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从0-1教你利服务器做属于自己的个人博客

接下来开始今天的正文引子因为学习IT技术还是想到学习、作、生活中,让它们更美,就该授人以渔,毕竟自己动手了才有收获。 服务器的作些,此文带你来了解远程连接Windows服务器云服务器如何重置系统正文今天的这篇教程是基于windows服务器进行的由于帮助的是一位非计算机专的学生,所以觉得windows会更适先来看一下成功后的截图前提条件购服务器 在搭建个人博客之前默认大家已经购并成功登录了服务器(搭建个人博客的所有操作中,除对云服务器控制台的相关设置是在我们本地电脑上操作外,其余均在服务器上进行),关于如何远程连接自己购的服务器,大家可观看小编往期发布的教程进行对操作小编所使的是 复制到浏览器打开即可这小编推荐大家安装12.12左右的版本,主要是太新的版本,目前hugo,gitbook。 hexo的支持都不太截至写这篇文档前,最新的版本为16.13.0下图所示,由于页面太多,我们先点击第4页,以浏览后面的页面,找到12.12左右的版本如下图所示,点击至第7页,理由同上如下图所示,在点击到第

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肥皂与手纸:神奇的电商大数据分析

11.11光棍节已经过去,12.12促销又要到来,回望双十一的疯狂与激情,些人在小米、些人在华为,些人在林志玲,些人在杜蕾斯,都将是有趣的话题。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程,详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供链管理、大技术团队管理等方面干货,还把压箱底的京东技术研发部如何对电商大节、如何跨系统整合 肥皂是来洗手洗脸的,手纸是来那啥那啥的,它们往往出现在人们居家的卫生间,京东商品从过去聚焦在人们的办公作场景,开始覆盖到人们生活的方方面面,年轻人什么都喜欢在网上,他们是新新人类哇,属于互联网的一代人新新人类的崛起为京东做出了很大的贡献 如果是自力更生进行磨枪,购成人品数量该下降,难道是炮友密集吗? ,希望高级白领们看到这篇文章转发给你的同类,该调整自己的生活式了。

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    郭律: 论机器学习平台与人智能的关系

    9.png同时AI人才和计算能力又是有层次的,AI从理论研究到能够程中需要经历4个层面,最贴近务的一层是,然后是算法,务问题提出后在算法层面调试获得不不能直接使,如何打造数据闭环 再往上一个层级就是AI者,AI者需要自动训练、自动数据分析、自动特征程,训练完成后自动布署为服务。最还能够对微调,就是加一些数据,可以适新的场景。 而且这个训练完以后,它可以一键部署,这也解决了训练完以后怎样可以务场景,怎样做预测的问题。 ,有比较灵活的调度和调参方式;在管理方面,智能钛平台可以帮助户搭建数据闭环,数据闭环只有在自己搭建的算法训练出的上才能实现,直接购AI通常不支持数据闭环;协作方面,智能钛平台支持团队的分享 16.png这个图是自更新的框架图,自建AI很难,所以很多企愿意直接购AI,但当出现以下几种情况的时候,就必须自建

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    【技术分享】郭律: 论机器学习平台与人智能的关系

    同时AI人才和计算能力又是有层次的,AI从理论研究到能够程中需要经历4个层面,最贴近务的一层是,然后是算法,务问题提出后在算法层面调试获得不不能直接使,如何打造数据闭环,需要在程层面或者产品层面去实现 再往上一个层级就是AI者,AI者需要自动训练、自动数据分析、自动特征程,训练完成后自动布署为服务。最还能够对微调,就是加一些数据,可以适新的场景。 而且这个训练完以后,它可以一键部署,这也解决了训练完以后怎样可以务场景,怎样做预测的问题。 接下来我们仔细来看一下智能钛产品具体都有些功能。在TI-ONE面支持机器学习、深度学习和推理,机器学习面包含了数据加载、预处理、特征程、特征选择的具,后面还有一些具体的算法。 这个图是自更新的框架图,自建AI很难,所以很多企愿意直接购AI,但当出现以下几种情况的时候,就必须自建

