这也是为什么有经验的数据分析师的工资水涨船高，但是校招数据分析师招聘内卷化严重的原因。
数据人才们可以处理不确定性。不管我们打交道的数据有多“大”，它含有有限个有偏的潜在样本。我们的模型在太简单以至于无实际意义和太复杂以至于无法置信这两种极端情况间平衡选择。为了能找到控制数据噪声的方法，
按要求转载自36kr 作者 |董老师 原作：How to Consistently Hire Remarkable Data Scientists 作者是Jeremy Stanley，Sailthru公司的主力数据科学家和EVP工程师，他负责将搭建公司智能的个性化营销平台。他的数据科学团队致力于预测、推荐及优化算法。 数据人才们可以处理不确定性。不管我们打交道的数据有多“大”，它含有有限个有偏的潜在样本。我们的模型在太简单以至于无实际意义和太复杂以至于无法置信这两种极端情况间平衡选择。为了能找到控制数据噪
许多公司面临的最大问题之一是员工流动率高。从公司的角度来看，他们觉得金钱和时间都投入到了员工的培训和教育上，结果却转身辞职了。
杰德·多明格斯今年26岁，从未上过大学，被镀金公司的算法判定为编程高手，而后被这家新创公司招聘为程序员。 去年夏天，26岁的杰德•多明格斯（Jade Domingues）收到一封突如其来的邮
三维图像是一种特殊的信息表达形式，其特征是表达的空间中三个维度的数据。和二维图像相比，三维图像借助第三个维度的信息，可以实现天然的物体-背景解耦。除此之外，对于视觉测量来说，物体的二维信息往往随射影方式而变化，但其三维特征对不同测量方式具有更好的统一性。与相片不同，三维图像时对一类信息的统称，信息还需要有具体的表现形式。其表现形式包括：深度图（以灰度表达物体与相机的距离），几何模型（由CAD软件建立），点云模型（所有逆向工程设备都将物体采样成点云）。可见，点云数据是最为常见也是最基础的三维模型。点云模型往往由测量直接得到，每个点对应一个测量点，未经过其他处理手段，故包含了最大的信息量。然而，这些信息隐藏在点云中需要以其他提取手段将其萃取出来，提取点云中信息的过程则为三维图像处理。
翻译 | 王柯凝 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 苹果手机很常见，苹果工程师却不常见。 国内的网络上活跃着诸多 Google、微软、亚马逊、Facebook 的工程师，而且会热心解答公司相关的各种问题，但是苹果工程师却没有什么声音。 那么，想要进入苹果公司做 AI 相关的工作，却不知道从何入手，要怎么办呢？ 没关系，今天我们就为大家带来苹果的面试指南，以及 20 道与 AI 和数据科学相关的面试题。 当然，如果你对 Google 也感兴趣，可以查看我们之前发布的文章——《想去
今天是美好的周一，也是国际调节椅子日。经常坐椅子工作的人，因为久坐不动，时间长了就会产生各种问题。所以设立这个节日也是为了提醒大家，椅子一定要买人体工程学的！
我们引入了两种变体：一种是在自适应时间约束下测量视觉感知，以确定模型输出显示为真实的阈值（例如250毫秒），另一种是在无时间约束的假图像和真实图像上测量人为错误率的较便宜变体。
翻译：iCDO翻译志愿者 陈荣芳 虚拟现实（VR）分析将推动数字分析（Digital Analytics）在衡量数字化行动和注意力领域走向更深远的未来。 虽然虚拟现实VR不是一个为大众提供的平台，但它
在工作中，许多HR们不免会需要用到众多的测评工具，帮助企业迅速筛选到合适的人才。同时很多时候HR自己进入职场也可能被这些大大小小的测评工具测过。作为一个HR，以下10个在职场流行的测评工具必然是需要知
在社交媒体的应用场景中，人工智能算法模型的偏差导致搜索结果或用户体验不佳常常出现，甚至可以说是无法规避，如人们熟知的大数据杀熟等。可以预见，当AI应用到医疗保健、自动驾驶汽车、刑事司法或刑事处理等场景中时，更多关乎生命、公平、道德等的问题将会出现。此前，亚马逊用AI招聘出现了性别歧视问题就是有力的证明。
这是哈佛大学天文学家皮克林发出的招聘，当时 Computer 专指从事复杂的数学计算工作的人。
初级还是高级开发者，到底区别在哪里？ 这听起来是一个很明显的问题，但是它真这么简单吗？ 我听到过公司里的一些开发人员讨论这个问题。当时我的一位高级工程师正与两个初级工程师讨论一些其他的事情。当事情讨论完，其中一个初级工程师提出了这个问题，初级工程师还是高级工程师。 那个高级工程师，恰好是那些个我有幸一起工作中遇到的最好最聪明的工程师中的一员，从他的角度，花费了30分钟去努力阐述区别在哪里。 对话夹杂着通常的答案进行中，那个提出问题的初级工程师（是公司里有点小聪明的一个家伙）试着将问题拆分成两个子问题，在我看
