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Java程序员实战机器学习——从聚类算法开始

本文适合有编程经验的程序员,是一篇机器学习的”Hello world!”,没什么理论知识,在意理论准确性的人请绕道。 前言 人工智能无疑是近年来最火热的技术话题之一,以机器学习为代表的人工智能技术,已经慢慢渗透到我们生活的方方面面,任何事物只要沾上机器学习的边,似乎就变得高大上了。作为处于技术大潮中程序员,我们离机器学习是那么地近,却又 “只在此山中,云深不知处”。 为什么要用Java/Kotlin? 不可否认,Python才是机器学习中的主流语言,但是以我实际的机器学习项目来看,Python适用于算法研究,它的稳定性和生态难以支撑起一个大型的应用,随着Spark、dl4j等一系列java组件的流行,可以预见java将会是大型机器学习应用的主流平台。 由此可知机器学习技术的应用,是Java程序员未来的核心能力之一,但是作为程序员的我们,该如何入门机器学习呢?在此我们先抛开机器学习中那些繁杂的概念,从机器学习中最有代表性的聚类算法开始实践。 没错,我是以Java的名义“骗”你进来的,但我相信Java基础良好的人,阅读以下的Kotlin代码完全没有问题,下面的代码也完全可以翻译成Jav...

数据保护官(DPO)的能力维度与自我修养

自从以GDPR为代表的全球个人数据保护法陆续出台以来,来自业务上新的合规要求,给大量企业原有的业务逻辑和治理方式带来了很大的挑战。然而除了被动应对,我们或许更应该将其视作一种大的趋势来主动拥抱,因为除了法律上的现实要求,整个社会的隐私保护意识也在觉醒,几乎所有的公司都将面对更多来自消费者的隐私质询,对隐私的关注甚至有可能演化为新的贸易壁垒。 未来,个人数据保护会成为公司的一个底层逻辑和一项基本职能,所有涉及个人数据的业务执行与管理都需要受到该逻辑和职能的约束,以消除公司有关的法律与商誉风险。另外,个人数据保护本身也会成为一项专门的业务,一是为原有产品与服务增加新的竞争维度,二是向市场直接提供个人数据保护及合规的有关产品及服务。因此这里涉及的就不只是对相关法律的认知,更需要对数据和业务本身有深入的洞察。 针对这一趋势,相应的就出现了一类新的职位——数据保护官。这也是GDPR中对很多企业提出的一种明确组织要求。而数据保护官也将成为一个新的职业群体参与到各行业中的合规建设中来。本次分享,我将主要从有关的产业及法律背景出发,讨论一个数据保护官所需要的能力维度以及围绕合规开展有关工作的一些方法模...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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