不知道大家还记不记得，上一篇文章中的X-SQL和HydraNet都是来自微软的模型。微软作为一个老牌科技公司近年不仅在云计算领域迎头赶上，在AI方面也有很多优秀的技术创新和应用。依托于强大的Excel，他们在表格问答方面也有很好的落地土壤。
看来你已经决定要进入数据科学这个领域了。数据正在驱动越来越多的业务，世界的联系正在变得越来越紧密，似乎每个业务都需要数据科学实践。因此，对数据科学家的需求是巨大的。更好的是，所有人都承认这个行业的人才短缺。
上一篇最后概括地讲了对用户的访谈与观察，这一篇将具体说明。主要分为四个步骤：情境调查—访谈准备—进行访谈—访谈之后。 访谈并观察用户 情景调查 模式：师傅带徒弟。用户为师傅，访谈者是学徒，学徒提出用户相关的问题并观察师傅的言行。 进行情境：选择用户的正常工作环境或是适合产品的物理环境。除了让用户更加放松，也利于挖掘出情境下行为相关的所有重要细节（例如摩拜进行访谈观察时不会选择室内）。 关系：采取与用户合作方式，交替讨论其对产品的观察、架构与细节。 过程把控：访谈者应巧妙地引导访谈，捕捉与设计相关的信息，而不
现在距离正式九月正式秋招还有4个月，距离八月提前批还有3个月，相信不少粉丝都在盘算着为工作做准备。今天，我以一个过来者的身份跟大家分享分享，关于秋招如何准备以及一些注意事项，希望大家能够有所收获。同时也感谢在求职过程中给予我帮助的同学们。
你的源代码是不是感觉像一个大泥球？依赖项是否在您的代码库中交织在一起，以至于改变感觉很危险或不可能？ 随着业务的增长和领域模型（您在应用程序中解决的业务问题）变得更加复杂，我们如何在不从头开始重新编写所有内容的情况下解开我们创建的混乱？更好的是，我们如何避免一开始就陷入混乱？ 鸟瞰图 以下是 Python 架构模式中介绍的技术的简要总结： 分层架构 单一职责 视图 vs 服务 vs 存储库 vs ORM vs 域 依赖倒置 高级与低级模块 抽象 领域驱动设计 先说“业务上下文” 领域建模（事件风暴等
往事 2014年3月，Martin Fowler和James Lewis率先提出了微服务架构这一武功秘籍，各路豪杰纷纷研习，一时大热。然而不到一年，有人不得要领，有人走火入魔。Martin不得不再次出面，告诫人们要单体先行，切忌急功近利。不足七日，便有人在Martin的门户中公然唱反调，指责单体先行万不可取。后有曾为微服务秘籍做注的Sam Newman不置可否地说，只待时机成熟，方可修炼。一时间众说纷纭，江湖大乱。有诗为证： 分析企架皆模式，代码重构精益精。 纵横软件四十载，江湖人称老马丁。 一朝创立微服务
我们认为世界体系应该为人服务。 我们以人为本的使命的核心是企业设计思维：一个以现代企业的速度和规模解决用户问题的框架。
讲故事是一门艺术。随着时间的推移，讲故事的技巧、方法和工具发生了变化，但主要概念和目标保持不变，即有效地吸引你的观众，使他们能够真正地与你所说的联系起来。
不可否认的是，技术行业正在崛起，就业机会已经成熟。需求已从30年前的大型机转向虚拟化，从而为该领域提供了充足的机会。今天，一切都与优化和协作有关，IT决策者正在对这些新的基础架构进行大量投资。
在过去的一年中，人工智能受到了资本、企业、媒体等各界的热烈追捧。然而，对于逐渐成为新一代计算中不可或缺的重要组成部分的“认知计算”正在同步崛起。比起人工智能的热潮，大众对什么是“认知计算”显然相当模糊，也不清楚它与人工智能、机器学习等相关的内容有什么区别。
【新智元导读】美国休斯敦大学副教授万赟回溯人工智能60年历史，对比理性和感性两大流派各自轨迹，指出在目前这轮以深度学习为代表的人工智能新高潮中，各大企业对收购和人才猎取的投入最终很有可能以泡沫破裂收场；目前我们对人脑智能仍然缺乏理解，真正需要防范的是强势集团对人工智能技术的滥用。 作者简介：万赟，美国休斯敦大学维多利亚分校，副教授，研究方向为电子商务和互联网应用。 人工智能诞生 2014 年英美合作的电影《模仿游戏》讲述了英国数学家艾伦·图灵60年前在二战期间帮助设计电子计算机破译纳粹德国军事密码的真实
本文分析了Kaggle利于数据科学领域新手学习的几点特征，并带你学习ML相关知识。
机器之心原创 作者：邱陆陆 对话机器人是「怎样炼成的」。 相比于语音和图像，自然语言是一个有「更多需求」和「更少标准答案」的领域。扎根自然语言的公司通常也不是从技术和方法出发，而是选择一个具体的需求，然后用所有可能的方法解决它。追一就是这样的一家公司，它瞄准的是「对话机器人」这个领域，把问题分类、分解、逐个建立准确高效的机器人，再有序集成起来。三月，机器之心有幸在深圳追一科技总部对首席科学家杨振宇进行了采访，我们仔细聊了聊「对话机器人是怎样炼成的」，以及在他眼里，深度学习与自然语言最好的结合方式是怎样的。
在人们了解如何成为云计算工程师之前，首先需要了解什么是云计算。 云计算是一种通过互联网提供与计算相关资源的可扩展的方法。工程学科应用于这个概念则被称为云计算工程，它与任何与云计算相关的技术相关联。 云
【编者按】1月份在美国得克萨斯奥斯汀举行的AAAI 2015大会是我们了解人工智能最新进展的一个好机会。微软亚洲研究院副研究员黄铂钧参加大会并发表的感想，给我们比较全面地展示了会上讨论的话题。CSDN总编辑刘江认为，Stuart Russell、Moshe Vardi、人工智能与机器人两个领域的结合、图灵测试新标准、博弈领域的近似完美解，以及规划与优化，都是不错的亮点。以下为黄铂钧的原文： 今年是美国人工智能协会(AAAI – the Association for the Advance of Artif
行测和申论我使用的就是那一大本中公的红皮书，刷了半天就没碰了，因为题实在是太多了。计算机相关的基础知识就是Github上很火的csnote
凭借这一成绩，Vladimir也荣获了Kaggle的最高荣誉——竞赛超级大师（Competitions Grandmaster）。Kaggle至今已成立8年，注册用户超过100万，现仅有100余名Grandmaster，非常珍贵。
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 原作者 | David Taylor 选文 | Aileen 翻译 | Aileen 校对 | 黄念 编者按：数据科学是个相当火爆但是定义始终模糊的概念，人人都在谈论，但是它到底是什么？或者这个学科与哪些领域相关？似乎并没有明确的说法。 2010年起，Drew Conway开始用一张维恩图（即用不同的圆圈显示元素集合重叠区域的图示）表示数据科学，之后，不同的数据科学家也根据自己对数据科学的理解对这一维恩图进行了不同程度的删改和调整。 Drew Conway的第一张维恩
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