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    【技术探讨】拿 AlphaGo 投资会怎样

    围棋是在19*19的棋盘上选择,如果是国内A股市场,那投资组合是在2800多只股票上选择。围棋胜负在于最终盘面优势,投资则在意周期最终收益。 ?...田渊栋博士文章中还说到“他们完全没有任何局部死活/对杀分析,纯粹是用暴力训练法训练出一个相当不错的估值网络。这在一定程度上说明深度卷积网络(DCNN)有自动将问题分解成子问题,并分别解决的能力。”...虽然现在AlphaGo系统的还是人类算法的模拟仿真。 但想想也不用太担心,围棋的规则是固定的,但金融的规则可不是固定的。...还好我们还有杀手锏,如熔断机制,很轻松就可以碾压AlphaGo系统,让其的所有训练无效。另外如何界定数据边界,信息收集成本等问题,都可以让我们不用太担心投资版AlphaGo系统。

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    怎样正确web应用的压力测试?

    一般来说要达到压测目标的预估值 3、压测准备 压测机:准备好压测机群,用于发送请求 服务器:由于压测流量会较高,所以需要提前准备服务器集群,用于承接流量或扩容使用 数据准备:准备用于压测的数据,一般来说要和真实数据区分...达到预期目标:达到预期目标,一般可以认为压测通过 未达到预期目标:如因各方面原因(资源、预算等)未达预期目标,需要产品经理和研发经理对压测结果确认 7、发送压测报告 如何写一份好的压测报告,可以参考这里 如何一份精致的性能测试报告...工具:压测常用的工具有loadrunner和jmeter(文末有学习视频) Jmeter 是一款使用Java开发的,开源免费的测试工具, 主要用来性能测试,JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载

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    618、双十一促销活动监控怎样

    那么,到底活动监控该怎么呢?就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。这个活动是一个很简单的全民派福利活动。...于是负责运营的妹纸的汇报也很简单: 5月11日:28万人参加 5月12日:12万人参加 5月13日:8万人参加 …… 像小鸡啄米一样,一个字一个字的嘣,然后当场被领导批了:进度不是这么报的!...因此,运营进度监控,第一条就是:与目标做对比,发现问题。 活动的总目标是100万人参加,50万人用券消费。那么是不是就直接拿现在的数据,和这个100万/50万对比呢?...因此,运营进度监控, 第二条是:分解目标,树立标准。 理论上最简单的分解方法,就是100/22=4.5万。每天参加4.5万人就算达标。...仿照4月份走势,5月的目标拆解如下: image.png 用同样的方法,可以拆解用券人数目标。有趣的是,用券人数走势和领券人数走势并不一致,在月底有明显高峰。

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    人工智能专业就业前景怎样?需要怎样的专业技能?

    在国家积极推动人工智能一级学科建设的背景下,2020年3月,全国有大约180所高校新增“人工智能”本科专业;同时,数据科学与大数据技术专业的学校也占到了 100 多所;智能制造、机器人工程、智能科学与技术等专业也都有数十所学校通过了审批...……人工智能的话题热度一直居高不下,已然成为高考志愿填报中的大热门。...,人工智能工具已经被用来以各种形式复制人类的语言。...⑤ 人工智能研究员 负责人工智能及其相关领域的深度研究。AI研究员除了要有相对渊博的知识和扎实的科研基本能力外,最重要的是需要具备敢于质疑一切的勇气,以及追求实事求是的态度。...AI人才的技能培养 人工智能岗位的衍生,也牵动着人们思考:要拥有什么样的技能,才能胜任人工智能相关的高端岗位呢?

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    【干货】怎样用深度学习语音识别

    本文深入浅出介绍了怎样用深度学习语音识别。 语音识别正在进入我们日常生活的方方面面。语音识别技术内置在我们的手机、游戏机和智能手表中,它甚至能将我们的整个家庭智能化。...让我们一起来了解怎样用深度学习语音识别。 机器学习并不总是黑盒 如果你对神经机器翻译的工作机制已经有所了解,你可能会想到,我们可以简单地将声音作为输入喂进神经网络,然后训练网络产生文本: ?...上图是使用深度学习语音识别的最佳机制,但我们目前还没有达到这一步。 一个很大的问题是语速不同。某些人说“hello!”...怎样将声波转换为数字呢?让我们使用“Hello”这个声音片段作为例子: ? “Hello”的声波 声波是一维的。每个时刻的声波只有一个单一的值,这个值的大小基于波的高度。

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    Apache Hive 是怎样基于代价的优化的?

    上一篇文章 Apache Calcite 为什么能这么流行 末尾提到要单独开一篇文章,聊下 Hive 怎么利用 Calcite 基于代价查询优化,现在兑现承诺。...SQL 查询优化器分为两种类型: RBO(Rule Based Optimizer) CBO(Cost Based Optimizer) RBO 顾名思义,就是事先定义好一系列的规则,然后去遍历这些规则优化...通过 Analyze 命令,我们就能得到数据的属性,并且这些属性是持久化到 metastore 的,以后所有对这个表的查询都可以用这些数据来优化。...很简单,只要在刚才的命令后面加上 for columns 就可以对列相关的数据分析。...如上图的 HiveRelMdSelectivity,就通过 getSelectivity() 这个方法定义怎样去计算一个 Filter 的 Selectivity,而这正是是计算 Filter 操作代价的核心

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    在 Quora 机器学习「炼丹」是怎样的体验?

    实际上,号称「美版知乎」的 Quora 也已经大量引入了机器学习技术,而 Quora 的工程师们则喜欢把自己研究机器学习、产出技术方案的过程戏称为「炼丹」,如今他们也想对外分享他们的经验和成果,开始一系列...日前,他们发出了该系列博客的第一篇——《使用 Alchemy 特征工程》(「Feature Engineering at Quora with Alchemy」),作者为 Quora 的两位工程师 Kornél...这意味着,我们需要不断增加知识的采集,并对知识进行评估,还要知道怎样高效地对它们进行排序和分类。...这样的原因在于: C++ 是一个低水平的编程语言,它通常可以比用 Python 写的应用程序运行得更快。

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