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IBM Watson:认知计算打开一个新世界

四年前美国的一档智力竞赛节目,让全世界知道了有一个比人脑更聪明的计算系统——沃森(Watson)。也正是它,让IBM引领人工智能和认知计算潮流多年时间。 本周在德国汉诺威举行一年一度的CeBIT展会上,Watson成为IBM九大主题展台之一,其重要地位不言而喻,此外其他还包括大数据、云计算、移动、社交、安全、工业4.0、基础设施、IBM中国等主题。 到目前为止,IBM在Watson上投入重金,是时候让Watson成为一个基于市场的解决方案了。在过去一年中,IBM一直沿着这个目标前进,通过API让Watson更广泛地被外部开发人员接触到,去年年初还专门设立了新的Watson集团。 上面这张展板解释了,当你向Watson提问的时候,它在给出答案之前会有几个步骤: 1、 Watson会将你的问题分解为很多个关于这个问题的“特征” 2、 Watson会在大量可能包含答案的信息中进行搜索,然后生成一系列潜在答案 3、 Watson使用特有的算法,为每一个潜在答案打分 4、 Watson会提供最有信心的答案,以及答案的相关证据 5、 Watson会对打分分数进行权衡,为每个答案的信心指数进行评估...

机器学习领域中的六大误区

误区 机器学习已经不再仅限于科幻电影——从Siri与Alexa语音识别到Facebook的照片自动标记,再到Amazon与Spotify商品推荐,机器学习技术开始越来越多地融入日常生活。目前,众多企业渴望着利用机器学习算法以改进自身网络效率。 与任何技术一样,机器学习如果未经正确实施,同样有可能对网络造成严重危害。因此在采取这项技术之前,企业应当了解机器学习可能引发的问题,同时尽量加以避免。在今天的文章中,瞻博网络公司安全智能软件得Roman Sinayev列举了以下六种机器学习领域的认识误区。 忽视意料外的变量行为 有些事物计算机认为很重要,而人类却会瞬间将其判断为毫无价值。正因为如此,部署机器学习算法之前,必须尽可能考虑更多相关变量与潜在结果。 以模型训练为例,我们假定需要帮助算法区图片中的两类载具——卡车与轿车。如果所有卡车图片皆拍摄于夜间,而全部轿车图片皆拍摄于白天,那么这套模型就会认为夜间出现的一定是卡车。 处理关键性变量及结果将有助于降低解决方案出现不必要及意外行为的可能性。 忽略数据作业 为了构建起一套训练有素的统计模型,我们必须了解被分析数据的来源与集合。这部分信息很可...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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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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