符号-符号覆盖率(Sign-SignCoverage)和层覆盖(LayerCoverage)这六个指标;“对最终产品的验收测试”可以采用对传统软件验收测试的方法,基于业务来进行测试,比如对于人脸识别系统,是否可以在各个人脸角度变化,光线等条件下正确识别人脸。本文重点讨论的是“基于样本分析算法的优劣”。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 深度学习对大数据、大算力的硬性要求迫使越来越多的企业将模型训练任务外包给专门的平台或公司,但这种做法真的安全吗?来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明,你外包出去的模型很有可能会被植入后门,而且这种后门很难被检测到。如果你是一家银行,对方可能会通过这个后门操纵你给何人贷款。 机器学习(ML)算法正越来越多地被用于不同领域,做出对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。当前的 ML 算法需要大量的数据和计算
“ 人工智能(AI)已无处不在,AI正在为各行各业赋能,并以前所未有的速度全方位地改变着我们的生活。然而,由于AI是一种新的编程范式,无论在学术界还是工业界,对于AI测试的研究和实践尚处于起步阶段。”
2015年10月31日,以“运维2.0:行业的思与辩”为主题的2015 GOPS:全球运维大会 · 上海站 隆重开幕。本次大会由资深运维从业人士发起,四大运维体系首度同台汇演,一起深入讨论运维行业的现
白盒测试又称为结构测试、透明盒测试、逻辑驱动测试或基于代码的测试。白盒测试是一种测试用例设计方法。盒子指的是被测试的软件,白盒指的是盒子是可视的,即清楚盒子内部的东西以及里面是如何运作的。"白盒"法全面了解程序内部逻辑结构,对所有逻辑路径进行测试。"白盒"法是穷举路径测试。在使用这一方案时,测试者必须检查程序的内部结构,从检查程序的逻辑着手,得出测试数据。
前言:今天在学习大数据中的项目的时候遇到了jar包。我之前就有看到在jdk中是有很多的jar包的。请看图如下。jdk中jar包确实很多,怪不得我们的程序都得以来jdk才能运行。
2022年的钟声已经响过,1972年出生的我已经在这个世界上度过了整整半个世纪,时间如流水,都去哪了?好像昨天还刚刚从大学的校门走出,可是当时刚从大学殿堂呱呱落地的婴儿,现在都变成了IT界的主力军。我的称谓也由以前的同学、男孩,小顾变成了现在的大佬、大咖,甚至是老前辈,好多人认为我很成功,好厉害…,但是我自己知道我仅仅比现在的IT从业人员大几岁,多吃了几口盐,多过了几座桥罢了。
该定义没有突出人类进行机器学习的目的——决策,即机器学习是计算机根据数据做出或改进预测或行为的方法。
刘韵洁 中国工程院院士,江苏省未来网络创新研究院院长,北京邮电大学信息与通信工程学院院长,中国联通科技委主任。通信与信息系统专家,主要研究领域为信息化网络的建设发展、三网融合、未来网络与人工智能的研究等。 互联网发展到现在经历了四十多年的历程,在商业消费领域取得了巨大的成功。当前互联网应用正在从消费领域向生产领域扩展,与工业、能源等实体经济领域深度融合,这对网络通信的实时性、安全可靠、服务等级划分、海量数据处理和资源调度提出了更高的需求,网络可持续发展已逐渐成为全球关注的焦点。为满足互联网业务模式的根本性转
若是要保证每条语句都至少执行一次的话,你就需要俩条用例即可:a = 1 和 a = 3
当你打开电子设备,无论是在家中浏览网页,还是在办公室处理工作,一个看似不起眼的技术正在默默地连接你与世界。这个技术就是网络交换机,它像是数百万个道路的交汇点,将信息从一个地方传送到另一个地方,使得数字世界变得紧密相连。但现在,想象一下,有一种交换机能够像魔法师一样在网络的画布上创造出无限可能。这就是白盒交换机,一种充满活力和魅力的技术,正在重新定义着我们对网络的看法,让我们的数字世界变得更加精彩和令人兴奋。
5月22日,第三届未来网络发展大会在南京江宁盛大开幕,中国工程院院士邬贺铨发表了题为《网络体系变革的思考》的主题演讲。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | 王玥、刘冰一、黄楠 编辑 | 陈彩娴 试想一下,一个植入恶意「后门」的模型,别有用心的人将它隐藏在数百万和数十亿的参数模型中,并发布在机器学习模型的公共资源库。 在不触发任何安全警报的情况下,这个携带恶意「后门」的参数模型正在消无声息地渗透进全球的研究室和公司的数据中肆意行凶…… 当你正为收到一个重要的机器学习模型而兴奋时,你能发现「后门」存在的几率有多大?根除这些隐患需要动用多少人力呢? 加州大学伯克利分校、麻省理工学院和高级研究所研究人员的新论文「Planti
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由清华大学五道口金融学院、清华大学国家金融研究院举办的“未来已来”系列讲座在6月13日这天迎来了微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文博士。
作为诞生还不到两年的一种新型技术架构,O-RAN的崛起速度确实非常惊人,吸引了行业内外的广泛关注。