IEEE Spectrum 于9月6日发布了2019年最受欢迎的编程语言排名。下面让我们来看下这份新鲜出炉的排名名单Top10吧。
所有组织都有一个个的流程、所有的组织都有问题需要解决、所有的组织都存在着浪费。事实上，服务行业往往比制造业有更多的浪费和过程变异，主要是因为许多工作和交付物没有生产环境中那么有形，没有被客观地测量。
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好，今天是周五，工作日的最后一天啦~ 今天科技圈都有哪些好玩的事呢？ 一起来跟日报君看看吧。 今日大新闻 马斯克以权谋私买玻璃，导致特斯拉多名员工遭开除 据新浪科技消息，知情人士透露，特斯拉德州厂高管欧米德·阿夫沙尔（Omead Afshar）因为建筑材料采购计划遭到公司调查。 起因是此次采购的材料并不是为工厂购买，而是为马斯克购买用于私人用途。在购买的材料中有一种特殊玻璃，因供应链危机这种玻璃现在很难确保供货。 此次调查已开除几名员工，知情者
内容提要：斯坦福大学以人为本人工智能研究院（简称 HAI），近期开启了初级研究员计划，为入选者提供有竞争力的薪资和丰厚的研究经费，你想加入吗？
HRM新思维——谷歌用数据分析重新定义HR的十种新模式 当人们解读谷歌公司的成就归功于领先的技术及商业模式的时候，然而谷歌公司却坚定地认为，他们的成功来源于成功地运用了“人事分析”的优秀人员管理实践。这是一个令HRM兴奋的最佳实践! 一种新型的人员管理 谷歌等优秀公司的高管认识到持续创新是不可能会出现，直至企业采取战略转移，成为一个注重优秀人员管理的组织。注重人员管理的企业战略是必要的，因为创新来自于人。于此同时，除非你有能力聘请并留住创新的人，否则你无法使创新最大化。甚至，你必须为这些创新者提供卓越的管理
苹果官网信息显示，近期苹果正在北京、上海、深圳三地招聘汽车体验合作伙伴工程师。根据其职位描述，该岗位需要为汽车合作伙伴提供集成支持，并协助开发人员完成苹果的系统认证。
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好，今天是10月11日星期二，快来和日报君看看，今天科技圈有哪些新鲜事吧～ iPhone14出现首次大幅降价 据财经杂志消息，距离发行不到一个月， iPhone 14在部分电商平台上价格就出现较高降幅。 其中14降了600左右，14 Plus降了800左右，Pro版也有小幅下降。 对比前两年的iPhone 12、iPhone 13系列，在发行后近1个月内均无降价动作，这次是iPhone手机自发行后降价最快的一次。 除此之外，CounterPoi
机器人流程自动化（Robotic Process Automation，简称RPA）能够对人们的工作方式带来巨大变革，这两年发展很快并逐渐应用于金融、保险、航空等多个行业，可以说，RPA风潮正席卷全行业。
大数据已经进入人力资源领域，而且人力资源的专家们也张开双臂迎接大数据趋势的到来。 事实上，根据2013年的SAS 对1200多家企业的调查，6400个员工人数超过100的组织有望在2018年实现对员工的大数据分析应用。更重要的是，有调查显示，去年，有超过1000家组织在人力资源数据分析的投入位于自家公司投入的前三名。 就人力资源而言，大数据是一个大问题。它使雇主和人力资源做出更明智的业务决策。这里有四个原因来说明为什么人力资源领域要迎接大数据这个趋势： 1.更好地了解。 “大数据”是现在在整个商界都很流行，
根据30年的商业经验，下面的列表是我认为首先应该在数据科学课中讲授的（非全面的）内容选择。 这是我文章的后续内容为什么Logistic回归应该最后讲解。
想象一下，你面对的不再是面试官，而是一个能够抓取你所有“微表情”的人工智能，它可以从你的一颦一笑中分析出你的性格、情绪、动机等心理状态，甚至是跳槽概率。
在公众号里，被问得最多的问题就是：如何选择一个能够让自己成长的工作？以及，如何在工作中成长？ 我们先看第一个问题：如何选择一个能够让自己成长的工作。 这个问题在我 2015 年转的我 2014 年答读者问的文章里已经写过（看，有些问题就是这么任性地反复折磨我们），稍作摘录： 这个问题在『黑客与画家』里Paul已经给出了答案：选择那些具备 可测量性 和 可放大性 的工作。 我们来详细说说。注意以下的话跟「敏捷宣言」的措辞类似 —— 当你有选择的权利和能力时，优先选择前者而不是后者。但，这并不意味着后者不好。