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    2018 AI界大盘点

    Prophet AutoML 是一款让普通务人员也可以开发 AI 的平台,其产品设计核心是让机器自动地在不同行学习历史上的决策与反馈,并以此为基础制定和运行企务规则;Prophet AutoCV 9.20——阿巴巴资深架构师徐凌杰发布了AI Matrix——AI Benchmark 基准测试平台,可以帮助开发者解决四大关键问题:真实反AI使的现实情况,对包括GPU在内的AI加速器解决方案的引入评估和选制定一个标准 其首创的农智能系统攻克了机器智能嵌入农专家知识的难题。种植结果显示,该人智能系统提高了农产品的产量和自然资源利率,还大幅降低了传感器成本,体现了“AI+农”的潜力。字节跳动? 6.04——发布新版机器学习套件Core ML 2;新款GPU加速具Create ML,于在Mac上进行原生人智能的训练。该具支持视觉、自然语言以及自定义数据。 5 月 7 日,吴恩达的无人车创公司Drive.ai宣布将于7月在德克萨斯州弗斯科市(美国西部城市)提供自动驾驶汽车服务,人们可以通过软件免费叫车。概述热点场景全球人智能公司产结构?

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    十二月——没有寒冬,只有开始

    本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企、智能硬件企、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队,案例议题设计产品创新、互联网转、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题 雨云CEO 刘凡将分享《雨云使OKRs做绩效管理》案例简述绩效管理的作是实现公司目标完成、团队效能提升,然而传统的绩效管理方法(MBO,BSC,KPI)有一些问题,如:不利于团队的协作和成长;追求短期目标 作为本次大会的赞助商,雨云将在大会现场设立展位【8号】与广大的开源爱者共同见证雨云平台快速实现一键部署的魅力雨云CEO刘凡将亲自在展台,为开发者们【答疑解惑】更有精彩互动问答,精美礼品等着您 【12.12-12.30 】2015·感恩极客开发者资源优惠反馈活动雨云携手国内优秀的企级服务厂商连续三周为创公司提供福利。 帮助创者们度过寒冬,无论从基础的云服务,还是开发具平台,又或者是企软件,都将全面优惠回馈,优惠力度史上最低!

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    技术创新一定挣钱吗

    AI还有一个巨大的障碍就是数据问题,现在成功运的领域,比如人脸识别,因为已经具备了数据条件,公安部有多数公民的照片,但在领域,这个条件是不具备的,导致AI领域的成本太高,所以,才有下面文章提出的小数据 ,来解决数据的问题,当然如果小数据如果能够成功,会大大提升AI可能性,但这个小数据还是一个研究课题,是学术上还没有有效解决。? 即使准确率达到要求了,自动驾驶是个系统程,需要主机厂的配合,主动权在主机厂那。即使主机厂配合这关过了,高高的成本又谁来单呢。 协和飞机比普通飞机快一倍,商运营了几十年,但最还是因为成本问题失败了,自动计算对普通人来讲只是一个锦上添花的功能,没有太多人会为此单的,就和没有很多人为协和飞机单一样,很多人需要价格优惠,不需要那么快的速度 特斯拉在中国建厂,该会降低生产成本,但原料成本还是降低不了的吧,本人认为电动汽车真正实现盈利还是需要些时间的,就看个企可以坚持到最后啦。?

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    场景化设计-瑞幸咖啡APP设计案例详细解析

    而瑞幸咖啡的主菜单则意图非常明显,它把自己定位为购物类,在首页,我们满足的是逛的需求,通过首页的推荐,将户引入不同的入口中。 但是,瑞幸不满足于这点,中部菜单12.12和购物车,则倾向于让户在购咖啡的同时,可以点别的,比如各种周边产品,咖啡杯子等等。 也就是说,在卖咖啡的同时,也希望户能下单把周边也了,瑞幸的意图很明显,塑造自己的咖啡文化圈子。同时让这款具类多了电商属性。 当然,这还不够,下方的新人优惠专享块更是将新人户死死的留在这。喝一杯咖啡优惠这么多,而且优惠还一直不停。且附带购任务。 包裹式卡片设计 更布局 很多同学对卡片后title无处安放表示不解,这块设计提供了一种很的示例。块嵌套块,多层块可以很的容纳Title部分的文字,让块更加统一。

