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企业倾向选择自由职业者,哪些技能你得会?

自由职业者的网站Upwork最新的关于最受欢迎的技能报告被诸如机器人、区块链和比特币等尖端技术所淹没。 在行业缺乏训练有素的开发人员背景下,企业显然更倾向于选择自由职业者,以便在快速变化的竞争格局中与竞争对手保持同步,其中奥妙和深奥的技能非常重要。 Upwork在其2017年第三季度报告中表示:“机器人首次上榜,成为本季度增长最快的技术之一“。需求上升之际,亚马逊(AMZN)和丰田研究院(TM)等大型公司正在围绕机器人技术发展计划。IDC预测,到2020年全球机器人和相关服务支出将增长一倍以上,从2016年的915亿美元增长到1880多亿美元。例如,人形机器人已经可以走了,但是将来他们将可以做一杯咖啡甚至是驾驶飞机。 区块链和比特币技术显然是密切相关的,也是首次上榜。此外还有一些新技能,比如增强现实、自然语言处理和机器学习。 然而,一些看似正在衰落的技能也榜上有名,如Objective-C和jQuery 以下是Upwork列出的本季度增长最快的20种技能: 机器人 区块链 比特币 渗透测试 React.js 亚马逊网络服务Lambda 增强现实 深入学习 Instagram营销 Fin...

新研究旨在解决黑箱算法中AI产生的偏见问题

从选择股票到检查X光,人工智能正越来越多地被用于帮助人类做决策。但是人工智能只能对它所训练的数据做出好的反应,而且在很多情况下,我们最终会把太过人性化的偏见放到可能对人们的生活产生巨大影响的算法中。 在arXiv发表的一篇新论文中,研究人员表示,他们可能已经找到了一种方法来缓解黑箱算法中出现的偏见问题。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.06169 对于偏见来说,一个特别令人不安的领域出现在风险评估模型中,这个模型可以决定一个人获得保释或批准贷款的机会。在这种情况下考虑种族这样的偏见因素通常是违法的,但算法可以学会识别和利用这样的一个事实,即一个人的教育水平或家庭住址可能与其他的人口信息相关联,种族偏见和其他偏见可能通过这些信息有效地渗透到它们的“脑海”中。 让这个问题变得更加棘手的是,许多人工智能都是用黑箱做出选择——要么它们太复杂,难以理解,要么它们是公司拒绝解释的专有的算法。研究人员一直在研究这个问题,以了解其背后的情况,但这个问题是普遍存在的,而且还在不断增长。 在上面提到的论文中,Sarah Tan和同事在两个黑箱风险评估模型中尝试了他们的方法:...

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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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