总之，一个机器学习框架包括如何处理数据，分析方法，分析计算，结果评估和结果利用。 一个好的机器学习框架需要处理大规模数据提取和数据预处理，还需要处理快速计算、大规模和高速的交互式评估，以及简单易懂的结果解释和部署。
物联网顾名思义，就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是
当今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续增长的引擎。据 IDC 预测，到 2023 年，数字经济产值将占到全球 GDP 的 62%，全球进入数字经济时代。 愈加复杂的数据挑战 在中国，数字经济加速发展，以 2020 年为例，数字经济是 GDP 增速的 3 倍多。为促进数字经济更好更快发展，国家一方面提出加快培育数据要素市场，激活数据要素潜能，聚焦数据价值释放；另一方面，出台了《数据安全法》和《个人信息保护法》，满足数字经济时代和社会发展的迫切需求，为数据安全保障和个人权益保护奠定基础。 在 5G
作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬 在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 这里有新鲜出炉的机器学习框架，既有初次露面的，也有重新修改过的。这些工具被大众所注意，或是因为其出处，或是因为以新颖的简单方法处理问题，或是解决了机器学习中的某个特定难题，或者是上述的所有原因。 Apache Spark MLl
作者：常雷博士，偶数科技创始人兼CEO。北京大学计算机系博士，曾任EMC高级研究员、EMC/Pivotal研发部总监，长期专注于AI和大数据领域。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 选文|Aileen 翻译|姜范波 校对|周冲 我常帮助菜鸟们学习机器学习。 但是我看到，他们在思维模式上和行动上，经常犯同样的错误。 本文我要指出他们经常栽跟头的5
目前京东实时计算平台已经发展到了一定规模，且在 Flink 的应用上也积累了很多经验与反思。本次我们专访了京东数据分析优化部的算法工程师张颖老师，期待能从京东落地 Flink 的过程中获得一些应用 Flink 的经验和启发。
悄然无息中，OPC UA和TSN已然成为了产业的聚焦，即便如此，对于很多企业而言，这似乎还比较遥远，变革的发生总有些不经意的味道，对于缺乏敏锐的人而言，沉湎于过去放佛被温水煮着的青蛙，不知不觉中放松警惕，而OPC UA over TSN实际上正在为“改变”而准备，也正在改变着我们的产业。
在 Forrester 最新发布的《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》报告中，腾讯云在国内众多预测分析和机器学习领域厂商中遥遥领先，跃居第一阵营。 Forrester Now Tech是 Forrester 机构在中国乃至全球范围内具有影响力最大、市场认可度最高的报告系列之一，旨在为企业 IT 决策、产品选型等提供基于市场规模、产品功能维度的价值参考。 作为中国最大的人工智能服务提供商，腾讯云在机器学习
机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 它可与 Python 无缝衔接，但克服了很多 Python 的缺点。Jeremy Howard 试用后表示：「Mojo 可能是几十年来最大的编程进步。」 对于全球各地开发者来说，Chris Lattner 这个名字绝对不陌生。 他曾是许多大型技术项目的领导者，包括 LLVM 编译器基础结构项目、Clang C 和 C++ 编译器、MLIR 机器学习基础结构等编译器技术，以及为苹果生态系统提供支持的程序设计语言 Swift。此外，Chris Lattner 还为 Google
Azure Machine Learning（简称“AML”）是微软在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一项机器学习服务，机器学习属人工智能的一个分支，它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别。这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为，其实现方式明显优于传统的商业智能形式。
选自KDnuggets等 机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲、路旭阳 根据 KDnuggets 2017 年最新调查，Python 生态系统已经超过了 R，成为了数据分析、数据科学与机器学习的第一大语言。本文对 KDnuggets 的此项调查结果做了介绍，并补充了一篇文章讲解为何 Python 能成为数据科学领域最受欢迎的语言。 Python vs R：2017 年调查结果 近日，KDnuggets 发起了一项调查，问题是： 你在 2016 年到现在是否使用过 R 语言、Python（以及它们的封装包），或
