今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
谷歌详述了一套新的营销工具，这些工具可以充分利用公司庞大的机器学习技术。总体而言，这些工具旨在帮助营销人员创建更有效和优化的广告，但其中有明显的反亚马逊元素。
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。
Facebook人工智能研究部门（FAIR）的负责人Yann LeCun宣布卸任，之后将担任Facebook首席人工智能科学家，保留对FAIR的研究方向的控制。同时，原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti 接替，Facebook应用机器学习小组（AML）和Yann LeCun将同时向其汇报。而Jérôme Pesenti 将直接向Facebook CTO汇报。
用户行为分析、网络威胁检测，一股新的浪潮正在持续发酵。安全数据分析被用于掌握情况、发现问题和预测风险，并带来了潜力不可限量的营销前景。理想的情况是从攻击中提取出机器学习程序所支持的数据，并把它交给算法，然后一切安全状况尽在掌握。 作为信息安全工具，“机器学习”的噱头显然掩盖了数据科学不那么吸引人但却本质的一面：数据的收集和准备(后者占据了数据科学家约80%的时间)。事实是，机器学习和其他算法需要应用于适当、干净、容易理解的数据来获取有效的结果。 安全市场存在这种误导性的风向不足为奇，但是当这种情况出现在安全
云计算机器学习平台，有时也被称为机器学习即服务(MLaaS)解决方案，可以让企业更加轻松地采用人工智能(AI)。但专家表示，中小企业在考虑采用这些服务之前应该考虑其面临的潜在挑战。 云计算机器学习平台
来源：九章云极DataCanvas YLearn研发团队本文约4400字，建议阅读7分钟本文介绍了Ylearn因果学习开源项目的情况。 图灵奖得主 Judea Pearl 曾表示，现有的机器学习模型不过是对数据的精确曲线拟合，只是在上⼀代的基础上提升了性能，在基本的思想⽅⾯没有任何进步。根据福布斯的统计数据，全球范围只有13%左右的机器学习项目能够真正上线运行，失败的项目其中很重要的一个原因就是模型的泛化能力不足，在真实数据上的表现完全达不到训练数据上的效果。 随着机器学习建模越来越多的应用，企业对人工智能
机器之心专栏 机器之心编辑部 图灵奖得主 Judea Pearl 曾表示，现有的机器学习模型不过是对数据的精确曲线拟合，只是在上⼀代的基础上提升了性能，在基本的思想方面没有任何进步。 根据福布斯的统计数据，全球范围只有 13% 左右的机器学习项目能够真正上线运行，项目失败的一个重要原因是模型的泛化能力不足，在真实数据上的表现和完全达不到训练数据上的效果。 随着机器学习建模越来越多的应用，企业对人工智能的要求也在进一步提高。近几年提及的「数智化」核心是智能决策，以数据驱动的方式实现自动化决策来提高整体运营效
团队需要分析一个来自在线零售商的数据。该数据集包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。 客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书籍数量，以及价值。 我们被要求建立一个模型来预测消费者每周的购买频率、书籍的购买单位和购买价值。
AI科技评论按：本文为「范式大学系列课程」。Web服务器部署在云上已经算是常见的事情了，那么机器学习系统如何呢？ 亚马逊AWS目前的运维水平成为行业标准，但凡有公司要自己搭建 OpenStack，先要
我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。
根据麦肯锡的数据，从现在到2030年这十几年间，人工智能将会为美国新创造大约13万亿美元的国内生产总值。相比之下，2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿美元。
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？
