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很多人想要搭上人工智能这列二十一世纪的快车，不断的顺应着互联网时代的变化，力求在这个不断革新的时代领域博得自己的一片立足之地。
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AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
目录 先来聊聊什么是“人工智能”？ 对于机器学习，它又有哪些切实的用途呢？ 关于入门机器学习的一些建议&忠告 （1）不要试图掌握所有相关数学知识后再开始学习 （2）不要把深度学习作为入门第一课 （3）不要收集过多的资料 & 分辨资料的时效性 机器学习前期有哪些相关准备？ （1）硬件条件 （2）软件选择 写在最后 其实关于AI这个话题，在领域内我并不能算得上是精通，只能算是业余吧！因为我主要还是做Java开发，但是我还是非常希望能够和小伙伴们分享一下在人工智能这个领域到底应该如何正确的入门，少走弯路。希望想
中国消费者和全球品牌商品的联系，从没有像今天这么直接和紧密过。在过去的3个月里，市场发生了一场激烈的博弈：疫情试图摧毁那种传统的线下联系，而市场随即就建立了另一种新联系来恢复甚至强化它。
最近在忙着写一个项目，项目本身不难，但过程可以说是非常难受。因为本人所处校区没有实验室，加之疫情原因不能串校区，宿舍也不是学习的地方，只能去教室，但是教室没有电源，笔记本根本撑不了多长时间。今天在和朋友抱怨的时候，朋友向我推荐了这个神器——code-server，可以部署在云端，刚好我还有一台闲置的腾讯云轻量应用服务器，正好拿去部署code-server，部署完成后我只需拿着平板电脑去教室打开浏览器就能持续写代码了，满电状态下写8个小时是没问题的，拿上充电宝，我还能再战8小时！
有很多途径来学习机器学习。有丰富的资源：有书籍，有课程可以参与，可以参加比赛，有大量供你使用的工具。在这篇文章中，我想围绕这些活动提出一些你机器学习之旅大致会有的阶段并在你程序员通往到机器学习大师之路上给出一个大概的顺序，以及在各个层次上有哪些可供你利用的资源
这里，你在学习机器学习的过程中，可以做很多的事情。这里有很多来自书籍和课程的资源给你提供参考，甚至你可以参加比赛和属性使用工具。在这篇文章里，我想对这些活动提供一些架构，并在你从程序员转变为机器学习专家的旅途中给你提供一些自由的顺序来解决一些问题。 机器学习的等级 考虑一下四个机器学习的技能等级，而这时一个模型，有助于我们思考这些可靠的资源和活动，而且说不定在什么时候能派上用场。 1.新手 2.初级 3.中级 4.高级 我这里想要把新手和初级分开来讨论就是因为我想要在这些绝对新手（一个在某个领域感兴趣的程序
你有许多方法和资源来学习机器学习：阅读书籍、学习课程、参加比赛和各种可用的工具。在这篇文章中，我想使这些活动更为体系化，并列出一个大致的顺序，以说明在普通程序员到机器学习高手的过程中所要着手什么。
责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 最近的 AI 圈，真是“热闹得一塌糊涂”： 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 火爆数月；这边大家不亦乐乎地和智能语音助手聊天…AI 正在开启新时代——从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分。 模型变大，算法繁杂 AI 技术开发平台是关键 如果说，简单的 AI 功能试用是新手，熟练掌握 AI 开发是出师，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI 开发过程中如果没有合适的平台，开发过程就会繁琐，
作者 | Tina 机器学习在行业中的应用变得越来越流行，从而成为了软件开发的常规武器。行业的关注点，也逐渐从机器学习能做什么，过渡到如何有效地管理机器学习项目的交付流程上来。 然而相对于传统软件开发，例如 Web 服务或者 Mobile 应用来说，这类程序的开发、部署和持续改进也更加的复杂。但好在经过不断的实践，行业总结出了一套敏捷的工程化流程，供大家在持续交付时遵循和参照。 在 Thoughtworks 技术雷达峰会上，徐昊就《机器学习的工程化》发表了主题演讲，InfoQ 也借此机会对徐昊进行了采访，
如今，广泛应用于银行业务和金融业务的大数据分析技术几乎不会让任何人充分意识到这个问题。
在自学“机器学习”方面，你能做的事其实很多。你可以参考一些书籍或者相关的课程、参加一些竞赛，或者使用一些你能用到的相关的工具等等。在本文中，我将结构性的阐述一下自学的方法，并且我会给出一些在从新手到老手的晋升途径中常常会遇到的问题的解决方案。
信息安全一直以来都是一个“猫捉老鼠”的游戏。好人建起防御的围墙，坏人想方设法通过或者绕过它。然而最近我们发现坏人似乎越来越容易绕过我们建立的高墙。想要阻止他们就需要提升我们自身的能力，也就意味着需要更广泛地使用机器学习。 FreeBuf 百科：机器学习 卡内基梅隆大学的教授Tom Mitchell在《Machine Learning》（《计算机科学丛书：机器学习》）序言中给出了一个定义： 机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。 2010年9月，Drew Conway创建