---- 新智元报道 编辑：时光 【新智元导读】疫情还不过去，且要求每日核酸，核酸采样员人手不够用了，怎么办？ 当你每天面对弹窗的压力时，是否想过有那么一个核酸采集点，不用排队，不用暴晒，24小时工作！ 其实，在上个世纪60年纪末，自助取款机的出现，正是这样避免了银行排队、暴晒和上下班时间点。 一个是病毒多了，一个是钱多了，虽然心情不同，但道理一样。 招人还是买机器？ 无论多了啥，市场大了，就得投入更多人力。因此，就有了核酸采样员招聘火爆、月薪过万的新闻。 不过，投入更多的也许不一定是劳动力
本文的两位作者分别是 Instacart 负责数据科学业务的副总裁 Jeremy Stanley，以及技术顾问、LinkedIn 前数据业务负责人 Daniel Tunkelang。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换，造成混乱，导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换，造成混乱，导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。 这里的快速参考为您提供了定义这些术语的工具，以便您的团队能够实现具有良好理解的性能目标的关键任务系统。
新浪导航栏的核心就是因为里面的字数不一样多，所以我们不方便给宽度，还是给padding ，撑开盒子的。
人员分析（也称为人力资源分析和劳动力分析）是在分析过程中使用人员数据来解决业务问题。最近的一项证据评估 将其定义为“通过技术实现的一系列过程，这些过程使用描述性，视觉和统计方法来解释人员数据和人力资源流程。这些分析过程与人力资本，人力资源系统和流程，组织绩效等关键思想相关，并且还考虑了外部基准数据。
大家好，过去的十多年时间，本人一直从事图像处理跟视觉相关的开发与技术培训工作。在此过程中深深感受到OpenCV教学领域缺乏一款好的教学工具软件，它可以帮助高职院校老师减轻备课压力、提高工作效率、提升教学效果，特别是对各种图像处理、分析、测量等机器视觉常见算子熟练掌握与使用，更加高效有针对性的培养机器视觉人才。因此本人从2021年底开始策划启动，前后花了一年多的时间开发完成了一款机器视觉教学平台软件，借助它，高职院校再也不用担心开设OpenCV视觉课程没有硬件、没有软件、没有案例、无法检查学生掌握程度等现实问题。
号称10x的程序员根本不存在。反对观点一般分为以下三种： 最初10x这个数字来自一个研究(Sackman,Erikson, and Grant (1968))，不是很有说服力。 生产力是个很难测量的模糊概念，所以我们不应该声称诸如10x之 类的度量。 个人才华确有高低不同，但一个程序员不可能比另一个程序员高出10倍的工作能力。 [译者注]：10x程序员（10x效应来自一个有趣的观察：伟大的程序员相比普通程序员的生产力不仅是15-20%的差距，很可能会10倍甚至更多） 1、对10x程序员的研究不只有一个 引
众所周知，人工智能（Artificial Intelligence）正在改变我们的工作方式及认知。不过，对人工智能一知半解，和成为真正的人工智能工程师之间，还是有一条很宽的鸿沟的。对于想进入AI领域的同学，第一步就是要了解目前人工智能产业的结构体系。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 DB-Engines公布了3月份数据库的最新排名。DB-Engines根据数据库当前的受欢迎程度进行排名，主要使用以下参数来衡量一个系统的受欢迎程度： 该系统在网站上被提及的次数：以搜索引擎查询结果的数量来衡量。目前，我
这篇文章对你的人工智能和机器学习项目进行分解，讨论其各个部分所带来的影响，从而帮助你确定公司是否真正准备利用机器学习、深度学习或人工智能。 不是每一个问题都可以通过机器学习来解决，且不是每一个公司都准
导读 不是每一个问题都可以通过机器学习来解决，且不是每一个公司都准备应用人工智能。本文会告诉你，你的公司是否有利用人工智能的条件，以及在那之前如何才能实现它。 首先： 你知道自己想要预测或检测什么吗?
