Python 全栈将是你升职加薪的硬通货。 我见过很多的 Python 讲解教程和书籍，它们大都这样讲 Python 的： 先从 Python 的发展历史开始，介绍 Python 的基本语法规则，Python 的 list, dict, tuple 等数据结构，然后再介绍字符串处理和正则表达式，介绍文件等 IO 操作，再介绍异常处理， 就这样一章一章往下说。 虽然这样的讲解很全面，但是单纯的理论说明经常很枯燥，让人越看越累，越累越不想看。 那么，有没有比这更好的方法呢？ 因为我也有过那段「自学」Python
本文介绍了人工智能、机器学习、深度学习和大数据等概念及其相关技术，并探讨了这些技术对经济活动和社会生活的影响。文章还介绍了相关技术的工作职位及其对经济活动的影响。
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？ 一、人工智能三大主义能为我们创造什么工作？ 作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能并不是什么新技术。早在计算机被发明伊始，科学家们就在考虑用计算机技术实现人工智能了。1946
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？
人工智能（其实本禅师认为目前看来翻译成人造智能可能更直白一点）毫无疑问，已经是科技趋势，却又是门槛相对较高、对学习者要求非常高的一门科学。
近日，“名媛拼单”事件在网上大火，“拼单”这一概念又被人重新提起。受今年疫情影响，疫情后人们追求性价比消费的势头更胜以往，这就给主打“下沉拼单购物”的电商们，带来了一波实实在在的发展契机。
目前表现最好的一些应用大部分都是深度学习，正是因为深度学习的突出表现，引发了人工智能的第三次浪潮。详情可以看《人工智能的发展史——3次 AI 浪潮》
引言：在人工智能和大数据领域，可口可乐可能比一般传统大公司要跑得快一些，7项应用成果可见一斑。 翻译 | 吕东昊 审校 | 李晓艳 编辑 | 郑忱 尽管我们有着独特的观察身份来为大家提供投资建议，但我们从不告诉人们他们应该投资哪些股票。相反，我们谈论的是我们做了什么投资，以及我们为什么要做这些投资。用真金白银来验证我们的投资理念。虽然我们主要讨论的是颠覆性技术，但这种类别的纯粹的股票很少。这就是为什么我们的大部分资金都被投资于股息增长投资股票（DGI股票）的原因之一。 理想DGI股票的一个很好的例子就是可
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，
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
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
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。
数据是矛也是盾：大数据是如何打击黑产的？
导语：腾讯大数据举办星火计划技术沙龙为广大大数据爱好者提供线下交流活动机会，技术沙龙第一期将于10月13日在深圳腾讯大厦举办，为您揭秘海量机器学习之道与Angel开源背后的故事。 大数据技术在过去10多年中改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，如今的大数据技术栈逐渐成熟并涵盖了计算、存储、数仓、数据集成、NOSQL、OLAP分析、机器学习与数据科学等丰富的内容。在未来的发展方向上，大数据技术还会在引擎容器化、大数据机器学习、数据湖等方面不断延伸。 为了让大数据爱好者们可以了解腾讯在大数据领域的技术
导语：腾讯大数据举办星火计划技术沙龙为广大大数据爱好者提供线下交流活动机会，技术沙龙第一期将于10月13日在深圳腾讯大厦举办，为您揭秘海量机器学习之道与Angel开源背后的故事。 大数据技术在过去10多年中改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，如今的大数据技术栈逐渐成熟并涵盖了计算、存储、数仓、数据集成、NOSQL、OLAP分析、机器学习与数据科学等丰富的内容。在未来的发展方向上，大数据技术还会在引擎容器化、大数据机器学习、数据湖等方面不断延伸。 为了让大数据爱好者们可以了解腾讯在大数据领域的
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