机器之心原创 作者：黄小天 短短两月内，京东迎来三位人工智能重磅人物：前微软亚太科技董事长申元庆、前 IBM Watson 首席科学家周伯文先后加入之后，前亚马逊首席科学家薄列峰也走上了同样的道路，担任京东金融 AI 实验室首席科学家。 这一远在硅谷的 AI 实验室将致力于发掘前沿 AI 技术的商业潜力，吸引美国 AI 人才，打造京东金融中美技术研发双引擎的格局，推动无界零售、无界金融的新发展。薄列峰的加盟，进一步强化了京东金融在人工智能领域的技术能力。 10 月 16 日，京东金融宣布，人工智能领域资
本文主要介绍了AI工具在个人使用和企业使用场景下的各种产品。个人使用方面包括虚拟助手、智能家居、个人健康、健身、出行、教育、娱乐、购物等，企业使用方面包括客户支持、智能营销、智能推荐、财务、人力资源、生产、物流等。这些AI工具能够帮助企业提高效率，降低成本，同时也可以为个人提供更加便捷的生活体验。
近年来，人工智能（AI）和机器学习创新一直在迅速发展，可预见的结果随着可访问性的提高而不断发展，在计算能力和存储解决方案中，数据的可访问性和发展趋势越来越明显。如果您了解背景知识，那么到目前为止，您可以发现无数机器学习创新的实例，这些实例已经出现在从消费产品和社交媒体到金融服务和制造业的广泛行业中。
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
AI和机器学习将极大改变安全运作方式，虽然目前正处在驱动网络防御的早期阶段，但已经在终端、网络、欺诈或SIEM中，起到了识别恶意活动模式的明显作用。未来，在防御服务中断、属性及用户行为修改等领域，我们
作者：Liam Hänel 编译：朝夕、元元、Harry 这篇文章给出了最好最全的AI产品和业界最有前途的AI公司介绍。 人工智能就像是爬上树梢去摘月亮，我们一直在报道所有取得的成就。 我认真查阅了几千个网址（大概6000多个链接），花费几周时间之后带给大家最好最全的AI产品和业界最有前途的AI公司介绍。今天我们带来了的是第一篇产品分享！—适合个人使用的AI产品。 这个系列的文章会向你详细介绍关于人工智能产业、公司和机构所开发的人工智能产品，希望能够罗列人工智能带来的福音。 顺带一句：我的苹果触控板因为点
Columbo是一款计算机信息取证与安全分析工具，可以帮助广大研究人员识别受攻击数据库中的特定模式。该工具可以将数据拆分成很小的数据区块，并使用模式识别和机器学习模型来识别攻击者的入侵行为以及在受感染Windows平台中的感染位置，然后给出建议表格。需要注意的是，当前版本的Columbo仅支持在Windows操作系统平台上执行任务。
昨天，腾讯云轻量应用服务器上线了新的区域——首尔，丰富了轻量应用服务器的区域，进一步满足了用户对地区多元的需求。下面小俊将进行一些测试，带大家看看新区域——首尔的机器性能等情况，供大家对比定位需求及购买参考。 最近也是腾讯云的轻量应用服务器的两周年，活动搞的那是一个多、好、值啊！
在这个AI技术日新月异的时代，作为程序员，我们面临着前所未有的机遇与挑战。本文深入探讨了AI的发展趋势、程序员应掌握的AI技能、实际项目案例以及未来职业规划。文章涵盖了深度学习、机器学习、数据科学等关键词，适合于各层次读者，无论是AI初学者还是资深开发者。本文将帮助你更好地理解AI时代的趋势，并作出明智的职业决策。
本文介绍了机器学习在信息安全领域的应用，包括恶意软件检测、威胁情报、自动化安全响应和漏洞利用等方面。虽然机器学习在安全领域有很大的潜力，但也存在一些挑战，如模型误报、数据安全和隐私保护等问题。
当前，PyTorch、TensorFlow 等机器学习框架已经成为了人们开发的重要工具。计算反向传播、贝叶斯推理、不确定性量化和概率编程等算法的梯度时，我们需要把所有的代码以微分型写入框架内。这对于将机器学习引入新领域带来了问题：在物理模拟、游戏引擎、气候模型中，原领域组件不是由机器学习框架的特定领域语言（DSL）编写的。因此在将机器学习引入科学计算时，重写需求成为了一个挑战。
最近企业服务市场很热闹。6月6日，谷歌宣布以26亿美元现金收购软件数据分析公司 Looker。几天之后，CRM巨头Salesforce宣布与数据分析平台Tableau达成收购协议。
葡萄城高性价比的“团队授权”和“企业授权”模式，能让您完美兼顾开发效率和成本，备受用户青睐。
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 与每年一样，Adobe 的 Max 2021 活动顺利开展。本次活动主要是以产品展示以及其他创新产品。 这个活动最有趣的特点之一是，Adobe 不断将人工智能集成到其产品或是功能中。在过去的几年里，人工智能一直是这家公司不断探索的领域。 与许多其他公司一样，Adobe 正在利用深度学习来改进其应用程序，巩固其在视频和图像编辑市场中的地位。反过来说，人工智能的使用也在重塑着 Adobe 的产品战略。 人工智能驱动的图像和视频编辑 Ado
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如
---- 新智元报道 编辑：David 桃子 【新智元导读】阿里达摩院新布局下，两位AI大牛加入，是否代表阿里将发力智能城市和人机交互？ 据雷锋网独家消息， 原贝壳技术副总裁兼首席科学家叶杰平，前京东数科 AI 实验室首席科学家薄列峰加入阿里达摩院，分别担任达摩院城市大脑实验室和XR实验室（X Lab）负责人。 达摩院城市大脑实验室的原负责人华先胜在今年5月份离职阿里，XR实验室（X Lab）原负责人谭平也在今年8月离职。 目前，达摩院官网关于这两个实验室的研究团队成员暂未更新。 叶杰平：机器
