618的预热已经结束，电商平台的终端优惠价格基本都已经出来了，下一波就是6月16-18号的优惠期。
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添最新旗舰级产品，宣布推出全新 Tesla K80 双 GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供多 2 倍效能和存储器频宽。 全新 Tesla K80 双 GPU 加速器是 Tesla 加速运算系列的旗舰级产品，特别针对大型科学探索和深入分析的顶尖运算平台，结合最快的 GPU 加速器、 CUDA 平行运算以及完整的软件开发者、软件商和资料中心系统 OEM 的产业体系支援。 效能方面， Tesla K8
机器学习定义 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。 机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示： 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图
11 月 3 日，阿里达摩院联手中国计算机学会（CCF）开源发展委员会推出AI 模型社区魔搭ModelScope，首批合作方包括澜舟科技、智谱AI、深势科技、中国科学技术大学等多家科研机构，旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，致力降低 AI 应用门槛。
去年7月参加了一场关于元宇宙和机器学习的沙龙，主要听了Amazon 云科技的一位老师关于游戏和ML落地实践案例的分享。
场景描述：继「双十一」之后，京东也借着店庆日，制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外，也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词：智能推荐系统 电商 购物节
腾讯云电商行业资深架构师唐良以电商行业的发展为例，讲述了云端架构升级为企业开发与业务创新带来的全新价值。唐良表示，腾讯云帮助电商企业从自建的IDC数据中心一步步成功迁移到云端，从最开始的弹性上云、到数据库上云，到数据同步，再到混合云。继而当电商客户越做越大后，该企业也将自己的大数据平台建立在腾讯云的黑石服务器上，实现了高性能计算，从海量数据分析中获取洞察。同时腾讯云的GPU服务器为该企业提供了机器学习的能力。此外，腾讯云的云监控服务保证了系统的可用性与稳定性。数据表明，该企业的最后支付体系，由于放在腾讯云上
近日，工信部指导下的数据中心联盟公布第五批大数据产品评测结果，通过评测的产品包括16家大数据供应商的17款大数据产品，覆盖一线云厂商和传统大数据平台供应商。腾讯云大数据平台在SQL、NoSQL和机器学习三方面取得优异成绩，其中NoSQL测试成绩在17款产品中排名第2名。腾讯云大数据平台源自亿万级数据资产，在数据接入、数据处理、数据存储、数据分析等方面积累了丰富的实战经验。
关注我的朋友可能很多都是学习 Python、爬虫、Web、数据分析、机器学习相关的。当然大家可能接触某个方向的时间不一样，可能有的同学已经对某个方向特别精通，有的同学在某个方向还处于入门阶段。
在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。
选自Medium 机器之心编译 作者：Towards AI Team 编辑：陈萍、杜伟 一份来自 Towards AI 的关于机器学习、数据科学和深度学习的最佳笔记本电脑。在预算范围内，入手最适合的笔记本。 马要有好鞍，做研究也要有顺手的设备。所以，选择性能良好且适合自己的设备对于研究者而言至关重要。ML 学习者、深度学习从业者以及数据科学家们都在不遗余力地发挥自身性能导向型设备的优势。 究竟哪些型号的电脑最适合机器学习、深度学习和数据科学项目呢？在这即将过去的一年来，Towards AI 团队调研了 20
我们在进行机器学习的时候，肯定需要使用一个比较好的 GPU 显卡，其次就是一个性能强劲的 CPU 了。主频高的 CPU 在跑程序的时候，真的有时候比使用 GPU 都跑的快，所以如何查看自己机器的 CPU 就是必不可少的步骤了。我们常常选购笔记本或者服务器的时候，总是会看到 X 核 XG 这样的表示，今天我们就一起来了解下其中的一些常见术语吧！
