9月13日云栖精选夜读：除了清空购物车，阿里年会的技术也超霸气！-低调大师

ZDNet至顶网软件频道消息：上周IBM发布了基于云、基于沃森认知计算平台的分析服务——Watson Analytics，被IBM定位为为普通企业用户带来大数据分析的大数据游戏规则改写者。 IBM中端市场业务总经理John Mason表示：“大型公司进一步采用分析，而中小企业则落在其后。通过发布Watson Analytics，我们正在试图为企业提供分析解决方案的强大优势。” 免费定价模式显然是IBM打算用于推动大数据民主化进程的战略，因为这样用户可以体验到沃森的自然语言查询和认知能力，没有前期成本。 IBM仍然对Watson Analytics的打包细节三缄其口，但是很可能免费版本将包括到基本数据源的连接器，例如CSV文件，但是升级的付费版本将连接到一个更强大的中小企业数据源池，例如会计软件、CRM和HR工具。IBM的说法是，免费版本将吸引用户来更深入地挖掘他们的数据，最终付费做到这一点。 IBM业务分析全球营销副总裁Eric Sall表示：“这对于IBM来说是一项非常积极的策略，将分析的强大力量交到每个人的手中。这对于中小企业市场很有吸引力，因为他们可以免费使用这款产品，随着他们...

2017-09-13

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对于我在梅蒂斯的最后一个项目，我希望能包含过去三个月里所学到的东西，而预测波特兰房价这个题目正符合我的要求，因为我能够将网络爬取技术、文本自然语言处理，图像上的深度学习模型以及梯度增强技术进行整合来实现这个项目。下面你可以看到我抓取到的2016年7月至2017年7月这段时间内波特兰市8300个独户住宅的销售数据。显然，街区在这其中起了非常重要的作用。西山（红色）是镇上最昂贵的地区之一，而东波特兰则便宜很多。平均售价为44.2万美元。我希望能够在比街区更细粒度的水平上预测价格。例如，假设以下房子是彼此毗邻的。这些房子面积相同，在同一年份建成，并位于同一条街上。但是，一个明显能让人产生购买的欲望，而另一个则没有。那么Zillow或Redfin（美国的两家大型房地产网站）或其他公司能够仅仅依靠一些房屋的文字数据来预测它们的价格呢？他们不能。这就是为什么我要把对房屋门口照片的分析作为其中一个特征纳入预测模型的原因。当务之急就是要获取到所有的数据。这比原本预想的要困难的多。首先，我使用波特兰地图的官方API来爬取波特兰独户住宅的销售数据。不幸的是，API存在调用限制（每10分钟约150...

2017-09-13

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