写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行机器学习，搭上人工智能这列二十一世纪的快车。文章的宗旨是：1. 指出一些自学的误区 2. 不过多的推荐资料 3. 提供客观可行的学习表 4. 给出进阶学习的建议。
这篇文章的初衷是很大一部分朋友都想了解如何入门 / 转行机器学习，搭上人工智能这列二十一世纪的快车。 本文的宗旨是： 1. 指出一些自学的误区 2. 不过多的推荐资料 3. 提供客观可行的学习表 4. 给出进阶学习的建议。 这篇文章的目标读者是计划零基础自学的朋友，对数学 / 统计基础要求不高，比如： 在读的学生朋友 非计算机行业的读者 已经工作但想将机器学习 / 数据分析和自己的本职工作相结合的朋友 因此，这篇文章对于已经身处机器学习领域可能帮助不大。同时再次声明这只是我的个人看法，请大家有选择的
即使是瑟曦.兰尼斯特的阴谋诡计或者乔拉.莫尔蒙爵士父亲般的保护(译注：两者都是HBO剧集《权力的游戏》中的人物)也无法阻止攻击者攻破HBO的网络并窃取了1.5TB的数据(包括未播出的《权力的游戏
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时，将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势，IBM、Microsof
摘自：InfoQ 原文链接：infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 作者：孙镜涛 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创
作者 | George 译者 | 张健欣 策划 | 凌敏 在 Mindsdb 从事 3 年自动机器学习工作后，我辞职了，至少我不会在短时间内从事任何与机器学习相关的职业工作。掐指一算，我已经做了 5 年机器学习研究，但直到今天，我才终于搞清楚了很多自己之前不知道的事物，甚至我还可能觉察到一些别人不知道的东西。 本文总结了我从事机器学习工作以来总结到的收获，请不要将这当作“专家总结”，你可以把它想象成局外人的一件艺术作品——一个对时代精神进行了不同寻常的深入研究，却没有成为“社区”一部分的某个人的收获。 1机
作者：麦子 转载请注明：解螺旋·临床医生科研成长平台 机器学习，简单可以理解为一种数据分析的方法。医生们对数据驱动型预测研究应该不陌生，比如利用风险评分来指导抗凝治疗（CHADS2）和降胆固醇用药（ASCVD），还有ICU患者的风险分层（APACHE），都是在大型数据统计分析的基础上建立的。 但机器学习是很不一样的分析方法。它不仅是某些高大上的科学家的研究工具，也不是“将来我们学会了也可以用”。它可能会改变我们的日常医疗活动，不仅是让我们利用这些研究成果，我们也很可能不知不觉中已经为其研究贡献了数据量。
机器学习是当前科技行业的一大流行词，原因很充分：它代表着计算机学习方式的一大跃进。福布斯近日盘点了机器学习技术的十大使用案例。 从根本上说，机器学习算法是指机器先获得一组“教学”数据，然后被要求利
就像金融科技正在改变银行产业一样，“保险科技”也正在颠覆保险产业。 比如Trov公司，提供定制化保险产品，可以让消费者对被保险物品进行分类。BuzzmoveS使用搬家数据创造一种新的保险销售模式—人们搬家的时候经常会重新购买保险，这能帮助客户跟踪自身财产的价值。 FitSense帮助雇主利用可穿戴科技产生的数据，同时massUp利用开放APIs将保险公司和保险中介联系起来。作为消费者，如果你知道家庭保险不包括你购买的物品时，你可以在产品售出的时候就购买保险。 我们可以将保险市场上的创新型企业一一列出，这些
来自 | FreeBuf.COM · 参考来源 | Securelist · 编译 | Avenger 机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域，它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用，这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。甚至机器没有学习和生成的能力，连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题——关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一 网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某
1.Python网络编程框架Twisted的创始人Glyph Lefkowitz（glyph）：
译者 虎说八道 本文转自云栖社区 Python网络编程框架Twisted的创始人Glyph Lefkowitz（glyph）： 编程是一项社交活动——Python社区已经认识到了这一点！ 人工智能
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