最近由Resulticks进行的一项研究发现，人工智能是当今市场营销中最被过分夸大的术语。它在与大数据、全渠道、即时营销和个性化等流行词的激烈竞争中拨得头筹。 所以我们很容易对这个术语持怀疑态度。...去年我最喜欢的一篇文章是Dave Chaffey和Robert Allen的《人工智能在市场营销中的15个应用》这篇文章，列出了“AI”已经实现应用的一些情况，如下图所示： 他们描述的大多数用法都可以由下述三种...凭借今天的数据量和处理速度，这些算法非常高效。...聊天机器人的差异化和竞争优势，在“行动”和“信息来源”的部分中变得有趣。“什么样的数据和服务对您的业务是独一无二的呢”这将成为AI发光的地方。 这点怎么强调都不过分：好的AI依赖于良好的数据。...这完全改变了优化和仿真应用的速度和规模。 对于市场营销中的真实示例，请参考MarketBrew，这是一个针对SEO团队的人工智能平台。
今天不写优化，说点感想和建议（昨天就要发的，结果第一次用手机操作，发错了，只发出去一张网上找的美图）： 在oracle做研发和售后这么多年，为很多大客户的数据库做了优化，这些客户的系统都是非常重要的系统...，而且都配备了非常专业的DBA（或者聘请了业界知名的第三方维护团队），但是查出来的性能问题还是触目惊心（第一次优化前都是抱着试试看的态度，看了优化报告才知道问题有多严重，系统还有那么多的优化空间），可想而知其他中小客户的系统面临的是一个什么情况...但是，如果你的系统经常出一些故障（硬件问题除外，不过如果磁盘经常坏，应该也和性能有关），很多时候就是因为：没有使用绑定变量、错误的设置了一些优化器参数、并发过大、缺少索引（最普遍）、统计信息不准确、SQL...很多客户遇到系统压力大，首先想到的是更换高级别的服务器和存储（很多单个SQL的优化带来的性能提升可以达到几百上千倍，这是换任何高级服务器和存储都无法实现的），或者是考虑分表、分库，这些办法需要耗费大量的人力和财力...说了这么多，都只是想让大家（主要是DBA和研发人员，基本上很少有领导关注这种纯技术的公众号）重视优化，如果你愿意做个优秀的消防员表现给领导看，或者希望为拉动GDP多做贡献，那么可以忽略上面我说的话。
AI发展下的伦理挑战，应当如何应对？ 人工智能飞速发展的同时，也逐渐暴露出侵犯数据隐私、制造“信息茧房”等种种伦理风险。随着AI技术在社会各个领域的广泛应用，关于AI伦理和隐私保护问题日趋凸显。...这些事件引发了公众对于AI决策透明度、算法公平性和个人隐私权的重大关注。面对AI发展下的这些伦理挑战，我们应当如何应对呢？...在推动AI技术发展的同时，制定AI治理框架，建立有效的隐私保护机制是当前亟需解决的重要议题。对此你有什么想法？ 面对人工智能快速发展所带来的伦理挑战，构建可靠的AI隐私保护机制至关重要。...只有通过全面的措施，才能在AI技术快速发展的同时，有效保护个人隐私和数据安全，以应对相关的伦理挑战。 确保AI算法的公正性和透明度是当前人工智能领域面临的重要挑战之一。...多样化的团队和参与者： 在算法开发和应用过程中，积极推动多样化的团队和参与者，以减少潜在的偏见和盲点。 通过这些措施，可以有效提高AI算法决策的透明度和公正性，从而更好地应对社会中的公平性挑战。
随着科技革命的大爆炸，人类社会中的领域和行业将愈加丰富。 很多人都惧怕着随着人工智能的发展，很多领域和项目将被“消灭”。...人工智能领域的发展，不是为了“消灭”其他领域，当然也不会“消灭”围棋。 人工智能相关的程序员和科学家们，要做的是创造新事物并改变世界，而不是为了消灭世界或者世界的一部分。...Google和Deepmind倾尽全力发展人工智能围棋程序，不是仅仅为了在围棋盘上创造出能击败人类的人工智能程序，而是为了借助围棋为工具来开发未来的“通用机”。...而面对围棋，就像曹政老师一直提醒我们的那样，是“降维打击”。 但“降维打击”只是事实全貌的一面而已。...未来，我们还将不断的创造出新的更强的人工智能围棋程序； 我们还将继续与之比赛，努力的战胜它，并寻找它的毛病和弱点； 我们还将继续修正和弥补这些毛病，让人工智能变的更强； 我们还将向人工智能学习，以让自己变的更强
