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• 人人都可以创造自己的AI：深度学习的6大应用及3大成熟领域

  01 深度学习的崛起之路1. 人脸识别的起源2012年，Alex Krizhevsky等人提出了AlexNet网络结构模型，以一种结构上轻巧简单但计算量上远超传统模型的方式轻易战胜了传统的机器学习模型，并凭借它在ImageNet图像分类挑战赛上赢得了冠军。自此，在图像领域点燃了深度学习的热潮，无数公司与学者纷纷转向该领域，并在短短几年内就取得了大量的突破性进展，其中包括何凯明等人提出的残差神经网络

  2022-04-24

• 中台生态的形成：全面解读技术、研发、移动中台建设

  01 中台的演变中台的催生基石是能力共享。如果中台所提供的能力无法被共享，那就不是中台能力。如果中台只服务于一个前端应用，那就不是中台。那么哪些能力比较通用且是多个前台系统的共性需求？要回答这个问题，可从系统的组成开始分析，如图3-9所示。一个应用系统首先是为用户服务的，因此最先离不开的是系统的角色和用户。因此，建设中台的一个起步点就是先将角色和用户这些资源管理起来，形成用户共享中心。统一用户、统

  2022-04-24

• 微博推荐算法实践与机器学习平台演进

  分享嘉宾：申恩兆、李志然 新浪微博编辑整理：赵文娇、Hoh出品平台：DataFunTalk导读：微博作为全球领先的中文广场社交平台，拥有海量用户与数据。在从海量数据中挖掘有价值的信息，为业务赋能的过程中，微博的推荐算法经历了数次升级换代，积累了许多经验。今天跟大家分享下，在此过程中我们遇到的问题，并且在长期改进与积累的过程中，微博机器学习平台的演进过程，以及当前架构如何更好的发挥算法的优势，为业务

  2022-04-24

• 8000种子用户创造指数级裂变，谁说当年校内网发家是靠鸡腿？

  01 徘徊在“死亡”的边缘校内网的联合创始人和早期员工都是工科男，擅长做产品设计和写代码，早期都在专心研究产品。校内网当时想做真实关系的社交网站，而不是陌生人的社交网站，所以很希望种子用户能填写详尽的真实信息，因此他们面临的主要困难是缺少用户注册和使用。王兴毕业于清华大学电子系。清华电子系是一个拥有上千人的大系，每年都会举办学生节，但是礼堂只能容纳几百人，所以学生节时总是一票难求，通常一个寝室6个

  2022-04-24

• 谈论AI之前，你搞懂人类了吗？（颠覆认知）

  01 经验和逻辑作者认为，人的知识由经验和逻辑两个层面构成。第一类知识是逻辑知识，可以通过分析得出新知识。下面是典型的逻辑知识：所有人都会死，苏格拉底是人，所以苏格拉底会死。根据勾股定理，直角三角形的三边关系满足x2 + y2 + = z2（其中x和y是两条直角边，z是斜边）。如果三角形的两条直角边长度分别是3和4，那么根据勾股定理可以得到z的长度是5。另一类知识就是经验知识。经验通常是没有经过逻

  2022-04-24

• 玩数据必备Python库：Numpy使用详解

  Numpy提供的主要功能具体如下：ndarray——一个具有向量算术运算和复杂广播能力的多维数组对象。用于对数组数据进行快速运算的标准数学函数。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。非常有用的线性代数，傅里叶变换和随机数操作。用于集成C /C++和Fortran代码的工具。除了明显的科学计算用途之外，Numpy还可以用作通用数据的高效多维容器，定义任意的数据类型。这些都使得Nump

  2022-04-24

• 让AI学习AI：自动化机器学习的概述、发展和研究意义

  01 AutoML概述传统的人工智能旨在使用机器帮助人类完成特定的任务，随着人工智能的发展，在计算机领域衍生出了机器学习。机器学习旨在通过计算机程序完成对数据的分析，从而得到对世界上某件事情的预测并做出决定。随着机器学习的不断发展，其复杂程度也在不断增高，如果还完全依靠人为规定，使计算机按照设定的规则运行，会耗费大量的人力资源。如果让计算机自己去学习和训练规则，是否能达到更好的效果呢？跟随这一意愿

  2022-04-23

• 相关和因果是一回事吗？R值低就是不相关吗？终于有人讲明白了

  01 相关和因果是一回事吗相关性不等于因果。用x1和x2作为两个变量进行解释，相关意味着x1和x2是逻辑上的并列相关关系，而因果联系可以解释为因为x1所以x2（或因为x2所以x1）的逻辑关系，二者是完全不同的。用一个运营示例来说明二者的关系：做商品促销活动时，通常都会以较低的价格进行销售，以此来实现较高的商品销量；随着商品销售的提升，也给线下物流配送体系带来了更大的压力，在该过程中通常会导致商品破

  2022-04-23

• 如何成为一名合格的数据科学家？这5个要点一定要掌握

  01 数据科学家的工作模式与组织结构数据科学家需要与业务专家一起工作才能发挥最大价值。实际工作中两种角色如何配合，取决于是采用业务驱动的模式还是数据驱动的模式。1. 数据驱动还是业务驱动业务驱动的特点是业务人员主导数据分析需求的提出、结果的应用，在业务中应用数据洞察；而数据驱动的特点是更看重主动应用数据分析手段，从数据洞察发起业务、改善业务，当然在业务执行时也需要广泛应用数据洞察。在较新的业务领域

  2022-04-23

• 详解7类Python运算符及代码举例

  01 算术运算符算术运算符是对运算数进行算术运算的一系列符号，能够满足一般的运算需求。Python中的算术运算符如下所示。+：加，两个对象相加-：减，得到负数或一个数减去另一个数*：乘，两个数相乘或返回一个被重复若干次的字符串/：除，x除以y%：取模，返回除法的余数**：幂，返回x的y次幂//：取整除，返回商的整数部分算术运算结果的数字类型与运算数的类型有关。进行除法（/）运算时，不管商为整数还是

  2022-04-23