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点： 1、应用性。 涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。 2、相关性。 本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。 3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 近日，全球最大的零售商沃尔玛宣布成功收购Alert Innovation。 这笔交易一度让我们难以理解，在机器人自动化提供商如此多的情况下，为什么沃尔玛依然选择收购这样一家机器人企业？ 在许多报道中，对沃尔玛的收购原因也语焉不详。机器人大讲堂详细了解Alert Innovation这家企业后，发现这笔收购背后并不简单。 与国内的移动机器人还在地上跑不同，Alert Innovation的机器人已经能够在立库货架上爬上爬下，同时Alert Innovation还是一个仓库软
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 近日，全球最大的零售商沃尔玛宣布成功收购Alert Innovation。 这笔交易一度让我们难以理解，在机器人自动化提供商如此多的情况下，为什么沃尔玛依然选择收购这样一家机器人企业？ 在许多报道中，对沃尔玛的收购原因也语焉不详。机器人大讲堂详细了解Alert Innovation这家企业后，发现这笔收购背后并不简单。 与国内的移动机器人还在地上跑不同，Alert Innovation的机器人已经能够在立库货架上爬上爬下，同时Alert Innovation还是一个仓库软硬
智能医疗、智能家居、智能出行……近期以来，随着人工智能技术的发展，一些产业正在发生变革。此前，镁客网（微信公众号：im2maker）对办公场景的人工智能应用（点击查看）作了一番分析，而此次，镁客网将分
京东618 今年，你的专属618专场是什么？ “京东618”不再仅仅是大促的代名词，而变成了京东黑科技轮番亮相的前沿大舞台。 买买买能“包办”？是的！ 据调查，过去三年用户对网购体验最大的感受就是，他们能够更容易的找到自己喜欢的商品。京东打开京东APP，系统推送的都是用户最近想买的和最需要的，购物车里置顶的商品也是用户最喜欢的，商品数量变少或者降价系统会自动提醒，买买买也能“包办”。 通过对消费行为的分析与挖掘，给予用户个性化推荐，缩短商品与用户的距离。根据用户平日消费结构生成专属卖场，如果用户偏爱购买国
选自Medium 作者：Slav Ivanov 参与：李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器（参见：教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700 美元深度学习机器构建指南）。最近，英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti，如果现在想要组装一台深度学习机器，我们用哪块 GPU 最好呢？本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
在大学刚入学的时候，很多小伙伴对于自己是不是需要电脑，需要什么类型的电脑还不是多清楚。
机器学习的相关学习资料汗牛充栋，很多有意学习的朋友被淹没在浩瀚的资料中，不明所以。因此，找到适合自己程度的资料是很关键的。
今天给大家分享一篇机器学习算法的文章，利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。看正文： ---- 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。 当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便是机器学
来源丨数据STUDIO 在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。 1、Optuna Optuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。 最基本的（也可能是众所周知的）替代方案是 sklearn 的 GridSearchCV，它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。 GridSearchCV 将在先前定义的空间内尝试组合。例如，对于随机森林分类器，可能想要测试几个不同的树的最大深度