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2023 大 展 鸿 兔 快要过年啦，很多小伙伴们是不是已经准备要回家过年了呢？ 如果往年春节你都是在玩手机、打游戏、怼亲戚……中度过，那么今年可以尝试着换一种过法，与书相伴，开启新的一年！ 如果你还没有安排自己的阅读计划，那就来看看博文视点的小编们都推荐了哪些书吧！ 人工智能类 01 ▊《因果推断与机器学习》 郭若城 程璐 刘昊 刘欢 编著 结合因果推断和机器学习的理论与实际应用 业界和学界多位因果机器学习专家倾力打造 本书是一本理论扎实，
他曾是许多大型技术项目的领导者，包括 LLVM 编译器基础结构项目、Clang C 和 C++ 编译器、MLIR 机器学习基础结构等编译器技术，以及为苹果生态系统提供支持的程序设计语言 Swift。此外，Chris Lattner 还为 Google Brain 和 TensorFlow 建立和管理了一系列与 AI 相关的编译器、运行时和编程语言团队。
金融科技&大数据产品推荐：达观数据—金融平台产品及资讯个性化推荐引擎
机器之心报道 编辑：小舟、维度 江湖中没有真正的 GPT-3 模型，但已经有了 300 多种 GPT-3 加持的应用。 2020 年 6 月，OpenAI 推出了一个用于访问自家开发的新 AI 模型 GPT-3 的 API——OpenAI API。与其他大多数设计用于单一用例的 AI 系统不同，该 API 提供了一个通用的「text in, text out」界面，用户可以在任何英文任务上试用。这是 OpenAI 首个商用产品。 9 个月过去了，如今已有超过 300 个应用在使用 GPT-3，全球数万用户
想大胆尝试机器学习？这些工具可以为你处理繁重的任务。 驾驭机器学习的13种框架 在去年，机器学习以前所未有的势头进入主流。对这股潮流起到推波助澜的不单单是成本低廉的云环境和功能更强大的GPU硬件，还有
【新智元导读】人机对战第二场，柯洁认输，AlphaGo中盘获胜将比分改写为2：0，TPU可谓是本次AlphaGo升级的秘密武器。 由此，许多人认为，谷歌与英伟达必有一战。谷歌已经开始向中国市场上的企业和开发者兜售自己的TPU，加上TensorFlow和谷歌云等标志性业务。这对在深度学习上获利丰厚的英伟达来说可能并不是一件好事。 柯洁又输了，与AlphaGo的对决比分被改写为0：2 ! AlphaGo变得更强大了，此前DeepMind和谷歌团队在新闻发布会上说，。除了算法上的改进之外，他们也特别强调了谷歌云和
要找到一定特定的数据集可以解决各种机器学习问题，是一件很难的事情。越来越多企业或研究机构将自己的数据集公开，已经成为全球的趋势，这也将有助于大家进行更多研究。
Angel 是腾讯的首个 AI 开源项目，于 2016 年底推出、2017 年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。腾讯在 2018 年成为 LF AI 基金会的创始白金会员之一，并于同年向基金会贡献了开源项目 Angel。
2022年底，由美国初创企业OpenAI开发的聊天应用ChatGPT引爆市场，生成式AI成为科技市场热点，ChatGPT背后是深度学习大模型，其理解和生成文字的能力超过以往AI产品。
2018和2019年是大数据领域蓬勃发展的两年，自2019年伊始，实时流计算技术开始步入普通开发者视线，各大公司都在不遗余力地试用新的流计算框架，实时流计算引擎Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam和Flink持续火爆。
对于什么是全栈开发者并没有一个明确的定义。但是，有一件事是肯定的：2019 年对全栈开发者的需求量很大。在本文中，我将向你概述一些趋势，你可以尝试根据这些趋势来确定你可能要投入的时间。
作者：朱建平 腾讯云技术总监，腾讯 TEG 架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 工智能是 AI 工程师的事情，跟我没有什么关系 大数据和机器学习( AI ) 是解决问
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的科技巨头开发自己的机器学习平台。昨日，华为宣布将与明年第一季度开源自家的 AI 框架 MindSpore，引起极大关注。
答案显然是否定的。一方面，人工智能技术的应用越来越广泛，应用场景不断扩大，身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育等。
没错，也是腾讯第一个开源的AI项目。目前在GitHub上Star数已超过4200，Fork数超过1000。