📢以下内容来源于与ChatGPT的对话。 *ChatGPT是一种应用于对话和聊天的预训练语言模型，它能够根据上下文学习语句，并在未来的对话中使用这些已学习的知识来回应用户。 什么是“腾讯乐享”？ 腾讯乐享是一款由腾讯开发的企业社区SaaS软件。它旨在通过建立知识社区、完善培训体系，来提高企业的整体能力，同时激励员工在公司文化中不断成长。它可以帮助企业通过提供特定内容和协同机制来强化对公司价值观的理解，促进团队学习成长。 你认为“腾讯乐享”这款产品有什么独特价值？ 腾讯乐享提供了一种独特的企业社区服务
2022年10月6日，Schrödinger举办平台日 (Platform Day) 活动，详细回顾了其技术平台、该平台对药物发现项目的影响、未来创新领域以及创造价值的机会。
导语：近年来，图机器学习（Graph Machine Learning，GML）在AI界悄然兴起。在各大AI顶级学术会议中，常常能看见它的身影，相关的学术论文也是层出不穷。例如，在今年4月份举办的学术顶会ICLR 2020中，关于GML的研究论文共提交了150 篇，有约1/3被录用，约占全部被录用论文的 10%——由此可见，GML已成为一个广受关注的研究领域。 7月8日-9日，每天19:00，连续两天的腾讯大数据技术沙龙《Angel图计算》直播专场将于线上举办。活动邀请了北京大学王选研究所教授、腾讯信息安
在当今数字化时代，人工智能（AI）工具的崛起为工作方式带来了革命性的变化。AI不仅仅是未来的趋势，更是现实中的助手，通过推荐优秀工具、实际案例分析和自研经验分享，本文将深入介绍一系列AI工具，揭示它们在提升工作效率方面的独特价值。
机器学习成就智能未来 腾讯-南京大学LAMDA研究所机器学习交流沙龙 机器学习是人工智能的核心，其应用遍及人工智能的各个领域。为促进在AI方向的产学研交流，9月23日，腾讯高校合作部门特邀请南京大学LAMDA研究所（Learning And Mining from DatA http://lamda.nju.edu.cn）主任周志华教授及5位核心研究人员访问腾讯，与腾讯业务团队开展“AI Day犀牛鸟机器学习主题沙龙”活动。 80余位腾讯员工参与了现场活动，充分体现了公司在AI方向的广度与热情。 腾讯技
DNSPOD即将推出域名特价活动。 9月9日，DNSPOD将推出域名特价活动，疯抢6天。5折域名注册券免费抢，每天限量50名。早起的用户有好运哦~10元域名注册券免费领，注册域名即送CDN流量包和8.8折域名解析套餐优惠券。 苹果发布会太遥远，来这里，一起嗨。 饿了么完成6.3亿美元融资。 8月28日，饿了么宣布完成6.3亿美元新一轮融资，创下全球外卖平台单笔融资金额的最高纪录。 作为DNSPOD的VIP用户，小编希望饿了么在外卖O2O之路上继续狂奔。 大麦网回应数据泄露：这是去年的事情。 8月27日，有消
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。
数据科学家（Data scientist）的叫法来自国外，广义上它是对从事数据分析和数据挖掘从业人员的一个泛称，它只是一个头衔，并不是一个职位。狭义上，数据科学家一般是指行业里面的领军人物和顶尖科学人才，如百度前首席数据科学家吴恩达。 在人才市场上我们通常可以看到的是后三个职位(数据分析师、数据挖掘工程师、数据工程师)，接下里我们就区分一下这几个职位的相同点和不同点。首先看下企业对这三个职位的要求和描述。 职位和能力 下面是阿里对这3个职位的要求和描述： 数据分析师 岗位描述: 1、独立负责业务数
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
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。
在 上次的送书活动 中，营长做了个调查问卷，结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书，所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书，包括：近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》，《TensorFlow机器学习项目实战》，高实战性的《Python机器学习经典实例》，深度学习领域的圣经“花书”，经典的《机器学习实战》，广受欢迎的《流畅的Python》，东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外，可在文末投票，选出下期你希望营长能够送的
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
原文链接：https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
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。
