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如果你在周末、有WIFI的房间里不知道做什么，不如学下Python吧。有了它，你可以什么都不需要！ 基础需求篇：温饱与空虚 躺着赚钱 一位匿名知乎网友爆料用Python写了自动化交易程序，2年躺着
腾讯云人工智能产品提供计算机视觉、智能语音等人工智能技术，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
选自Medium 作者：David Venturi 机器之心编译 本文作者 David Venturi 是技术博客 freeCodeCamp 的知名主笔之一。 一年半前，我退出了加拿大最好的计算机科学专业。之后我通过线上学习资源开始了自己的数据科学硕士学位项目。我意识到能通过 edX、Coursera 和 Udacity 学到所需要的一切，而且能学得更快更高效，开销也更少。 现在我的学习就快完成了。我已经学习了很多数据科学相关课程，并部分旁听了很多其他课程。我知道现在有很多机会，也知道成为数据分析师或数据
张晋军 京东商城基础架构部服务治理组负责人 京东技术11.11基础架构峰会讲师 十六年一线研发经验，十六年软件开发经验，作为京东商城基础架构部服务治理组负责人，目前主要负责CallGraph和JSF
何小锋 京东商城基础架构部首席架构师 京东技术11.11基础架构峰会讲师 十九年一线研发经验，热爱技术，追求卓越。2011年加入京东，多次作为京东6·18和11.11大促的核心备战人员，在弹性计算、
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今天是一年一度的11.11 突然觉得抢不到最心水的便宜货了 还有发现自己的solo魔咒也打不破了 放弃治疗，保持围笑 也许还是有up自己英文段位 和技术大拿一起play的机会 今天带大家来一发 专供深
11月25日，由京东IT资源服务部联合京东CTO办公室、京东商城研发基础架构部共同举办的“京东技术——11.11基础架构峰会”，在国家会议中心盛大举办！ 现场有超过1000+位来自中国TOP100的互联网企业研发技术骨干，架构师和CTO技术总监。大家与来自京东、曙光、Mellanox的技术专家，共同交流和探讨了关于基础架构领域的核心技术以及应用场景。截止到活动结束，在线直播观看此次峰会的人数已经超过100000+。 容器、分布式系统、弹性数据库、微服务、机器学习、链路压测机器人等精彩话题登场京东技
虽然新闻天天提到机器学习、深度学习和人工智能，但这些领域已经存在了几十年。然而，如果你越过自动驾驶汽车和数字助理，你会发现，今天应用的大多数都是传统的。
Cortex作为一款为生产Web服务的工具，能够和AWS服务结合起来，重点解决jupyter notebook到生产的缺乏基础框架的问题。
“我是一名软件开发工程师，阅读过一些关于机器学习方面的书籍和博客文章，也学习过一些在线的关于机器学习的公开课。但是，我仍然不知道怎么应用到工程实践中……”
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自2017年京东宣布全面向技术转型以来，以零售基础设施供应商为未来角色的京东，正在将多年积累的领先的技术能力进行工具化和平台化的转变，这些转变已经让越来越多的合作伙伴及行业享受到京东开放服务带来的效率的提升以及成本的下降。
编译 | AI 【AI科技大本营导读】人工智能和机器学习已经跳出科幻小说的范畴，冲进了现实。不管是技术层面还是商业环境方面，这些领域都在迅速发展，紧跟潮流的步伐是非常重要的。 无论你是技术参与者还是战略思考者，这些技术对于各种规模的企业都具有改变“游戏规则”的意义。 对于学习新的人工智能和机器学习技能、建立新的人际关系而言，没有什么比参加一些相关的顶级大会更高效的了。所以，营长编译了此篇2018年AI和机器学习的会议清单。每个清单包括日期、地点、网址、议程重点和定价，该列表按日期排序。 ▌1. 全球人工
.ART .ART 域名首年注册优惠中，仅售15元/年 点击直达 .ART 域名批量注册，10个起售，仅售12元/年 （限量1000个，卖完下架） 点击直达 多年来，艺术界一直在探索人工智能的潜力。 2018 年，由巴黎艺术团体 Obvious 使用机器学习算法创作的肖像《Edmond de Belamy 》在佳士得拍卖会上以四十三万二千五百美元的价格售出，这是第一件由人工智能生成的艺术品。 从那时起，出现了几个著名的 AI 生成艺术作品案例，包括荷兰 ING 银行使用机器学习创作了一幅新的伦勃朗画作
微软EconML简介：基于机器学习的Heterogeneous Treatment Effects估计
一年一度双11，今年又有什么不同？10月30日，2020腾讯云11.11云上盛惠活动正式上线，视频云直播&云点播作为腾讯云明星产品线，以空前的折扣力度回馈音视频开发者，那到底哪款产品适合我，到底怎么买最划算？话不多说，敲黑板，划重点。 主会场 | 爆品秒杀专区 适合于个人及小型企业初次体验 #腾讯云新用户推荐100GB流量秒杀# 直播100GB流量包 仅需9.9元（日常价25元） 点播100GB流量包 仅需9元（日常价19元） #不限新推荐，超低折扣流量包# 直播流量包6折（含1TB/ 5