近日，IDC发布了一部关于人工智能的白皮书。IDC在白皮书中预测了2019年中国人工智能市场的十大发展趋势，并表示到2022年，中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。
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？
2023 上半年，海内外经历了一场「百模大战」。从科技巨头、科研机构、创业公司到各传统行业，纷纷掀起了炼大模型的热潮。
.NET Conf China 2021 是面向开发人员的社区峰会，基于 .NET Conf 2021，庆祝 .NET 6 的发布和回顾过去一年来 .NET 在中国的发展。峰会由来自北京、上海、苏州、深圳、武汉、广州、青岛、烟台、杭州等各地区的 .NET 技术社区共同发起举办，由微软Reactor ， 微软 MVP & RD项目， 盛派，友浩达，米立科技，51源码服务专家，Fire UG社区，dotNET课堂联合协办，微软 Azure 白金赞助支持，NewLife 星牌赞助支持 ， 目的是用中文传播 .NET 相关技术和经验。由于疫情的原因，本次峰会改为线上举办。作为2021年度国内规模最大的 .NET 线上会议，本次峰会在思否、CSDN 以及活动行3个平台同步直播，直播参与人数超过 147394 人次，其中，活动行 3858 人次，CSDN 71436 人次， 思否 72100 人次。
雷锋网按：本文摘选自长城证券报告——互联网迎来AI 时代，海外科技巨头争先布局：人工智能深度报告（国外篇一），在未改变原意的基础上略有删减。 PC互联网时代的企业核心竞争力为软件产品的快速反应能力，移动互联网时代是构建移动端的生态系统，人工智能时代则更为依赖 AI 核心技术。 AI技术拥有两大要素： 核心技术平台 数据循环 只有将 AI 技术与数据结合，才可形成实用性的业务。本文主要侧重于介绍IBM、Google在基础层、技术层、应用层全面布局AI，并对其扩展应用场景等内容进行介绍。 IBM——Watso
2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交项目Proposal TencentKonaJDK介绍 TencentKonaJDK，作为Java 生态的基础引擎，JDK包括了Java运行环境、工具，以及核心类库。Kona JDK基于OpenJDK 开源项目（Java SE 最主流的参考实现）定制、开发，在腾讯的云、广告、大数据等场景上进行了针对性的加强、优化。Kona JDK团队拥有多名OpenJDK社区reviewer、commiter，持续
北京时间12月20日，Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会（Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation）正式宣布，腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业，也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着，Angel成为世界最顶级的AI开源项目之一。 LF AI基金会执行总监Ibrahim Haddad表示：“在Angel从孵化到毕业的过程中，我们能看到Angel在新功能完善和应用场景落地方面惊人的速度。随
本月中旬，腾讯大数据在“腾讯大数据技术峰会暨KDD China技术峰会”上宣布推出面向机器学习的第三代高性能计算平台——Angel，并预计于2017年第一季度开放其源代码，鼓励业界工程师、学者和技术人员大规模学习使用，激发机器学习领域的更多创新应用与良好生态发展。 那么，Angel是如何“以己之翼、聚众之力”，如何在蓬勃发展的机器学习浪潮中展现自己的光辉，请跟随我们，走进Angel。 Angel简介 Angel是腾讯大数据部门第三代的计算平台，使用Java和Scala语言开发，面向机器学习的高性能分布式计算
本篇的背景源于最近部门领导提出的“数字化全景视角的运维模式”期望，这种基于海量运维数据的上帝视角对于常规数据统计方法有点吃力。AI对于解决复杂、海量、非结构化数据场景的视角可能是解决此问题的切入点。所以，打算学习一下大厂对智能的观点，先拔高一下视角，本篇是对IBM智能方案的学习。
最新消息，腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业，也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。
《纽约时报》早先的一篇文章展现了亚马逊公司「恶劣」的工作环境。但你也许会有和我有一样的困惑，为何这样一家创造了优秀用户体验、如此聪明的公司，会在 对待员工的事情上表现得如此愚笨？但亚马逊（恶劣的）工作
