今年AI大热，AIGC、大模型、AGI以及FLOPS等等让人半懂不懂的词不断在各种头条新闻中出现，想学这方面内容，该怎么入手呢？
在英文中ABC这个三个单词很有意思，是英文26个字母的开头三个，连到一起读写，表示基础知识的意思。宇宙大行农业银行恰好也是三个缩写（AGRICULTURAL BANK OF CHINA）。 但是你要是跑香港去，问ABC是什么，又可能会另外一种解释，比如说American-Born Chinese ，缩写是ABC，原本是指在美國出生的华人后裔，有时却含有和“香蕉人”类似含义。 百度在16年财报中，给ABC搞了一个新概念。提出了一个ABC（Ai Bigdata Cloud）三位一体战略，终于把边缘化多年的云计算
作者 | 褚杏娟、王强 作为 IT 行业的新时代焦点产业，人工智能领域近年来催生了一大批很有前途的创业企业，涌现出众多技术过硬、眼光独到的优秀创业者。与此同时，越来越多的技术人与投资者开始将目光投向人工智能，希望在这一数字时代的“淘金热”中抢占先机，取得令人瞩目的成就。 不过，任何行业的创业之路都不可能一帆风顺，人工智能创业者和企业都必须面对诸多挑战与未知的困境。如何才能尽可能避开创业道路上的沟壑与弯路，怎样充分利用有限的资源快速响应需求，在激烈的竞争中赢得优势？想要回答这些问题，一位资深创业者的经历无疑
包银消费金融总经理助理汤向军：消费金融行业的大数据
1、度量模型是否成功的各种方法（精确度、召回率、ROC曲线下面积等）。损失函数和评估指标的选择是如何**偏离模型的输出**的。
作者: 曾小苏 Clara 摘自：36氪 【上篇：挖掘机和“改变世界的”大数据公司们】 硅谷的这一个月，我在 startups demo days 和各种大公司一日游中度日，以为会逃脱国内各种会上各种“大数据”和挖掘机的梗，但万万没想到这里更甚。Hi~ 本文发自仅次于五道口的宇宙中心硅谷，与你分享大数据在这片土地上的真实生长状况。 什么是“改变世界”的大数据公司 近两周硅谷两场规模比较大的 demo 大会上，就有十多家自称做大数据的 startups，有做消费者行为的，有做体育分析的，有做 NGO 融资的，
【新智元导读】本文是O‘reilly的报告《 美国人工智能新市场》的作者Aman Naimat针对报告所写的解读文章。通过数据分析的方法，Aman 对美国人工智能市场进行了粗略分析，分为行业对AI 的投资、企业对AI投资、企业对AI技术的采纳情况（应用案例）以及美国AI企业地理分布几个部分。Aman 说本报告的目的不是要争论AI是什么和不是什么，采取实用的方法来定义AI，并且基于正在使用或是开发AI的企业进行分析。 报告要点： 除软件和IT行业以外，每个行业只有少数几十家公司实际涉及AI。 北美地区目前只有
大数据是人工智能的基础。从大数据到数据分析再到 AI 应用的转变，这也是一个很自然的发展过程。但是只有在数据、算法、企业的场景应用三者紧密配合的前提下，才可以有效地提升整个 AI 业务的流程。因此，爱奇艺在原来的数据积累基础上，进一步的完善了技术平台，形成了大数据 +AI 的统一架构，同时兼顾了数据、算法训练、人力物力算力等多方面的因素。那么爱奇艺在探索和实践过程中，有哪些沉淀出的经验可以分享给大家？InfoQ 采访了爱奇艺大数据计算团队负责人刘骋昺，得到了一个初步的了解。
摘要： 作为一名软件工程师，我们应该活到老学到老，时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步。同时，还要能活学活用，在工作中使用最合适的工具，以提高工作效率。随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席
最近很火的一篇文章，找出来分享给大家看看。明天会分享另外一篇，记得关注呦。 硅谷的这一个月，我在 startups demo days 和各种大公司一日游中度日，以为会逃脱国内各种会上各种“大数据”和挖掘机的梗，但万万没想到这里更甚。Hi~ 本文发自仅次于五道口的宇宙中心硅谷，与你分享大数据在这片土地上的真实生长状况。 什么是“改变世界”的大数据公司 近两周硅谷两场规模比较大的 demo 大会上，就有十多家自称做大数据的 startups，有做消费者行为的，有做体育分析的，有做 NGO 融资的，有做环保的，
是的，又开新坑了，目前的几个专栏系列陆陆续续都接近尾声了，是时候来点新鲜的内容了。