回到这台可怜的备份机，这台服务器使用了NFS的挂载模式，虽然我对于NFS还是比较感冒，但是为了解决这个问题，还是得硬着头皮和同事看之前总结的各种问题解答攻略，因为负载高得惊人，但是系统层面的IO压力和CPU...XFS: possible memory allocation deadlock in kmem_alloc (mode:0x250) 在和系统部的同事经过了几次沟通之后，觉得还是专业的事情交给专业的人来做...整个整改的计划从开始讨论到开始实施，也是做了分工和协作，基本能够让每个人都可以做到自己的角色和位置，很快任务就跑起来了。...也就意味着我们在问题变得严重之前已经开始撤离了原来的服务器，这样能够留出更多的时间和空闲资源供系统同事进行分析和确认，很快他们发现了逻辑卷层设置的问题，这块的改动比较大，需要重启启动服务器而且需要重新配置存储...值得一提的是，其实还有一台备份服务器，和这台算是难兄难弟，他的负载也非常高，我目测按照这种情况，应该很难撑过今天，所以也是在下班前和同事进行了讨论，对服务做了降级处理。
内存管理机制 对于像Redis和Memcached这种基于内存的数据库系统来说，内存管理的效率高低是影响系统性能的关键因素。...传统C语言中的malloc/free函数是最常用的分配和释放内存的方法，但是这种方法存在着很大的缺陷：首先，对于开发人员来说不匹配的malloc和free容易造成内存泄露；其次频繁调用会造成大量内存碎片无法回收重新利用...Redis和Memcached均使用了自身设计的内存管理机制，但是实现方法存在很大的差异，下面将会对两者的内存管理机制分别进行介绍。 ...来申请，因为这些请求的数量和频率决定了它们不会对整个系统的性能造成影响Slab Allocation的原理相当简单。...这是和Memcached相比一个最大的区别。当物理内存用完时，Redis可以将一些很久没用到的value交换到磁盘。
不过出人意料的是，医师居然是靠着从人工测量脸部特征间的距离，到凭借数十年的经验来找出模式这些古董级的办法，来辨别及诊断这些遗传疾病。 在访问多名医师后，他们表示平均要花上七年才能获得正确的诊断结果。...因此他们在波士顿成立 FDNA 这间新创公司，致力于将脸孔辨识、深度学习及人工智能等技术用在推动罕见疾病的诊断及治疗成果上。 “我们很快就明白先进科技对这件事大有裨益。”...将脸孔与遗传性疾病症状进行比对 研发团队成立一个影像数据库与解读资料的神经网络，花了三年时间与全球各地的遗传学家及医疗院所合作，邀请民众提供影像和资料。同时他们开始建造和训练自家系统。...FDNA 采用 NVIDIA 的 CUDA 平行处理平台及 cuDNN 函式库，建立一个支援临床评估及临床咨询论坛 app 的强大神经网络，再加上医学数据库和 API。...Gelbman 说这使得实验室能使用不具名的病患脸部特征资料和表现型，将发现诊断结果的可能性，从原本预估的 25% 提高到 40%。
比如Glide和Fresco都可以啊，大家不用它加载gif图吗？我有点纳闷，这几个方式加载的效果都还可以。当然也有点坑在里面，需要大家注意一下。...我以前写的那个关于gif图的demo其实是很早以前写的，但是那时候水平很菜，好几年前了，也不是完全自己写的，参考的别人写的，之后自己整理的。所以很不咋的。...我发现每天都有人跟我要展示gif的demo，我想分享给大家展示gif图的几个好用的库。 Glide 如果用过Glide的同学可能大家都知道Glide是谷歌的一位员工开源的，名字叫：bumptech。...这个库被广泛的运用在google的开源项目中，这个Glide说到底和Picasso很像，Glide和Picasso有90%的相似度，应该是基于Picasso开发的。...ALL和RESULT的缓存策略不可以，NONE是不缓存数据，SOURCE是缓存原型，原图。加上了如上的缓存策略就解决了很慢或者有时加载不出gif图的问题了。