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    |AI语音技术场景及库概览

    近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。 今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的,并奉上对~ 语音识别技术语音识别其实是一种感知智能,核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算机处理的信息,为后续的认知智能提供基础 智能控制车辆等技术已经开始批量进入生产,百度、科大讯飞等公司都有对的合作车,进行智能车机落地。??除上述方向,语音识别技术落地场景多种多样。 语音技术也是深度学习算法程师从的重要方向之一,那么些框架能找到语音识别呢?目前主流深度学习框架都有各自的语音识别。 这次小伙伴们已经了解语音技术的,后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向的相关内容,欢迎大家持续关注~

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    面向NLP的AI产品方法论——如何通过数据分析迭代优化

    上线后,通过务后台观察务数据,和实际真实户的表述,继而迭代技能,提升体验。”欲善其事,必先利其器,强大的数据后台集群,是让务变得越来越的神兵利器。 出门问问这一块做得比较细致,页面层级比较深,期望户能够给予更精准的反馈,到底自己的AI助手做的不够户的每次务反馈都会在后台出现,不管种方式收集,都能够以埋点的方式暴露出问题,暴露的人越多,这一块的问题就越值得重视。自然这种问题类,也会长期积累,跑出一个问题分布图。 一些关键词搜索,必然是户表述的一些话,很容易就推理出,户必然受挫,只不过情绪程度不一样。 另外一种就是使算法,一般是于舆情监控的,可以抓出来户的积极消极情绪和言论。 有很多大厂都开放这类务,不避嫌的话埋入自己的面就,当然你也可以自己训练。找到这些东西之后,然后分析这些话术出现在些技能面,分布在个环节上,问题就自然暴露出来了。

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    如何评测语音技能的智能程度(1)——意图理解

    平日研究各种各样的语音助手,输出各种类的调研分析报告,以培养自己的务敏锐度,同时也研究各种框架知识以丰富自己的知识库。 只要你仔细体验观察,相当多的AI语音助手在给予反馈的时候,此类细节处理得不,容错率实在是太低了。的容错性设计,其实该是每个AI者体内的基因,成为被动技能,天赋一样的能力。 户第一句话:我想火车票?AI回复,的,你想从户第二句话:从北京到上海。AI回复,您想什么时候出发?户第三句话:明天下午出发。AI回复,为你找到如下车次,请问你想要第几个。 (选座可以提供默认规则)想要完成订单的确认,则成功引导户填充ABCD四个槽位即可。的完善和引导,则是:如果户填充了AB,AI该追问CD的例子:我想看《魔童咤》,帮我在附近找个最近的电影院。 此时AI需要展示几个场次可以选择,然后追问要几张票如果填充了ABC,该追问D的例子:我想看《魔童咤》,附近找个最近的电影院,8点钟左右开场的。此时AI只需要追问要几张票即可。

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    关于AI的7个误解 | 人智能核心概念对比

    今天,企已经能AI改变需要人类智能的自动作流程。AI能让人力密集处理的作量增加100倍,同时把单位经济效益降低90%。回答第二个问题需要多一点时间。 如果我们希望企AI,那么我们就需要让企家们理解AIAI并不是魔术。AI是数据、数学、以及迭代。 从古希腊的agora市集和古罗马的个人卖广场就是如此。今天也是如此,怕生意卖爆发性地转移到了互联网上。许多企坐拥来自客户的非结构化数据宝藏,这些数据来自电子邮件线程或Twitter评论。 汽车和汽油的类比虽然不够恰当,因为如果你给机器学习补给越多的训练数据,就能变得越。这就像汽车每完一箱汽油,积累的程数越大。所以训练数据甚至比汽油更重要。 你需要人去推翻机器学习低置信度的预测。 ?所以,如果你是想把AI于你的务的企高管,那么你想在该有一个框架了。

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    2018年,AI会在金融行些方向上发力?