“数据科学家走在通往无所不知的路上，走到尽头才发现，自己一无所知。”-Will Cukierski，Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？ 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前，我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一套新的数据存储管理系统，把所有的数据全部存储到数据仓库，然后统一对数据处理，这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域，数据仓库（英语：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)，帮助决策者能快速从大量数据中，分析出有价值的信息，帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据，但是许多现代企业必须处理非结构化数据，半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。
在过去十年里，随着公有云的崛起、数据激增和人工智能的兴起等浪潮席卷，整个数据架构经历了巨大的变革和更新。这些激变使得数据架构发生了天翻地覆的变化。作为一家领先的大数据处理平台提供商，Databricks 一直扮演着引领者的角色。
“ 古之善用天下者，必量天下之权，而揣诸侯之情……何谓量权？曰：“度于大小，谋于众寡。称货财有无，料人民多少、饶乏，有余不足几何？ …… ——鬼谷子 ” 早在春秋战国时期， 著名思想家鬼谷子先森， 似乎已深谙数据分析与预测的益处， 知晓借助数据分析，用上帝视角“指点江山”。 📷 揣测国家大小、多少， 衡量财货有无， 预测百姓人数和富足、贫困情况， …… 倘若AI技术当时为鬼谷子掌握，他和他的弟子们简直要横扫天下！！！ 鬼谷子的经验在战国时期通过口口相传得以延续，进而指导他人的行为决策。 而今，我们终于能够用
在上一篇文章<<什么是云原生>>中和大家聊了下关于云原生的话题，在云原生的概念中比较明确的一个特点就是云原生是基于云计算的。在这种模式下用户的计算请求会被发送到云端服务进行处理，由云端完成复杂的数据计算后，再将结果以同步或异步方式返回调用客户端。
人工智能（AI）在执行任务时，由于其基于算法和数据的特性，有时会产出一些出人意料或者带有幽默感的结果。
今天要跟大家分享的文章来自曾小苏 Clara的《硅谷观察之大数据篇》，该作者是36氪驻硅谷首席代表，水瓶座B型血爱吃肉，传说中是个美女。在硅谷的一个月，她在 startups demo days 和各种大公司一日游中度日，她以为会逃脱国内各种会上各种“大数据”和挖掘机的梗，但万万没想到那里更甚。所以，本文发自繁华程度仅次于五道口的宇宙中心硅谷（呵呵呵呵~），与国内小伙伴分享大数据在那片土地上的真实生长状况。在上篇她着重为大家介绍了硅谷“大数据公司”的类型，下篇讲了硅谷四大不同类型的公司如何玩转大数据。
从广义的定义来看，AIoT是人工智能技术（AI）与物联网（IoT）在实际应用落地中的融合。
过去的十年，是基于深度学习的「AI 大飞跃」，各类创新算法的迸发不断带来新的焦点，算法突破成为 AI 研究者的集中攻坚地。
本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后，总结了GPU并行执行能力的优势，如提高算力利用率和算法效率，卷积方式处理效率更高，现场分层分级匹配算法计算和交互，超配线程掩盖实验差距，以及tensor core增加算力峰值等。
在这里我要明确表个态，对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。或者换个方式说，如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了。当然，Python不是没有它的问题和短处，你可以也应该有另外一种甚至几种语言与 Python 形成搭配，但是Python 将坐稳数据分析和 AI 第一语言的位置，这一点毫无疑问。我甚至认为，由于 Python 坐稳了这个位置，由于这个行业未来需要大批的从业者，更由于Python正在迅速成为全球大中小学编程入门课程的首选教学语言，这种开源动态脚本语言非常有机会在不久的将来成为第一种真正意义上的编程世界语。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 以下内容节选自《Flink实战派》一书！ ---- --正文-- 大数据技术和人工智能（机器学习）的结合，使利用数据价值的技术有了新的突破。 在通常情况下，大数据技术与机器学习是互相促进、相依相存的关系。 01 大数据和机器学习之间的关系 机器学习不仅需要合理、适用和先进的算法，还需要依赖足够好和足够多的数据。 大数据可以提高机器学习模型的精确性。 数据的数据量越多，质量越高，机器学习的效率和准确性就越高。机器学习是大数据分析的一个重要方向（方式）。