编辑 | 萝卜皮 近年来,深度学习已证明自己是网络安全中非常有价值的工具,因为它可以帮助网络入侵检测系统对攻击进行分类并检测新攻击。对抗性学习是利用机器学习生成一组受扰动的输入,然后馈送到神经网络以对其进行错误分类的过程。目前对抗性学习领域的大部分工作都是在图像处理和自然语言处理中使用各种算法进行的。 Citadel 的研究人员最近开发了一种深度神经网络(DNNs),可以检测一种称为分布式拒绝服务(DDoS)DNS 放大的网络攻击,然后使用两种不同的算法生成可以欺骗 DNN 的对抗性示例。 该研究以「A D
5月15日,2021中国网络开源技术生态峰会成功召开,会上,工信部通信科技委专职常委、信息通信网络技术专家组组长、中国通信学会信息通信网络技术专业委员会主任委员赵慧玲女士为大家带来了《信息网络行业标准重点》。
作者丨教授老边 云计算、大数据、高性能存储与计算系统架构专家 1 何需数据库? 互联网和移动互联网络的快速发展带来了数据产生速率的极大增长,每时每刻都有数以十亿量级的设备在生产出巨大体量的数据。 从数据产生的渠道来看,主要分为两类,一类是人类活动生成的数据,诸如我们日常的网页浏览、收集等移动设备的使用;另一类是机器产生的数据,如生产线设备、物联网设备、传感器、无线网络等。 从数据生成的速度来看,据国际数据公司IDC的监测数据显示,2013年,全球大数据库储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移
AI科技评论消息,2019年10月17日上午,第十六届 CNCC 2019 正式在苏州金鸡湖国际会议中心开幕,雷锋网作为战略合作媒体,对大会进行全程报道。
本文为清华数据科学研究院联合大数据文摘发起的年度白皮书《顶级数据团队建设全景报告》系列专访的第二篇内容。《报告》囊括专家访谈、问卷、网络数据分析,力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。前往文末参与填写问卷,将获得《报告》完整版~
我今天演讲的主题是智能简史,中国人常说知古见今,这个演讲的目的就是希望从过去、现在看到未来。
2021年5月15日,首届中国网络开源技术生态峰会在上海成功召开。本次大会是由江苏省未来网络创新研究院主办,网络通信与安全紫金山实验室、北京邮电大学、广东省新一代通信与网络创新研究院协办、SDNLAB承办的行业大会。
物联网将推动对数据中心的大规模投资,但这些数据中心将由亚马逊、微软和谷歌运行。不难看出物联网(IoT)和大数据趋势的赢家:云计算供应商。根据IDC表示,在未来四年内,IoT将需要750%更多的数据中心容量。 这意味着大量的服务器、网络设备等。但这些钱并不会流向业界传统供应商,虽然有些供应商可能提供亚马逊等需要的差异化产品,但这是一小部分。毕竟,亚马逊、微软、谷歌等云计算领导者通常不会购买IBM和传统数据中心供应商的产品,因为他们的需求太专业,并要求他们构建自己或高度定制的白盒产品。 因此,尽管IoT和大数据
每当某个明星或者时尚博主在微博或者朋友圈po出一张图,这就是一次低成本的营销机会。随着网购与照片分享变得越来越流行,利用用户原创内容(UGC, User Generated Content)的市场营销策略已成为驱动流量与零售额增长的关键。通俗点说,一张漂亮的“买家秀”可能抵得过一票销售辛苦的游说。
看完上次的《AI泡沫破灭,入坑者何去何从》的软文,不少同学问我关于AI就业怎么着手怎么看的问题。那我就谈一下关于AI就业的思路,给即将入坑或者准备入坑的同学做个参考。
导读:大数据已成为媒体与大众关注的新技术,大数据的应用也预示着信息时代将进入一个新阶段,但人们对大数据的认识有一个不断加深的过程。首先从“信息时代新阶段”、数据文化和认识论的高度阐述了对大数据的理解;接着通过对驱动效益和大成智慧的解释,探讨了如何正确认识大数据的价值和效益,并从复杂性的角度分析了大数据研究和应用面临的挑战;最后对发展大数据应避免的误区提出几点看法。 本文关键词:大数据;驱动效应;大成智慧;复杂性 1 大数据兴起预示“信息时代”进入新阶段 1.1 看待大数据要有历史性的眼光 信息时代是相对于
为保障软件定义的数据中心网络(SDDCN)性能,组织需要先进的网络软件来管理和保护高速流量。为提供可靠的服务质量,网络管理员需要自动化解决方案来监控关键应用程序。
数据中心内的x86商用成品(COTS)服务器的标准化已经经过了很长时间,因为该架构提供了多功能、低成本、易于集成、更有效地维护和管理配置文件,总而言之,其成本低于专用硬件的方式。但目前业界出现了驱动数
有人给予了大数据专家许多美好的称号,比如“数据开采者”、“数据建筑师”等,但其中最时髦的当属“数据科学家”。当记者在互联网上搜索“数据科学家”这个关键词时,看到的都是“21世纪最性感的职业”、“大数据行业最时髦的职业”等溢美之词。埃森哲大中华区技术咨询董事总经理何悠毅(Jouni Hakanen)表示,目前对数据科学家需求极大。 “性感”的数据科学家 记者采访人人游戏高级数据科学家陈弢时,他提到了当年在香港科技大学计算机系读博士的时候曾听教授这样调侃:“只有那些不能严格被算为科学而又想挤进科学的学科,才会在
如今,深度学习已经不仅局限于识别支票与信封上的手写文字。比如,深度神经网络已成为许多CV应用的关键组成部分,包括照片与视频编辑器、医疗软件与自动驾驶汽车等。
今年以来,有关人工智能产业化的争议成为热门话题,既有来自学术界批评AI“顶不了天,落不了地”、AI科学家从工业界离职回顾学术界等等负面现象,又有多家AI独角兽闯关上市成功的积极鼓舞。
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