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依图朱珑:点亮AI是一场基础设施革命
作为世界创新的源动力,人工智能正在扮演越来越重要的角色,今天的人工智能处于什么阶段?未来人类智能和人工智能将如何走向?智能文明的形态又会是什么?
star2017
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打造数据产品必知秘籍
摘要:美国首席数据科学家谈数据产品实践,笔者强烈推荐,做产品和技术的都可以细细体会,在万众创业的热潮中做到数据驱动,打磨产品,满足需求,精益创业。 “当你在深夜遇到系统挂了和数据损坏,有什么办法可以避免那些痛苦和头痛?” 这是DJ·Patil 在最近的CTO峰会提到的。他是RelateIQ前任产品副总裁,和美国现任首席数据科学家,Patil总结所有产生变革的…
star2017
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1年前
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大数据治堵车?极光大数据助力交管局优化算法降低拥堵
运用大数据平台和大数据技术不仅可以帮助企业提升生产力,更可帮助政府部门在城市的公共管理中提升效率、提高管理水平。
star2017
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1年前
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从贝叶斯出发,如何真正的理解算法?
从贝叶斯出发,如何真正的理解算法?
star2017
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1年前
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李开复AI五讲:人工智能需要什么样的大数据?
我们真的知道什么是人工智能吗?我们真的准备好与人工智能共同发展了吗?
star2017
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1年前
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浅析数据可视化的发展史
我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊,在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程后,更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机 视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间分析、科学建模等。 这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据,其表现和…
star2017
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1年前
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从底层到应用,那些数据人的必备技能
谨以此文献给对数据有热情,想长期从事此行业的年轻人,希望对你们有所启发,并快速调整思路和方向,让自己的职业生涯有更好的发展。
star2017
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1年前
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盘点史上最全数据挖掘方法!
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程,通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
star2017
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1年前
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阿里巴巴研究员聂再清:用智能语音交互改变未来生活
下一代人机交互模式会是什么?
star2017
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1年前
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数据可视化6大技巧,帮你轻松优化数据!
摘要:数据可视化的热度有增无减,而关于它的讨论也逐渐从技术层面发展到了学术层面。最新学术研究就提出了这六大技巧,帮你轻松优化数据。 越来越多的媒体开始接受网络数据,数据可视化便成为不可或缺的一部分。用一个个有效且有逻辑关联性的图形来显示数据、传递信息,能够让人们更加了解事物的本质。虽然现在已经有很多关于数据可视化的教程,但有关数据可视化的学术研究仍然较少。新…
star2017
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1年前
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揭秘美国独角兽俱乐部——金融科技&云计算大数据篇
详细介绍8家金融科技和15家大数据云计算独角兽,希望对你有所启发。
star2017
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1年前
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对于新手,如何系统地学习数据挖掘?
如何系统地学习数据挖掘?
star2017
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1年前
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人工智能正在造成无法预料的麻烦
正如我们所知,人工智能将会改变世界。但对抗性数据(adversarial data)带来了一系列问题。
star2017
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1年前
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基于朴素贝叶斯分类器的情感分析
朴素贝叶斯分类器基于词袋模型,通过词袋模型我们可识别出文本中出现的词属于积极还是消极,若这个词出现在积极的词语列表中,文本的总体分数 +1,若总体分数为正,该段文本被分类为积极,反之亦然。
star2017
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1年前
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数据产品的前世今生
互联网是个制造流行概念的行业,“数据产品”也不幸免。其实,数据产品的“实”早就存在,只是“名”是后面几年慢慢流行起来的。 我看到过很多讨论数据产品的文章,但大家基本没有统一的认识,对概念的理解也不太认同,所以这里想简单写写自己的观点,主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。 一、什么是数据产品 要谈清楚数据产品,首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义…
star2017
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1年前
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小白学SQL基础教程03:SQLSELECT语句
小白学SQl基础教程03:SQL SELECT 语句。
star2017
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1年前
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数据时代:物联网,让生活更加智慧
物联网将彻底打通虚拟世界与现实世界之间的壁垒
star2017
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1年前
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数据挖掘失败的根源
数据挖掘失败的根源。这里笔者结合案例系统梳理下这些挑战,并尝试给出这些挑战的深层次原因和解决建议。
star2017
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1年前
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卷积神经网络图像分类技巧,论文讨论
这篇文章是对Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks中分享的思想的概述和我自己的一点思考。
star2017
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1年前
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如何改进手上的机器学习模型
假如,你手头上正有一个机器学习的项目。你通过各种渠道手机数据,建立你自己的模型,并且得到了一些初期的结果。你发现,在你的测试集上你只有80%的正确率,这远远地低于你的预期。现在怎么办,你怎么来改进你的模型?
star2017
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1年前
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