    但在真实世界,人智能根本不是这个样子的。可以这么理解,AI是通过算法来学习户的习惯偏的越多,AI户就越了解。 实际上现在AI已经出现在我们的生活中了,不过看起来不像西部世界那种风格的机器人。比如说Siri,是专门为了获得户偏而设计的,基于户行为规律的识别和反馈的处理来看户每天的行程安排。 到2018年,随着AI技术成本逐步降低,AI技术会在很多产发挥更大的作,包括全球的银行、信机构。AI将会AI搜集到大量的不同类的数据时,它能够透过数据做出预测性的决策。 场景可以从了解消费者行为到更地理解内部资源如何运作,这个过程本质上是数据分析,发现必要的信息后找出最优解。从金融服务的视角来说,我们会在2018年看到AI的四个趋势。 即使是小的金融机构,也该研究一下AI技术可以给自己务带来些改进。最后,附上原文链接:http:t.cnRHt4cEW— 完 —

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    AI引入时尚界,消费者会对程序员的审美账吗?

    据介绍,目前 Fashion AI 已经初步搭建出女装的认知,接下来将攻克男装、配件等其他时尚领域。进店后,可以充分体会“解放双手”四个字的含义。 店内的智能扣能够积淀每件衣服的信息,件衣服试穿率高却极少购些衣服是万能百搭产品,些衣服不易被消费者试穿,“试穿率”、“购率”将直接反映出来,这家“商品数据”给到 B 端商家,并于充分改进商品信息 本次 Fashion AI 大赛的两个赛题分别是:服饰关键点定位和服饰属性标签识别。据阿巴巴“图像和美”团队负责人雷音介绍,这两个问题是构建 AI 在服饰的两个基础问题。 也只有在将服装的标签变得更加精细化和专化的基础上,才能将这些数据投放给人智能,进而让人智能做到精准的预测和推荐。 数据集的标注基于阿“图像和美”团队通过与中国香港理大学 ITC 联合研发推出的机器认知时尚角度的知识架构,据雷音透露,未来 AI 在时尚领域实现更复杂高阶的,比如服饰搭配、辅助设计、商品导购等。

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    如何利大数据进行预测性营销,看完这8个深度解答你就懂了

    常常是Data mining的一些数学,像响率分析,客户倾向性,这类分群使Lift图,打分的方法告诉你一类客户有较高的接触和转化的价值。 5、预测性营销的选择方案有些呢?这的开发些技术和具? 这我也总结一些常的技术具 :?但无论条路,都要确定三项基本能力。 6、营销领域有些预测?预测客户购可能性的行标准是RFM(最近一次消费R,消费频率F,消费金额M),但有限,本质是一个试探性方案,没有统计和预测依据。 从技术角度看,推荐了协同过滤,贝叶斯网络等算法。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。

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    李开复:人智能威胁论目前就当小说看看吧

    其实人智能并不是那么的遥远,已经在你的手机面,BAT都的非常,在淘宝上东西的推荐,现在淘宝比你还知道你想什么,美团比你更知道你想吃什么,以后的婚恋网站会比你知道你该嫁给谁,这都是必然的作, 人智能+将具有普世性(运领域)  金融领域与人智能的结合较为普遍,比如说智能投顾、机器人理财、量化交易、银行的、银行的财务理财、电话营销、贷款审批、信卡欺诈、还有保险的判断,都是的领域。 当AI进入医疗领域,帮忙解决癌症的识别、癌症也是图像、核磁共振的图像,是CT扫描的图像,还有医学看片、诊断、精准医疗、基因排序,这些都是很AI,当然还有无人驾驶等方面。   AI走的第一步就是把已有的大数据深度学习的技术来做非常精确的判断预测和分类,这一定是第一步。   AI往下怎么走,接下来进入科幻世界,第一个阶段把已有的数据起来创造价值赚钱省钱;第二个阶段新数据就会进来,数据经过智能家电、智能硬件、4.0,更多厂的4.0数据,数据来源于家echo、智能音箱

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    为什么说2018年是AI金融行的一年?