随着新版本的推出，RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年，RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前，RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持！RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展，达到新高度。
机器之心报道 编辑：陈萍 前段时间，机器学习开源框架 PyTorch 提供了对 AMD ROCm 的支持，现在可作为 Python 软件包提供。 作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架，PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本，1.8 版本的发布，使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持，可以方便用户在原生环境下运行，省去了配置 Docker 的繁琐。 现在，一个更令人兴奋的消息是，ROCm 开放软件平台上为 PyTorch 用户提供了一个新的安装选项。一个可安装的 Pyt
在金融领域，机器学习可能会产生神奇的效果，尽管它本身并没有什么神奇之处(嗯，也许只是一点点)。然而，机器学习项目的成功更多依赖于构建高效的基础结构、收集适当的数据集和应用正确的算法。
12月20日，Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会（Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation） 宣布，腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业，也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着，Angel得到全球技术专家的认可，成为世界顶级的AI开源项目之一。
【导语】Angel 是腾讯的首个AI开源项目，于 2016 年底推出、2017年开源。近日，快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越，从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。
本文探讨了Go语言在机器学习领域的应用挑战，以及其未来的发展前景。Go语言作为一种强大高效的编程语言，具有优越的性能和并发性能，适合构建大规模应用程序。然而，在机器学习领域，Go仍然面临一些挑战，如缺乏高级库、没有CUDA的原生绑定以及实验约束等。虽然Go的机器学习生态系统相对较小，但一些高级库如Gonum、Gorgonia和GoLearn为Go提供了一些机器学习功能。未来，将Go视为机器学习模型服务的语言可能是更为合适的选择，同时，Go社区的持续发展和创新也将为机器学习领域带来更多的机会和解决方案。
2019年8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布3.0版本。Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。 Angel 3.0概览 （红色表示新增特性，白色表示已有但在持续改进的特性） Angel的特征工程模块基于Spark开发，增强了Spark的特征选择功能，同时使用特征交叉和重索引实现了自动特征生成。这些组件可以无缝地整合进Spark的流水线。为了让整个系统更加的智能，Angel 3.0新增了超参数调节
Python生态系统正在不断成长，并可能成为机器学习的统治平台。
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。
2015 年，谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目，这款产品迅速流行起来，成为人工智能业界的主流深度学习框架，塑造了现代机器学习的生态系统。从那时起，成千上万的开源贡献者以及众多的开发人员、社区组织者、研究人员和教育工作者等都投入到这一开源软件库上。
11月7日，腾讯Techo开发者大会的“腾讯大数据”分论坛上，围绕大数据的新技术进展及开源生态，腾讯大数据团队进行了详细解读，包括由集群规模化与异构化挑战所引发的漂移计算等新技术创新，越来越普遍的实时计算需求以及新架构的实践，能够无限弹性扩展的、面向未来的数据湖体系结构，大数据技术发展的新趋势与新挑战等。
在科技的快速发展中，生成式AI（Generative AI）逐渐成为创新的重要驱动力。它通过学习大量数据来生成新内容，应用广泛，包括文本生成、图像生成、音乐创作和代码生成。各大云厂商都提供了丰富的AI服务，使企业和开发者能够更方便地构建和部署生成式AI应用。本文将详细对比AWS、GCP、Azure、阿里云和腾讯云在生成式AI方面的云服务。
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