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添旗舰级产品——Tesla K80 双GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供2 倍效能和存储器频宽。
2020年8月10日，北京——亚马逊中国隆重开启“2020亚马逊创新日”，首次揭秘创新“中国公式”背后的内涵，同时也从跨境网购、技术研发、亚马逊云服务（AWS）等层面深度解读了后疫情时代互联网创新科技，特别是人工智能（AI）和机器学习（ML）推动经济全面复苏和全球产业数字化革命的强大驱动力。本次“创新日”活动延续了“全球资源 本地创新”主题，也是亚马逊中国第三次以“创新日”形式展示全球及本地的创新成就。活动中，亚马逊中国副总裁李岩川分享了亚马逊全球的创新理念、文化和最新技术成果，并从技术应用、客户体验、商业模式三个维度解读了亚马逊为中国跨境电商行业带来的“智”的飞跃；亚马逊海外购中国技术负责人王毅则从技术研发的角度出发，展示了亚马逊为中国市场定制的本地化创新实践，并阐释了基于本地需求的创新如何成为全球创新的基石；AWS首席云计算企业战略顾问张侠则着重分享了AWS的创新实践，解读了AWS如何在支持亚马逊内部业务创新的同时，更为全球数百万客户的创新赋能，助力各行各业、各种规模的企业加速数字化转型、提高竞争力。同时，AWS一直致力于通过云服务和技术为各类机构赋能，促进科研创新以及人才培养，为经济转型和社会发展做出贡献。
近年来，直播改变了许多行业模式，其形态在不断的演进中也逐渐丰富起来。直播在字节跳动中衍生出了KTV歌房、直播答题、互动游戏、电商拍卖及企业直播等不同场景。本次分享我们邀请到火山引擎视频云音视频直播客户端研发负责人——徐鸿，向大家介绍直播场景中沉淀下的优秀架构能力和技术能力。
近日，迈克菲实验室发布了《2018年网络威胁预测报告》，该报告阐释了其对于广泛威胁的意见，预测了包括机器学习、勒索软件、无服务器（Serverless）应用程序以及隐私问题等5个安全领域的发展趋势。以下为详细内容： 1. 机器学习对抗性攻击升级：攻击者和防御者在AI领域的创新竞争 人机合作正在成为网络安全的重要组成部分，通过机器速度和模式识别能力可以在很大程度上增强人类的判断力和决策能力。机器学习也已经为安全性做出了重大贡献，它可以帮助人力工作者检测和纠正漏洞、识别可疑行为，甚至零日攻击。 在未来一年中
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- 基于端智能的播放QoE优化 伴随着B站业务形式的不断扩展，不同场景对视频播放体验的稳定性、流畅性提出了更高的要求，为保障提供给用户更好的播放体验B站做出了哪些努力？ Shopee 视频处理技术后台应用 在 8 月 6 日举办的 LiveVideoStackCon 2022 上海站大会中，Shopee 视频技术团队负责人 Zhixing 分享了 Shopee 视频处理技术的后台应用，本文
保险行业对于社会民生和国民经济的重要性不言而喻，其作为风险管理工具，为人民群众提供保障和福利，推动经济的稳定和可持续发展。保险行业在新的时代背景下，面临着新的机遇和挑战，需要不断创新和转型，以适应社会需求的变化和经济结构的调整。
不论互联网怎么发展，传播手段如何变化，“内容为王”的实质不会变。Seoer都知道网站内容质量对搜索引擎排名有非常重要的作用，但真正懂得根据用户需求来做内容的Seoer却不多，那么如何才能做好网站内容？我认为应该想明白以下几个问题。
dHCI概念最早源于创新厂商Datrium发表于2016年1月的DVX平台，是第一种dHCI形式的产品。
大数据文摘作品 作者：Ajay Agrawal、Joshua Gans、Avi Goldfarb 翻译：Happen AI将如何改变公司战略？ 这是我们三个人在公司高管那儿听到最常见的问题，它回答起来并不简单。AI从根本上来说是一项预测技术。随着AI预测成本越来越低，经济学理论需要更频繁、广泛地用到AI预测，预测补充的价值——例如人类行为判断——将不断提升。这对战略来说又意味着什么？ 我们可以用亚马逊的思维实验来说明这个问题。很多人都能够熟练地在亚马逊网站上购物，这和大多数的在线购物平台一样，你选择一些商品
在过去这几年，你可能注意到了供应商们以越来越快的步伐推出服务于AI生态系统的“平台”，即满足数据科学和机器学习的需求。“数据科学平台”和“机器学习平台”在竞相吸引数据科学家、机器学习项目经理以及管理AI项目/计划的其他人士的目光和钱袋。如果你是主要的技术供应商，但在AI领域却没有大有作为，可能会迅速沦为边缘化。但是这些平台究竟是什么？为什么上演争抢市场份额这一幕？