一、人工智能伦理问题开始出现个案 2017年1月，在加利福尼亚州阿西洛马举行的Beneficial Al会议上，近千名人工智能相关领域的专家，联合签署了著名的《阿西洛马人工智能23条原则》。...随后，各种关于 人工智能伦理道德的讨论、会议，以及相关协会和科技组织开始出现在公众视野里。...《23条原则》的主要内容，就是呼吁人工智能不能损害人类的利益和安全，同时人工智能必须可以被人类控制，同时人类要尽量尊重人工智能和机器人的安全。...假如2018年人工智能的落地化足够快，伦理问题的苗头或许会临近。 二、难以根治的的算法歧视 记得2016年，微软推出过聊天机器人Tay，却因为用户教给它大量种族歧视和脏话，一天内就被暂时下线。...三、私人数据与机器学习的矛盾日益凸显人工智能和个人隐私，似乎从来都是一对天敌。 因为人工智能技术假如想要提供个性化、完全符合个人习惯的服务，那么就必然要学习和理解用户本身。
据外媒报道，上周末，美国军方和民间炸弹小组在新墨西哥沙漠举行的第12届年度机器人竞技赛(Robot Redeo)中展开交锋。这是由桑迪亚国家实验室组织的一场为期一周的强化训练活动。...为了测试炸弹小组的技能，他们需要操控他们的机器人进入被击落的飞机舱和模拟放射性灾难点并还要展开爬楼梯活动。...桑迪亚机器人经理、竞技赛协调员Jake Deuel表示，当其他人都在躲避炸弹的时候，这些人却要进入爆炸区域，而之所以举办这样的活动则是为了训练炸弹小组能在未来应对现实情况并了解其机器人所能及和所不能及的...一些经过精心设计的场景则是为了测试机器人操作员的技能以及解决问题的能力。...Deuel指出，这不像开着遥控汽车兜风，它是一项非常复杂的工作，在整个过程操作人员需要面对断了的机翼、锋利的物体等极富挑战性的环境。 以下为外媒The Verge带来的现场图片和视频： ? ? ?
写书的契机 当初写第一本书，实际上也算是一个机遇，因为机缘巧合，和电子工业出版社博文视点准备合作一起写这本书，那个时候是2017年6月。...因为在这个过程中，我们每天所面对的基本上除了论文就是博客，要想把一件事情能够用通俗易懂的语言讲明白，首先要做到的就是自己非常明白，把这里面的知识点和细节都整理的清清楚楚，然后再转换成自己的语言，向大家描述出来...确实，这些公式的推导和整个的流程网上确实有很多，但是这个是站在一个读者的角度来看的，站在作者的角度，我们不仅要看论文，把论文中这一部分的内容读懂，还要知道这里面公式的怎么推导过来的，中间的每一步是怎么回事...在写书过程中，难点一般有2个，第一个就是上面说的公式和过程的推导，第二个难点就是在代码工作上。很多人都认为，代码这个东西不是直接去Github上copy一下就ok了吗？...写书经常需要熬夜写到半夜一两点钟（看我上面的那个图，时间就是凌晨一点多），这里更多的是寂寞和孤独。
在此，我们将从六个方面对比Go和Python,探讨 Go 和 Python之间的差异。我们将讨论它们的特点、优缺点，以便您能做出明智的决定。...例如，一家需要构建高性能网络服务的企业可能会选择Go，而一家注重开发效率和灵活性的企业可能更倾向于使用Python。当然，实际的执行速度也受到代码实现质量和算法设计等因素的影响。...，Go语言的简洁语法适合，它的规范代码格式便于维护和理解。...Go语言适合构建网络服务和系统服务，具有高并发处理能力；Python语言适合数据分析和机器学习，拥有丰富的库和生态系统。企业可以根据具体需求选择合适的语言，或者将两者结合使用，以发挥各自的优势。...6.小而快增长的社区 vs 大而影响力巨大的社区 Python具有广泛的用户群和强大的社区支持，这意味着开发者可以轻松地获得帮助和学习资源。
若朴 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 马云又来谈人工智能了。 在今天召开的世界智能大会上，专程赶来的马云再次谈及人工智能。...面对台下就坐的李彦宏，马云表示他并不关注李彦宏、马化腾在说什么，“多花点时间在客户和未来上，比花在对手身上重要。” 台下的李彦宏笑了。...人工智能和机器智能发展的前提是海量数据，中国还没有出现信息垄断和数据垄断，现在这些都在政府手上。只要流通的就是数据。 今天的数据跟未来的数据相比，啥都不是。...阿里巴巴做人工智能的应用和研究已经十多年了，支付宝诞生之初就用机器识别骗子，到今天支付宝没有一分钱差错。我们不是要解决科学问题，而是没有这个我们公司明天就关门了。...面对未来，面对孩子，应该以不同的角度去解决问题。