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这是一句来自希腊的哲学家赫拉克利特写的话，它很简单但却道出了世界的真理之一。在数据科学与机器学习领域，这句话同样是非常有意义的，在生产中部署机器学习模型的许多实际应用中，数据通常会随着时间的推移而变化，因此之前构建的模型会随着时间的推移而变得不准确，效果大打折扣，这就是典型的数据漂移问题。
李杉 安妮 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人工智能与医生之间的配合越发紧密。 尽管有很多技术尚未经过临床验证，但在许多实验中，人工智能系统的确在诊断疾病、分析医学影像和预测健康结果
如果知道一些技巧和方法的话，企业可以将云计算成本减少30%甚至更多。本文介绍了降低云计算成本的一些方法，许多方法都涉及改善沟通，以便开发人员和devops团队可以做出更明智的财务决策。
本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到：机器学习的概念和分类。
现在的互联网平台都有着海量的客户，但客户和客户之间有很大的差异，了解客户的行为方式对于充分理解用户与优化服务增强业务至关重要。而借助机器学习，我们可以实现更精细化地运营，具体来说，我们可以预测客户价值，即在特定时间段内将为公司带来多少价值。
当小朋友第一次看到猫后，可能会问爸爸妈妈，这个胖乎乎有胡子的可爱动物是什么。当父母告诉她：这就是猫的时候，她就会理解到，这种生物就是猫。 以后她碰到各种各样的猫的时候，都能认得出来。
什么是强化学习？ 强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecision Process,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间A，若某个动作a∈A作用在当前状态s上，则潜在的转移函数P将使得环境从当前状态按某种概率转移到另一个状态，在转移到另一个状态的同时，环境会根据潜在的“奖赏”（Reward）函数R反馈给机器一个奖赏。综合起来，强化学习任务对应了四元组 E= <S,A,P,R>, 其中P:S×A×S ↦ℝ
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前些日子在 GMTC 北京 2021 技术大会上分享的《字节跳动的现代 Web 开发实践》，介绍了「现代 Web 开发」这场「范式转移」，在字节跳动如何转化成具体的技术栈和研发体系，在内部广泛落地和从中获益。分享中也预告了开源项目 Modern.js、发布了「现代 Web 开发者问卷调查」。截止 8 月 20 日，已经收到了 「612」 份有效回复，在汇总和交叉对比之后，可以看到很多跟「现代 Web 开发」有关的结果：
DeepMind开发的AlphaGo（用于下围棋的AI系统）的出现引起了强化学习的热潮。从那之后，许多公司开始投入大量的时间、精力来研究强化学习。目前，强化学习是深度学习领域中的热点问题之一。大多数企业都在努力寻找强化学习的应用实例或者将其应用在商业中的方法。目前来说，此类研究只在零风险、可观测并且易模拟的领域展开。所以，类似金融业、健康行业、保险业、科技咨询公司这样的行业不愿冒险去探索强化学习的应用。此外，强化学习中的“风险管理”部分给研究带来了很大压力。Coursera的创始人Andrew Ng曾表示：“强化学习在机器学习中，对数据的依赖远超过有监督学习。我们很难获得足够多的数据来应用强化学习算法。因此，将强化学习应用到商业实践中仍有许多工作要完成。”
最近在赶paper，码字的时间不多，也刚好借着这个机会践行“写少、少写，写好”。今天谈谈如何对比多个机器学习算法的性能，阅读本文需要基本的统计检验知识，比如明白假设检验中 P<0.05通常说明了统计学显著性差异。 0. 背景 对比多个机器学习的算法性能是研究中很重要的一步，举几个常见的场景： 假设你开发了一个新的算法，那么希望在多个数据集上证明你的新算法是 state of the art（最牛逼的）。 假设你找到了一个新的数据集，你想研究到底什么算法在这个数据集上表现最优。 结合上面两个场景，你想知道
成年人的11.11，不只有“衣食住行相关的买买买”，还有“囤课”、“抢课”。 数据显示，2020年，腾讯课堂11.11单日成交额同比增长200%，高峰时期180万人涌入竞相选课。今年以来，全国青年在线学习职业技能热情不减。腾讯课堂延续去年11.11活动热度，联合更多机构加码投入百万补贴，连续15天为用户发放红包，并推出海量的1元秒杀课程等福利活动。11.11活动将从10月29日启动，并持续到11月12日。 值得注意的是，今年11.11活动期间，腾讯课堂还将特别推出全国热学课程榜单、好评课程榜单、薪选好课榜