精彩内容 青云QingCloud HBase 服务上线，支持 SQL 等高级功能; 七牛云推出技术共享计划，首波直播技术公开课上线; 网易云信亮相WOT, “IM+连麦互动直播”云服务; 用友首推“数
机器学习平台的最大的驱动力应该是面向数据科学家的基于 Python 的开源技术生态系统的蓬勃发展，比如 scikit-learn、XGBoost 和 Tensorflow/PyTorch 等等。也是因为有了这些算法库的存在，让大部分人都可以使用算法去完成自己的想法，而不需要知道艰深的数学知识，也不需要知道算法的具体实现。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：
目前 BAT 都有各自的机器学习开源平台，阿里云早在 2015 年就推出了数据挖掘平台 “DTPAI”；百度推出了面向开发者的 PaddlePaddle，腾讯推出了面向企业的 “Angel”。而在最近，腾讯又发布了最新的机器学习基础平台 TDinsight。 腾讯机器学习基础平台 TDinsight 据腾讯方面介绍，TDinsight 机器学习平台是为政企提供的一站式机器学习平台。用户通过可视化的拖曳布局，组合各种数据源、组件、算法、模型和评估模块，支持各种主流的开源机器学习框架，包括 Spark、Py
R是一个庞大而复杂的平台。对于最好的数据科学家来说，它也是世界上最流行的平台。
云计算机器学习平台，有时也被称为机器学习即服务(MLaaS)解决方案，可以让企业更加轻松地采用人工智能(AI)。但专家表示，中小企业在考虑采用这些服务之前应该考虑其面临的潜在挑战。 云计算机器学习平台
机器学习领域的知识太多了，学习的工具包，命令、操作和公式都是数不胜数，让“新军”们理解记住太难了！所以，学生时代的一件利器派上用场了，那就是人见人爱的“小抄”，这可是个好东西。 比如说下面这些深度学习
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
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
机器学习在经过近些年的野蛮生长之后，其有效性已经被无数成功应用所验证，在这一点上已经不需要更多证明。
【导读】2017年9月，Uber 在技术社区发表了一篇文章向大家介绍了 Uber 的机器学习平台 —— Michelangelo。随着平台的日渐成熟，Uber 的业务数量与能力也随之增长和提升，机器学习在整个公司的应用范围越来越广。在本篇文章中， 我们将为大家总结 Michelangelo 在过去一年的时间里取得的成果，回顾Michelangelo 的发展历程，并深入探讨 Uber 机器学习平台当前的发展方向和未来目标。
比如说下面这些深度学习小抄，由GitHub用户kailashahirwar从各处搜集而来：
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 科技巨头加注人工智能仿佛是场竞赛。 前不久，Uber正式推出机器学习平台Michelangelo，希望通过这个平台全面处理工作流程，并推动
可能关注本博客的朋友都注意到了，本月一直没有更新博客，因为站长在做一在配置自己电脑。第一次装机，从选配置到购买配件装机也是花了好多的时间，最后一次点亮完美进入系统。今天就写写我的装机历程，希望给那些打算自己装机的朋友一些帮助。 确定配置 装机之前首先要做的一件事就是确定自己的需求，比如看电影、办公、玩游戏、设计等等，这样就可以根据你的需要配一个最合适的主机，电影和办公之类的电脑一般不会很贵，因为性能用的很少而且不需要独立显卡，而玩游戏和设计则需要较高的配置才可以流畅运行，所以一定要确定好自己用来做什么，以免
机器学习是当前领先的 AI 范式，到目前为止取得了非常可观的成就，当前机器学习也是一个非常时髦的话题。 2021 年 12 月火山引擎云产品发布会上正式发布了 AI 全系产品，其中的 AI 开发平台就是全流程、高效率、高性能的机器学习平台。该平台提供从数据准备到模型训练、再到推理整个服务；通过 RDMA 网络直连上万张 GPU 和自研的分布式训练框架，可以将 GPU 的资源利用率加速到 90% 以上，极大提升性能的同时降低了使用成本；提供完善的工具链、全功能在线的 IDE，包括端云协同的开发环境，以及本
目前机器学习可以说是百花齐放阶段，不过如果要学习或者研究机器学习，进而用到生产环境，对平台，开发语言，机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议，仅供参考。
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