只不过当时做得时候是团队内部的周会分享，相对比较粗糙，只有非常简单的PPT，绝大多数的内容都是我一时兴起想到哪里讲到哪里的，现在准备把这个系列做得更加精细化一些。
上一篇文章里，有同学留言问我能不能写一篇有关 AI 入门的文章，给新手和想学习 AI 的同学一个宏观的认识，这不，认真的我在周日便写下了这篇文章。 前言 实际上上周我有思考过，我是不是应该适当的缓解下压力，一周七天，我都坐在电脑前，而且晚上睡得还不早，不论是身体还是精神上，有一点吃不消，毕竟我自己都说过，不能本末倒置，颠倒生命的意义，可是我自己都没做到。 所以我计划的是每周至少一天，我要出门，带着单反，在南京城逛逛，拍拍照，培养一些能放松身心的爱好，或者至少要保持好运动，然后留点时间读一些和技术无关的书，
作者｜李梅 编辑｜陈彩娴 陈怡然，杜克大学电子与计算机工程系教授，美国国家科学基金委（NSF）下一代移动网络与边缘计算研究院（Athena）主任，NSF 新型与可持续计算（ASIC）校企合作研究中心（IUCRC）主任，杜克大学计算进化智能研究中心（DCEI）联合主任。 陈怡然是清华大学电子系1994级本科生，2001年获得清华大学硕士学位，2005年获得普渡大学博士学位。他的研究兴趣包括新的记忆和存储系统、机器学习、神经形态计算和移动计算系统。他曾发表500多篇论文，出版1部专著，并在各种会议上获得几次最佳
从大数据发展的历史长河来看，谷歌的“三驾马车”—— 《GFS》、《MapReduce》和《BigTable》，加上亚马逊的一篇关于 Dynamo 系统的论文奠定了大数据时代发展的基础。从“大数据之父”道格·卡丁创造了 Hadoop 到现在许多厂商开始单独造轮子、做开源，大数据的发展首先是获得了大规模数据的处理能力，然后再解决了数据的分析与挖掘问题，到如今又开始解决“如何实时查询数据”的问题，从近 20 年的发展中基本可以看出，这些演进的背后都是由企业需求和业务发展驱动的。 英特尔院士、大数据技术全球 CTO
理想的机器学习场景是给到数据，训练模型后就能直接上线服务。然而真实的 AI 应用落地过程非常复杂，并不是有数据、懂算法就可以了。
建议读者在学习机器学习时，从模型函数入手，以数据处理、特征提取等知识为辅。通过推导模型的目标函数，来学习求解过程，并以此来学习算法。
这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
数据猿导读 对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用，每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点，让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续，数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上线下
昨天发了一篇文章Spark团队新作MLFlow 解决了什么问题 描述了我对MLFlow的一些看法，现在想来，Spark团队是非常聪明的，AI同学都有自己的社区，自己的生态，Spark则是在工程研发群体具有很大的影响力，而在AI领域并没有太大号召力。所以它其实是没办法通过一个颠覆性的东西去让AI同学转移过来的，而MLFlow并没有改变AI同学的原有习惯和流程，他提供了一些辅助工具和标准，解决了一些痛点，慢慢渗透，从而实现慢慢转型，当然，最后也完全可能也掀不起什么波澜。
每周三的效率办公系列又回来了！插播了一个小的年度计划内容之后，又回到了安利各种好玩的办公神器的环节。
真实世界证据意味着对药物是否确实安全有效的观察角度和评估手段的丰富。AI驱动的真实世界证据生成应用潜力巨大。
作者 | 子白 谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。 不过声音市场上还有一些杂音。最近一个有意学习数据科学的姑娘跟我说，她的一个朋友建议她从 Java 入手，因为 Hadoop 等大数据基础设
著名经济学家、世界经济论坛主席Klaus Schwab在《第四次工业革命转型的力量》一书中认为，这一轮工业革命的核心是智能化与信息化，进而形成一个高度灵活、人性化、数字化的产品生产与服务模式。
这个9月，AI芯片独角兽地平线发布了自诩最强边缘 AI 芯片地平线「旭日3」，一时间引起轰动。相比第二代芯片，「旭日3」的AI性能上得到很大提升，只需在 2.5W 的功耗下，能够达到等效 5TOPS 的标准算力。尤其是对应高端市场的旭日3M，有更强大的编解码能力，强大的ISP效果令其极具竞争力。