C和C++中的const main.c /*C中的const const修饰的变量可以不初始化 const修饰的量叫常变量，不是常量 绝对的常量就是一个立即数，可以作为数组的下标 const修饰的常变量和普通变量的唯一区别是...：常变量定义以后不能作为左值存在 常变量和普通变量的编译方式一模一样 同一工程下，可以引用其他文件中定义的被const修饰的全局变量 a.c const int gdata = 10;//生成的符号是...的必须初始化 const修饰的量是真正的常量，可以作为数组的下标 （c++中const的编译规则 所有使用常量名字的地方全部替换为常量的初始值） */ int main(){ const int...当const所修饰的量引用一个编译阶段不明确的值的时候，const会退化为常变量。...因为链接器只处理属性为global的符号，不处理属性为local的符号。
面对不同的数据来源, 如何导入处理？ 运用数据格式化经验和技巧，再加上一点编程的代码，你就能为数据安排各种不同的格式、满足各种需求。
这是这个系列文章的第二部分，如果您还没有阅读第1部分，您可以点击链接：2018，营销所面对的5大阻碍（1）：数字化转型。...云计算——大多数的数据和应用程序现在都可以通过全球无处不在的连接随时按需访问。 2....，基于云的API的优势还体现在改变了核心应用程序本身的设计和构建方式。...： iPaaS通常通过这些暴露在外的“连接器”来处理与云服务和API相关的技术整合。...无服务器技术将使软件功能更轻易的实现爆发式增长，这些功能分散在整个云中，可以被更加灵活的、更具动态的应用程序和工作流程实时进行组装和编排。
人工智能（AI）好像也是用这种方式运转着，为人工智能研究人员创造了岗位，并逐步取代了所有其它种类的知识型工作。或许一个世纪以后，通往那里的 道路和人们所想象的方式大相径庭。...我们能够看到，根据 AI 设计模式，我们会去往何方，Google、Facebook 和其它公司在人工智能投入了大量资金。在最普通的设计模式里，AI 实际上能够增加目前正在自动化的这种工作的需求。...目前应用在业务里的、最普通的人工智能被称作监督式机器学习注1。「监督式」部分比较重要：这代表算法要根据训练数据学习。算法仍然无法使用与人类接近的效率学习任何东西，但是它们能够处理更多的数据。...它们用算法来处理意图清晰的、邮件和日程方面的问题，把更复杂的消息和请求传递给人类。 这种设计模式已经远远超出了人们的期望。...受人工智能的影响，大部分知识型工作已经被省去了，因为从历史角度看，建立一套机器学习算法的先期成本过高。和软件不一样，每一个机器学习模型不得 不针对每一种单个应用程序做个性化开发。
系统可以通过一种“反馈学习”的机制，利用自己产生的数据判断自身算法和参数选择的有效性，并实时进行调整，持续改进自身的表现。 ...为了避免重复分析预测，以及对于未来的各种不确定因素综合考虑进行更精准的预测，适当地进行因果关系的探索和总结规律显得更为重要。 ...实时调控使屁民收入更为平均，是cz者从始至终都有的责任和国泰民安的保障。 摘：“假想通常来自自然理论或社会科学，它们也是帮助我们解释和预测周遭世界的基础。...他们是数据分析家、人工智能专家、数学家或者统计学家，但是他们把他们所掌握的技能运用到了各个领域。...在那个时代，经验是先决的，因为只有通过这种无法从书本上和别人口中得到的、埋藏在潜意识里的知识的积累，我们才能做出更明智的决定。”
数据猿导读 华生基因是一家专业从事基因检测软件研发、政府企事业单位信息化服务的高新科技企业。本研究从基本信息、产品、技术资源、商业模式、收入规模和利润等方面对华生基因进行介绍。
在人工智能领域，我们经常会听到一个词语：机器学习。有时候，人们容易把人工智能和机器学习画上等号。 那这两个有什么区别呢？ 人工智能：是一种科学，它能够让机器像人一样思考和做决策。...通常，算法需要一些输入并使用数学和逻辑来产生输出。不过，人工智能算法同时结合了输入和输出，以便“学习”数据并在给定新输入时产生输出。这种让机器从数据中学习的过程就是我们所说的机器学习。...比如，在AlphaGo下棋之前，开发者会先给它大量的棋谱，让它“学习”。待它完成“学习”之后，就具备了下棋的能力。 因此机器学习是人工智能的一个子领域。 机器学习算法的过程：
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