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
Flink Forward，给了我一个绝佳的机会，向全球 Apache Flink 社区介绍微博如何使用 Apache Flink 在我们的平台上运行实时数据处理和机器学习。在以下各节中，我将向您介绍微博，并将描述我们的机器学习平台的体系结构以及我们如何使用Apache Flink开发实时机器学习管道。最后，我将解释我们如何计划在微博上扩展 Flink 的用途，并简要了解我们在组织中使用开源技术的经验。
大约一年前，LG宣布推出DeepThinQ，这是一个专为移动设备，智能家居产品和机器人解决方案设计的总体AI平台。几个月后，2017年6月，它在韩国开设了一个实验室，目的是将计算机视觉，语音识别和自然语言处理的研究集中到一起。
原本扎根于线下市场被习惯性归为“传统”的产业带，“意外”成为双11狂欢中的新增量，恐怕不是一个偶然现象。
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
决策树算法是机器学习领域的基石之一，其强大的数据分割能力让它在各种预测和分类问题中扮演着重要的角色。从它的名字便能窥见其工作原理的直观性：就像一棵树一样，从根到叶子的每一分叉都是一个决策节点，指引数据点最终归类到相应的叶节点，或者说是最终的决策结果。
“在未来十年中，AIGC将颠覆现有内容生产模式。它可以实现以十分之一的成本和数百倍的生产速度来创造独特价值和独立视角的内容。”现在，AIGC已经能够熟练地为创作者和营销活动创建图形和视频内容了。那么到底什么是AIGC呢？
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
在过往，广告营销往往依赖于经验判断、市场调研和广泛的媒体投放，试图以量取胜，覆盖尽可能多的潜在消费者。然而，这种方式不仅成本高昂，而且效率低下，大量广告资源被浪费在对产品不感兴趣或无需求的受众身上。随着消费者行为日益多元化、个性化，以及信息获取渠道的碎片化，传统的广告营销策略显得愈发力不从心。
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。
AI 研习社按：本文由 Anthony Goldbloom 发布于 Kaggle 官方 blog，本文先是总结了 Kaggle 在 2017 年里取得的巨大成就，然后对 2018 的新工作做了展望。雷锋网 AI 研习社对本文进行了编译。Kaggler 们想知道将会发生哪些变化吗？那就赶紧过来看看吧！ 2017 年是 Kaggle 取得巨大发展的一年。这一年，除了加入 Google，我们还从一个主要关注机器学习竞赛的社区，扩展成一个更广泛的数据科学和机器学习平台。今年，我们的公开数据集的下载量和 Kaggle
编程练习(一) 说明 在脚本开始写上国际通用编码。定义六个变量分别表示‘周一’，‘周二’，‘周三’，‘周四’，‘周五’，‘饭店活动介绍’每个变量加上相应的注释。‘周一’到‘周五’中把菜名与价格作为格式化。在‘饭店活动介绍’中把饭店名称以及所有奖品的价格用{}格式化。在‘凭结账小票可进行抽奖’后加入换行符，每等奖介绍完后都要进行换行，所有‘：’后面加入空格符。再定义五个变量作为‘周一’到‘周五’格式化输出的结果（比如菜名‘麻辣小龙虾’13，9.8）。最后将这11个变量对应输出，实现效果图： 任务 定
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
你的杂货店需要帮助吗？在未来，机器人可能会伸出援助之手。今天，电子巨头LG宣布与韩国零售连锁店E-mart建立合作伙伴关系，开发一种“新型服务机器人”，可以为顾客指引促销的地点，跟随他们过道，甚至帮顾客推购物车。
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
安妮 编译自 HackerNoon 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 现在，很多产品经理、技术经理和设计师都开始研究机器学习。但机器学习对产品的设计、支持、管理或规划会产生怎样的影响？可能很多产品经理都不知道如何回答这个问题。 机器学习（Machine Learning, ML)可能是个“坑”。非技术人员需要的是足够的知识广度来设计机器学习产品，而不是专业的机器学习技术公开课。就如同你只是想学习开车，却报了一门“内燃机引擎”的课——学了它你也并不能学会如何开车！只能说”That’s too much
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