作者唐文，腾讯高级工程师，十年从业经验，在腾讯主导过海量数据处理和分析系统的设计和研发工作，参与过多个自动化测试框架和研发管理平台的研发，在后台框架设计、研发效能工具开发等方面有丰富的经验，近期专注于AI能力的评测方法研究以及相关系统的研发。
在今年的CCF-GAIR大会上，来自清华、加州大学伯克利、斯坦福、哈工大等多所国内外顶级理工科院校的院士齐聚深圳，分享了自己最新的研究。虽然各自研究的细分领域有所不同，但是透过贯穿始终的技术讲演，避不开的事实是，多位院士都在或直接或间接地去“批判”深度学习算法。
随着网络攻击变得越来越多样化，网络安全人员越发需要更加复杂且具有预见性的规则或策略来迅速处理各类安全风险，而目前热门的机器学习，凭借强大的数据处理、检测识别及自动学习等能力，在网络安全领域也开始发挥作用，那实际效果究竟如何？是与人工优势互补，还是更进一步，开始取代人工，在系统中发挥关键作用？本期话题，我们将围绕目前机器学习在网络安全中的实际运用能力，就相关问题展开讨论。 机器学习本质上也是在解决相似性问题，比如流量识别、漏洞挖掘，安全态势感知等，那目前机器学习在这些领域做得如何，是否噱头大于实际能力？
云测数据总经理，拥有多年To B企业服务市场研究经验。2015年成立Testin云测北美事业部，统筹海外市场及前沿技术研发。2017年创立AI数据采集标注事业部，为人工智能提供高质量、场景化的数据采集标注服务，专注解决人工智能落地训练数据需求。 人称奶罩，腾讯云中小企业中心总经理，DNSPod创始人，洋葱令牌创始人，网络安全专家，域名及DNS技术专家，知名个人站长，中欧国际工商学院EMBA。 1 吴洪声：你从什么时候开始接触AI？为什么后来会选择在AI数据这个细分领域钻研下去？ 贾宇航：
刚开始接触 AI 的时候会有这样的一些坑。第一个我把它叫做碎片化时间陷阱，大家一直以为碎片化可以学到很多东西，于是我也关注了一堆的AI 公众号，每天看一下公众号的文章，觉得自己学会了很多。
最近对于人工智能的讨论非常火热，但是作为一个普通的it者如何参与其中并体验人工智能的魅力呢，那么就需要来研究一番，就人工智能是什么、有哪些应用、怎么学等话题展开。
面试公司：顺丰科技 面试岗位：产品经理(AI方向) 工作地点：深圳 面试结果：通过，但放弃了offer 今天来回顾一下我的顺丰科技的暑期实习的面试之旅，一共三面，2轮专业+1轮hr面，因为不在本地所以均为电面，历时大概半个月左右，最后通过了面试，由于一些个人的因素放弃了offer，但面试过程中还是学到了比较多的，所以也是写下来当作一个复盘。 暑期实习一开始投递简历的时候，和大家一样的策略采取了海投的策略，选择顺丰的AI产品经理，一是因为个人比较喜欢深圳二是比较看好AI的未来，觉得做AI
当今大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下，数据是新的原油。而即使获得相同的原油，但是不同的企业由于技术的差异，能够从原油中萃取出来的价值也是不一样的。一般对大数据的价值来说，大家耳熟能详的主要是数据化管理、数据驱动精细化运营等，这些主要还是以分析应用的场景为主，除此之外，大数据还可以借助AI的能力，把价值更加极致地发挥出来。
过去4个月以来，迎合AI产业发展的需要，阿里、云知声、出门问问、Rokid和百度等公司相继发布了自己的AI芯片。其中，阿里更是频频出手并购或投资芯片企业，而旷视等出身姚班的团队也是一直活跃在AI芯片领域。与此同时，“中兴被禁”事件也再次敲响了芯片产业的“警钟”。
之前的文章《入行 AI，如何选个脚踏实地的岗位》中，我们谈到AI行业内的技术类岗位大致分为三类：做算法，做工程和做数据。本文主要讲一讲，做数据的岗位，日常工作和职业体验是怎样的。 本文是@赵亚帆在2017年12月19日众智汇微信群中分享的记录。感谢@王西玲同学的记录整理。 我是来自小米公司的赵亚帆，所在团队负责用户反馈的处理。 处理用户反馈的核心就是数据标注，及以标注为基础的数据处理等工作。 今天在此和大家分享一下我在数据标注工作方面的经验。 什么是数据标注 数据标注这个岗位，要做的事情包括：借助计算机等工
小编邀请您，先思考： 1 人工智能人才的核心竞争力是什么？ AI是技术的竞争，也是人才的竞争 根据智联招聘《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》，过去一年中，人工智能人才需求增长近2倍，企业
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