今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
Facebook人工智能研究部门（FAIR）的负责人Yann LeCun宣布卸任，之后将担任Facebook首席人工智能科学家，保留对FAIR的研究方向的控制。同时，原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti 接替，Facebook应用机器学习小组（AML）和Yann LeCun将同时向其汇报。而Jérôme Pesenti 将直接向Facebook CTO汇报。
【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、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、互联网转型、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。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
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。
最近由于校招如火如荼，一些小伙伴在后台以及知乎上问我，在开发和算法之间犹豫，不知道如何抉择，想要问问究竟哪一个岗位更好？
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
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
本月的排行榜出现了自 TIOBE 榜单发布以来，近二十年从未见过的变化：前两名的位置首次出现了一个除 C 和 Java 以外的语言。C 依然位列第一，Java 跌至第三，而第二名现在是势不可挡的 Python 。
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
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）：
本文介绍了一个名为Turi Create的新机器学习框架，该框架由苹果开发，旨在简化第三方机器学习模型的开发。Turi Create可以用于构建用于推荐、对象检测、图像分类、图像相似性和活动分类的机器学习模型。它具有易用性、可视化和灵活性等优点，并且可以快速扩展和部署。此外，文章还提到了Turi Create背后的基础技术，以及苹果去年收购Turi的相关信息。
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
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 由于某种原因，在网络安全中的人工智能技术变成了过去流行的东西。如果你没有长期关注过这个主题，你可能会认为这是新的东西。 一些场景：第一个机器学习算
引言 我们曾在之前的快讯里提到，Dataversity 最近上线了一个 What is 系列，介绍了数据科学相关的多个概念，之前我们曾介绍了大数据与数据科学（可直接点击阅读），今天介绍的是机器学习和商务智能。 本文是 TDU 执行校长杨老师在 TalkingData 内部资讯平台 Furion 上分享的两个专题总结，分别介绍了国内外知名学者、媒体对 Machine Learning 和 Business Intelligence 的定义，杨老师也谈了自己的理解。 什么是机器学习？ Cynthia 导读：
临近2019，网络世界逐渐变得不太平起来，或许是黑客们开始冲业绩了，又或许是快发年终奖了安全人员们都松懈了？总的来说，大大小小的安全事件，瞬间刷爆了我们的屏幕。作为安全从业者，已经发生的事我们无法改变，只有及时查漏补缺，引以为戒。
谷歌详述了一套新的营销工具，这些工具可以充分利用公司庞大的机器学习技术。总体而言，这些工具旨在帮助营销人员创建更有效和优化的广告，但其中有明显的反亚马逊元素。
这些年来，人们投入了相当多的热情在机器学习（Machine Learning）领域中，毕竟它让电脑的表现在某些方面超过了人类，比如图像分类，围棋竞赛，语音转文本等，它也加速了许多科研领域的探索发现进程。当然，神经科学也不例外，机器学习在神经科学中的应用一直都在快速增长，关于机器学习在神经科学中应用的论文比例也在持续增加（如图1所示）。
国外知名信息技术网站eweek.com发表文章，称人工智能将在对抗恶意软件方面发挥更大作用。 人工智能正在反恶意软件中发挥更大的作用。但它不是万无一失的，因为网络犯罪分子无疑将很快利用AI来加强其恶意软件的隐蔽性。 虽然人工智能正在对抗恶意软件和其他网络威胁方面发挥越来越大的作用，攻击者们也在寻找方法来解决这个问题，甚至会使用AI来增强自己的攻击策略。 在2017年7月27日至30日举行的第25届DefCon国际会议上，安全供应商Endgame的首席数据科学家Hyrum Anderson在演讲中说：“我们可
基于从集成到管理的各种因素，企业和云服务并不总是能很好地契合。 “要让企业能够使用云服务需要做很多事情，”David Linthicum，他是总部位于波士顿的云咨询公司Cloud Technology Partners的SVP，在最近的活动中说。 要帮助企业解决这些问题，公有云供应商需要更加重视私有云。在这次播客活动里，Linthicum和Sandeepan Banerjee,容器管理开发和运维的企业ClusterHQ的SVP，也是Google的前数据首席工程师，一起讨论了该话题，以及新的云技术，比如容器和
本期会议邀请到来自来麻省理工学院（MIT） 、浙江大学、中国科学技术大学的顶尖教授以及波士顿咨询（BCG）的营销数据专家，为我们分享他们在经济、计算机、统计运筹、心理学等领域的前沿学术研究以及工业界落地经验，共同探讨大数据时代全域营销所面临的技术挑战，深入剖析工业界问题的数据本质，并提出相应的解决方案与案例。4月30日，不可错过，欢迎报名！ 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第101期 时间 2023年4月30日 19:00-21:40 主题 全域营销的数据科学 欢迎扫码了解详情报名现场参会 报名链接
此前，小编为大家整理过一篇BT与IT融合的综述文章 👉 深度学习在生物科学领域的应用，这次姐妹篇来咯！《Computers in Biology and Medicine 》在今年3月在线发表了一篇综述文章，回顾了医学领域使用机器学习（ML）的情况；介绍了标准技术及其对医学诊断的影响；深入讨论了五种主要的医学应用（癌症、医学化学、大脑、医学成像和可穿戴传感器）中的问题；同时提供了该领域潜在的研究可能性和未来的举措。 机器学习（ML）已被广泛应用于解决各种复杂的挑战，如医疗、金融、环境、营销、安全和工业等
机器学习是人工智能的核心，旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中，比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现，人工神经网络在我们日常生活中的APP（比方说语音助手）和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解，所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同，人脑更加强大
Netflix或Amazon Prime推送您喜欢看的电影，这背后的逻辑你不觉得惊讶吗？或者，你不好奇是什么让Google地图可以预测您所行驶的路线上的路况？
工具是机器学习的重要组成部分，选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。 在这篇文章中，你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要，以及可供选择的工具类型。 为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。如果你从头开始自己实现每一个功能，这花的时间要比选择现有工具要长的多。 更简单：你可以花时间来选择合适的工具，而不是研究、实现技术来完成任务。如果你自己实现，你必须
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟RPA与业务流程管理、机器学习和人工智能有关。 这本书汇集了来自研究和实践的专家。它包括创新机器人过程自动化(RPA)概念的设计，相关研究领域(如人工智能，AI)的讨论，现有软件产品的评估，以及现实生活中实施项目的发现。 类似于制造业中体力工作的替代(蓝领自动化)，机器人过程自动化试图用软件机器人代替办公室和管理过程中的智力工作(白领自动化)。RPA开发的起点是观察到——尽管使用了面向流程的企业系统(如ERP、CRM和BPM系统)——额外的手工活动在今天仍然是必不可
国外知名信息技术网站eweek.com发表文章，称人工智能将在对抗恶意软件方面发挥更大作用。 人工智能正在对抗恶意软件中发挥更大的作用。但它不是万无一失的，因为网络犯罪分子无疑将很快利用人工智能来加强其恶意软件的隐蔽性。 虽然人工智能正在阻止恶意软件和其他网络威胁方面发挥着越来越大的作用，攻击者们也在寻找方法来解决这个问题，甚至会使用人工智能来增强自己的攻击策略。 在2017年7月27日至30日举行的第25次国际黑客大会（DefCon）上，美国安全供应商Endgame首席数据科学家在演讲中说：“我们可以打败
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