据麦肯锡估计，从现在到2030年，人工智能将创造约13万亿美元的美国国内生产总值。相比之下，2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿。人工智能已经成为第四次工业革命， 人工智能无疑是数字化转型的核心，它在整个行业中的应用将极大地改变我们的世界以及工业生产方式。 越来越多的人希望投入这场人工智能革命，但他们不知道AI能做什么，AI是一种什么样的技术。 因此本文将介绍什么是AI。
编译 | AI科技大本营 参与 | 张子琦 编辑 | 明明 机器学习是人工智能的一个分支，已经成为当今最热门的趋势之一。据Gartner公司预测，到2020年，包括机器学习在内的人工智能（AI）技术几乎将在所有新的软件产品和服务中普及。那么什么是机器学习？它与人工智能有什么关系？技术专业人员应该知道哪些潜在的好处和挑战？对于想要转型AI的程序猿们，AI科技大本营对此类问题做了系统性整理。 什么是机器学习？ 有史以来，第一个使用“机器学习”这个词的人可能是亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel），他
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。
以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？ 如果仅仅只是用excel，sas，python，r语言等工具来用现有的算法进行数据挖掘，总感觉比软件工程师的工作量要小，那为什么很多数据挖掘工程师的招聘要求还特别高？ 是否很多数据挖掘工程师还需要对具体场景设计新的算法和方案来进行数据挖掘？ 如果现在要学习的话是否还需要学习hadoop，hive等之类的分布式应用的平台？ 对于数据挖掘，以下为个人的理解： 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的
编译 | AI 科技大本营 参与 | 林椿眄 校对 | Leo 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 是当今社会的热门话题。所以，最近有很多产品经理及那些有意向转向产品经理职位的人向我询问，如何才能成为更好的 ML 产品经理。 由于机器学习和产品管理之间的交集是一个相当丰富的话题，一篇文章不足以详细地阐述所有有关的内容，因此我打算把它分成三部分来分别说明： 第一部分——问题定义：什么样的机器学习产品是最符合用户需求的。 第二部分——机器学习的使用技巧：对于产品经理来说，需要掌握哪些特殊技巧来构建机器
以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？ 如果仅仅只是用excel，sas，python，r语言等工具来用现有的算法进行数据挖掘，总感觉比软件工程师的工作量要小，那为什么很多数据挖掘工程师的招聘要求还特别高？ 是否很多数据挖掘工程师还需要对具体场景设计新的算法和方案来进行数据挖掘？ 如果现在要学习的话是否还需要学习hadoop，hive等之类的分布式应用的平台？ 对于数据挖掘，以下为个人的理解： 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东
51CTO博客首席体验官，专注于大前端技术的分享，包括Flutter,小程序,安卓，VUE，JavaScript。
本文作者是一名数据科学家，现在离开了Pivotal公司加入了idealo公司，正在帮助其搭建数据科学团队以及把机器学习整合到公司的产品中。
Pedro Domingos Professor of computer science at U. Washington and author of “The Master Algorithm”. pedrodomingos.org 机器学习过去一直是幕后：亚马逊挖掘你的点击和购买数据来进行推荐，谷歌对搜索查询进行挖掘从而去做广告投放，而脸书会挖掘社交网络来选择展示给你的内容。但是现在机器学习已经成为了新闻头条，处在激烈讨论的浪口风尖。学习算法可以驾驶汽车、翻译演讲，甚至赢得知识比赛（Jeopardy）!