SRE 全称是 Site Reliability Engineering，最早是由 Google 提出，并且在其工程实践中发扬光大。在 2003 年时候 Google 的 Ben Treynor 招募了几个软件工程师，这个团队设立目的是帮助 Google 生产环境服务运行更稳定、健壮、可靠。不同于中小型规模公司，Google服务于十几亿用户服务，短暂服务不可用会带来致命后果。因此 Google 走在了时代最前面，SRE 产生了。
昨晚，我发了下面的微博： 有些人议论所谓“10x”或者“超级”的程序员都是传说。可那些著名运动员，艺术家，作家，呃，还有摇滚明星的都是神话吗？ — Yevgeniy Brikman (@brikis98) September 29, 2013 我收到了大量的回复和问题，但微博不适合讨论问题，所以我写了这篇博格来进一步讨论。 已经有一 堆 的 文章号称10x的程序员根本不存在。反对观点一般分为以下三种： 最初10x这个数字来自一个研究(Sackman,Erikson, and Grant (1968))
“AI Index”（AI指数）是斯坦福大学AI百年研究的一个项目，它是一个开放的非营利性项目，旨在追踪人工智能的活动和进展。它的目的是促进以数据为基础的对AI的了解。本报告是AI Index的第一份年度报告，在这份报告中，我们通过多个视角来观察AI的活动和进展。我们汇总了网络上的数据，也贡献了原始数据，并从数据序列的组合中提取新的度量标准。
来源：aiindex.org 编译：编辑部 【新智元导读】“AI Index”（AI指数）近日重磅发布，这是斯坦福大学AI百年研究（AI 100）的一个项目，旨在追踪人工智能的活动和进展。该报告列出了2017年人工智能在计算机视觉、自然语言理解等方向上的最新进展，分学术、产业多个角度盘点人工智能进度。报告还综合学术论文数量、招生数量和VC投资数量，得出AI发展活力指数，数据显示，最新一波AI浪潮在2015年活力最高，自那以后其实活力开始有小幅减弱。 报告全文：https://aiindex.org/2017
编辑说明：Tech Works 是《The New Stack》的长期撰稿人 Jennifer Riggins 的专栏，探讨工作环境、管理理念、职业发展以及技术工作市场对软件构建和运行人员的影响。您可能想阅读之前关于为何过劳和裁员更严重的相关专栏。
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这些泄露的信息一旦落入恶意行为者手中，则会成为其对汉堡王连锁店实施网络攻击的工具。由于此次遭遇信息泄露的是求职网站，因此那些在法国汉堡王求职的人可能会受到影响。
斯坦福大学“人工智能百年研究”（AI 100）项目发布了“人工智能发展指数2017”，该指数反映了全球人工智能的发展现状及进展。 自从人工智能（AI）在1956年首次被提出以来，曾经的科学幻想已经发展到如今非常真实的景象：无人驾驶汽车、可识别复杂语音指令的智能手机以及电脑。为了追踪这个新兴领域的进展，一群由斯坦福大学领头的著名人工智能思想家发起了一个指数，将为人工智能的现状提供一个全面的基线，其衡量技术进步的方式与国内生产总值(GDP)和标准普尔500指数(S&P 500)追踪美国经济和整体股市的方式相同。
对数据科学家的关注，源于大家逐步认识到，Google、Amazon、Facebook等公司成功的背后，存在着这样的一批专业人才。这些互联网 公司对于大量数据不是仅进行存储而已，而是将其变为有价值的金矿
OKR软件可以帮助你测量，沟通并获得显著的结果。OKRs包含目标列表，每个目标下3-4个关键可测量结果，分数为0到1.0。如果你正在寻找能够帮助你的团队实现目标的软件，可以看看这篇文章。
3D视觉领域，尤其面对碎片化、非标化的场景时，上至研发下至应用与销售，“有经验”、“懂场景”、“懂客户”是最具优势的敲门砖，也是视觉公司最求贤若渴的一类人才。
在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包：ggplot2
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