AI 科技评论按：腾讯大数据峰会暨 KDD China 技术峰会中，滴滴研究院副院长、密歇根大学终身教授叶杰平博士非常全面地解密了机器学习在滴滴中的大规模应用，其中包括：出行目的地预测、路径规划、拼车最优匹配、订单分配、估价、运力调度、评分系统等。AI 科技评论根据现场演讲整理成文，并由叶杰平博士与滴滴 CTO 张博亲自审文。 叶杰平： 滴滴研究院副院长，美国密歇根大学的终身教授。叶杰平是机器学习领域国际领军人物，其主要从事机器学习、数据挖掘和大数据分析领域的研究，尤其在大规模稀疏模型学习中处于国际领先地位
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈，因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同，他们干的事情有什么不同，并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢？ 1、数据处理特点不同 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据，而我们机器学习处理的则是行为数据。那么，什么是交易数据，什么是行为数据呢？ 比如说对于一个电商来说，他的用户交易数据就是下单，比如说对于银行这样的系统来说，他的交易数据就是用户的存取
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈，因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同，他们干的事情有什么不同，并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢？ 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据，而我们机器学习处理的则是行为数据。那么，什么是交易数据，什么是行为数据呢？比如说对于一个电商来说，他的用户交易数据就是下单，比如说对于银行这样的系统来说，他的交易数据就是用户的存取款账单，再比如对于电信
2.传感器：采集物理世界的信息并将其转换成机器可以处理的原始数据。是机器人在物理世界工作的输入端。
在O2O 模式下，网约车平台成为其中最为经典的案例，无论是美国的 Uber 还是国内的滴滴都已经发展成为社会的基础设施。 网约车平台的使用界面 从这两大巨头的发展史来看，尽管前期它们都是利用补贴大战来完成对市场的占领的，但是随后它们也都专注于更为精细的运营和服务，以便满足乘客、司机和平台这三方的利益诉求。 为了实现这些目标，Uber 和滴滴等网约车平台都聚焦于技术的深耕和创新，它们的成功实践经验表明技术是业务发展的强大驱动力。业务和产品的快速迭代需要依靠优良的系统架构，而算法与数据中台在整体架构中又发挥了
我们正在进入数据科学实践的新阶段，即“无代码”时代。 像所有重大的变化一样，这个变化还没有在实践中清晰地体现，但这个变化影响深远，发展趋势非常明显。
你好！我是Jose Portilla，Udemy的讲师，有超过25万名学生注册了各种各样的课程，包括Python的数据科学和机器学习、R编程的数据科学、Python的大数据等等。
清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁移学习算法库：Transfer-Learn。使用该库，可以轻松开发新算法，或使用现有算法。
课程视频：http://open.163.com/movie/2008/1/2/N/M6SGF6VB4_M6SGKSC2N.html
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？
事情是这样的， 今天一大早，我问临座的小王：“提起阿基米德，你最先能想到是什么？” “当然是说要撬动地球的人啊，古希腊人士，物理学家……！”跟我同一等级知识段位的小王回答道。 回答完，还满脸问号的看向
序言 ：漫谈机器学习 " 从这篇开始，我将开始撰写一系列机器学习相关的文章。我的研究方向是数据挖掘，主要使用统计建模的方法，对于机器学习，我也是入门不久，算是初窥门径。我希望通过这种新媒体的方式，用一些短小精练的文章，和你们分享我对机器学习的理解和认识，特别是我在解决实际数据问题时的思维。你们可以把我的文章看作是对于市面上优秀教材（比如周志华教授的西瓜书）的一个注释，当你理解我的思想时，不论你同意或不同意，我相信，你会对机器学习有更加深入的了解。 " 在这一篇文章，我想和你们形而上地聊一聊机器学习，算是这个
还登上了影响因子2.943的Biomedical Signal Processing and Control期刊。
Q-Learning 是最著名的强化学习算法之一。我们将在本文中讨论该算法的一个重要部分：探索策略。但是在开始具体讨论之前，让我们从一些入门概念开始吧。
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