机器之心报道 演讲：杨健 编辑：华卫 当前，机器学习深陷可解释性、可泛化、稳健性三大瓶颈之中。因果学习则凭借其解决任务的能力，成为一大技术突破口，并催化出了一站式处理因果学习完整流程的开源算法工具包 YLearn。 9 月 3 日，在 2022WAIC AI 开发者日上，九章云极 DataCanvas 开源技术副总裁、D-Lab 主任杨健发表主题演讲《YLearn：因果学习，从预测到决策》。演讲中，他介绍了机器学习技术在当前面临的困境、因果学习算法的能力及 YLearn 因果学习算法工具包。 以下为杨健在
机器学习是一种允许计算机使用现有数据预测未来行为、结果和趋势的数据科学方法。 使用机器学习，计算机可以在未显式编程的情况下进行学习。机器学习的预测可以使得应用和设备更智能。 在线购物时，机器学习基于历史购买推荐你可能喜欢的其他产品。 刷信用卡时，机器学习将事务与事务数据库进行比较，帮助检测欺诈行为。当机器人吸尘器清理房间时，机器学习帮助其决定工作是否完成。
当数字营销人员想到“人工智能”，他们会马上联想到“RankBrain”算法。 2015年，Google推出了RankBrain，一种能自动回复用户的机器学习系统。RankBrain利用人工智能来理解用
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
从数据和机器学习算法中获得的见解可能是无价的，但错误可能会导致损失声誉、收入甚至付出生命的代价。
我们总会听到很多公司的技术人员在做用户画像的工作，细分客户/客户分群是一个很有意义的工作，可以确保企业构建更个性化的消费者针对策略，同时优化产品和服务。
人工智能不仅有光明的前景，而且走在了商业的前沿。人工智能显然是机器人、电子商务、分析和云计算管理的一个构成因素。即使是人才挑选、定制化市场营销和许多其他业务，现在也都依赖于人工智能的解决方案。
知名科技博主Ben Dickson 对此进行了探讨，并在了TechTalks上发表了博客《机器学习：什么是降维》，本文的编译整理已受到Ben Dickson 本人授权。
因为它是如此的多样化，我们很难具体定义数据科学家要做些什么。但最重要的是，我们要认识到，数据科学是一个过程，而不仅仅是一个职位名称。
本文介绍了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，以及它们在数据挖掘和数据分析方面的应用。同时，作者还探讨了这些技术在未来可能的发展趋势。
导读：GitHub上一份机器学习完整路线引起了广泛关注，在短短的十个小时里已经收获了一千多个点赞。作者Giacomo回顾了自己三四年间学习机器学习的心路历程，毫无保留的分享出自己收藏的各种学习资源，工程，工具，awosome集合，教程以及各种实践经验。
很多人想要搭上人工智能这列二十一世纪的快车，不断的顺应着互联网时代的变化，力求在这个不断革新的时代领域博得自己的一片立足之地。
导读：大部分的机器学习算法主要用来解决两类问题——分类问题和回归问题。在本文当中，我们介绍一些简单但经典实用的传统机器学习算法，让大家对机器学习算法有一个基本的感性认识。
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数，而不是程序员直接编写函数的技术)
自“阿尔法狗”（AlphaGo）完胜人类围棋顶尖高手后，有关人工智能（AI）的讨论就从未停歇。工业4.0方兴未艾，人工智能引领的工业5.0时代却已悄然苏醒。人工智能的火爆离不开互联网、云计算、大数据、芯片和软件等技术的发展，而深度学习的进步却是当今人工智能大爆炸的核心驱动。
译者注：本文简要介绍了四种经典的机器学习算法。 本文将简要介绍Spark机器学习库（Spark MLlib’s APIs）的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及
摘自：新智元（微信号：AI_era） 译者：王杰夫 回复“趋势”，可一并下载《2016年科技、传媒和电信行业预测（英文版）》报告全文（48页），《埃森哲2016年技术展望》中文摘要(18页)及英文报告
机器学习 (ML) 等人工智能 (AI) 技术改变了我们处理和处理数据的方式。然而，人工智能的采用并不简单。大多数公司仅将 AI 用于其数据的最小部分，因为扩展 AI 具有挑战性。通常，企业无法利用 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。
之前我曾在《分享集锦：哈佛 Web 开发教程、HTTP 状态码速学、阿里 AI 算法工程师手册、机器学习书籍》中提及过一本由阿里巴巴工程师撰写的一本算法手册，前两天看到红色石头写了一篇较为详细的文章来介绍这边手册，今天转给大家看下。
机器学习代表着计算新领域，而公共云正使这项原本高大上的技术变得比以往更亲民、更实惠和更可用。但是，这并不意味着随便什么人都应该趋之若鹜。 机器学习是基于传统人工智能概念的。在1959年，它被定义为能够让系统学习且不必由外部经常更新的能力。它派生出了模式识别和计算学习两个分支，并在近期由几家主要公共云供应商提供他们自己的机器学习服务而进入了业界大部分人士的视野。 今天，我们都知道所谓机器学习是一种学习算法，它能够让计算机通过在数据中寻找某种模式而拥有学习的能力。很多人都将机器学习视为一种卓越的静态编程方法。它
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