    AI是通过算法来学习户的习惯偏的越多,AI户就越了解。 到2018年,随着AI技术成本逐步降低,AI技术会在很多产发挥更大的作,包括全球的银行、信机构。AI将会AI搜集到大量的不同类的数据时,它能够透过数据做出预测性的决策。 场景可以从了解消费者行为到更地理解内部资源如何运作,这个过程本质上是数据分析,发现必要的信息后找出最优解。从金融服务的视角来说,我们会在2018年看到AI的四个趋势。 这种类的支持,对于户来说,也可以缩短他们等待电话人客服的时间。随着AI系统慢慢学会把咨询问题中的细微差别归类,它的客服支持能力就越来越强,能回答的问题面更广,回答的精确度也越高。 即使是小的金融机构,也该研究一下AI技术可以给自己务带来些改进。

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    如何成为人智能(AI)产品经理

    AI产品经理的施展空间AI产品经理在些领域更有可为,能够跟我们的AI程师更地配合,把一件事做成呢? AI在医疗诊断领域很多,比如可以根据输入的历史数据生成一个,来判断这个病人是有糖尿病还是没有,有糖尿病的风险有多大。这样就通过AI的方式解决了糖尿病或者心脏病检测的问题。 AI产品经理的作内容AI产品经理的作内容包括:和算法程师沟通,了解如何通过算法来满足客户的需求。 了解和挖崛客户需求,知道客户的关注点在儿,如何的方式来给他解决。 Q8:请问AI在制造领域,主要可以体现在?A8:首先需要了解一个背景。目前AI分为三种层次:既有数据也是AI,比较成熟的领域或者行,比如互联网、运营商和金融。 成本、周期和最后收益的不确定性非常大,所以目前我们还得持续的观察 当然也有一些,比如上的残次品和正品的检验识别,就是AI案例。

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    LiteFlow组件式流程引擎框架

    产品的需求: 以东哥家的京东为例,我现在进了一批只需998的家伙.每次618要进行大促销668,双十一888,双十二180. 初级开发 看到需求大喊一句,这么简单看不起我? 使Liteflow,你需要去把复杂的务逻辑按代码片段拆分成一个个小组件,并定义一个规则流程配置。这样,所有的组件,就能按照你的规则配置去进行复杂的流转。 能自由扩展配置持久化源,提供扩展接口 支持springboot的自动装配,也支持spring的配置和非spring的项目 提供串行和并行2种式,提供常见常见的表达式语句 提供无级嵌套子流程式 数据槽高并发隔离机制 自带简单的监控,能够知道每个组件的运行耗时排行 架构设计 image.png Liteflow适些场景 Liteflow适于拥有复杂逻辑的务,比如说价格引擎,下单流程,规则校验等,这些务往往都拥有很多步骤 ,这些步骤完全可以按照务粒度拆分成一个个独立的组件,进行装配复变更。

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    什么是人智能即服务 (AIaaS)?

    然而,在过去很长一段时间,企需要在人智能上投入大量资金才能获得这种利润,人智能机器贵,熟悉人智能的程序员贵,更稀有,又找不到的数据! 些供商提供人智能即服务? 让我们看看提供人智能即服务的供商。 1. 云 AutoML 还允许机器学习专知识较少的开发人员快速训练自定义 ML 具体到他们公司的需求。 但是,公司可以以最低的成本实施人智能即服务,因为他们从第三方供商处访问人智能软件,而无需内部人智能设备或从头开发的软件,这对于那些没有将人智能作为其核心务但只想利它来实现更决策的公司尤其有 换句话说,AIaaS就像一个黑匣子,企可以提供输入,知道输出,但无法理解输出是如何获得的,使AI算法来获得输出等等。企也无法知道他们的数据是如何产生的。于获取输出以及它是否足够安全。

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