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云计算服务Snowflake CEO:疫情彻底改变了办公室对企业的作用

1月6日早间消息,据报道,云计算服务Snowflake CEO弗兰克·斯鲁特曼(Frank Slootman)周二表示,他认为,新冠病毒疫情已经从根本上改变了线下办公室在未来企业中所扮演的角色。 他在接受电视采访时表示:“办公室就是你工作日的家,我们认为这种观念正变得不合理。办公室需要有特定的用途,例如活动、培训、会议,但这不应该是朝九晚五闲逛的地方。这种情况肯定正在改变,而企业和房产之间的关联也将减少。” 自去年春季新冠病毒疫情爆发以来,许多白领员工就已经开始远程办公,这样的情况已持续多个月。斯鲁特曼说,事实证明,这“几乎就像是闹钟,让我们打开目光去看到机会”。斯鲁特曼是科技行业资深人士,他于2019年成为Snowflake的CEO。去年9月,该公司完成了IPO(首次公开招股)。 Snowflake和其他云计算公司正在成为远程办公趋势的受益者。亚马逊AWS CEO安迪·加西(Andy Jassy)去年12月曾表示,“疫情将使企业接受云计算服务的速度加快几年时间”。 斯鲁特曼说,一旦长期公共卫生限制放松,人们可能会渴望更自由地离开家中,恢复疫情之前的通勤惯例。不过,Snowflake“...

在数据科学领域中,你需要多少数学知识?

Benjamin O. Tayo.提供图片 I. 引言 如果你有心学习数据科学,那么你一定会在脑海中想过下面的问题: 没有或者只有很少的数学知识,我能做一个数据科学家吗? 数据科学必需的数学工具有哪些? 有很多优秀的包可用于建立预测模型或者数据可视化。其中最常用的用于描述和预测分析的一些包有: Ggplot2 Matplotlib Seaborn Scikit-learn Caret TensorFlow PyTorch Keras 多亏了这些包,任何人都可以建立起一个模型或者实现数据可视化。然而, 坚实的数学基础对于修改你的模型让你的模型性能更好更加可靠来说是十分必要的。建立模型是一回事,解释模型得出可用于数据驱动的决策的有意义的结论又是另一回事。用这些包之前,理解每个包中的数学原理是很重要的。因为这样你才不是简单地只是把这些包作为一个黑盒来使用。 II. 案例学习:建立多重回归模型 假设我们要建立一个多重回归模型。在此之前,我们需要问一下自己下面的这些问题: 我的数据集有多大? 我的特征变量和目标变量是什么? 什么预测特征与目标变量关联性最大? 什么特征是重要的? 我需要量化特征值...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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