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全球调研显示:智能自动化将增强员工能力

埃维诺的一项研究强调,在未来三年内,企业需采用智能自动化来推动生产力发展,并持续利用创新脱颖而出。 研究发现,逾半数全球商业领袖相信智能自动化将增强员工能力,而非取代工作岗位。的确,许多企业由于单纯使用传统的优化生产力的方法而导致生产力增长停滞。智能自动化的出现为这些企业提供了超越竞争对手的新机会。然而,要在未来取得成功,企业领导层必须首先解决有关智能自动化的心理惯性问题。79%的受访者认为员工对智能自动化的抵触情绪是企业实施人工智能技术的障碍。 埃维诺的研究亮点包括: "31%的企业已经在使用智能自动化,到2020年这一数字将增加一倍以上。 "86%的全球商业领袖认为,其所在企业必须在未来5年内完成对智能自动化的部署,以成为行业领导者。 "受访的全球商业领袖认为,智能自动化所带来的最大优势是提高生产力(50%),和缩短产品上市时间(45%)。 "全球近一半的商业领袖(43%)认为智能自动化会使更多的员工专注于复杂的任务和创新。 "埃维诺在英国、美国和德国调研中,消费者认可商业领袖的意见,同意智能自动化让员工拥有更多的时间来处理更加复杂的任务。然而,不出所料的是,60%的消费者表示,智...

机器学习的入门逻辑回归

随着机器学习领域理论的成熟,自从“阿尔法狗”等一系列的热门爆点话题之后,被推到了人前,受到越来越多人的关注。越来越多的相关技术被应用于生活。很多计算机行业也开始纷纷踏入机器学习岗。工业智能相机 但是每个人在涉足这个领域的时候,个人的知识积淀和教育背景不一样,同样,他们对于未来发展的心理预期不一样,这也导致了需求的多样化。很多工作了几年后,重新选择方向的程序员,他们拥有扎实的代码基础,丰富的业务经验。但是对机器学习的很多理论知识非常苦手,甚至连机器学习的入门逻辑回归等涉及到的简单公式都有些吃力。这就需要我们在真正入行之前,能够对自己进行一个深度的剖析,发现自己的优缺点,从而能够查漏补缺,才能在这个行业走的更远,同时,也能从心底对自己的选择更有底气。我们很容易在学习中发现,机器学习方向对代码的要求,要远远小于传统的IT行业,比如前端、后台,甚至一些更底层层面的业务需求。对于脱离学校不久,理论知识底子还有,但是实际代码能力和项目经验不足的人来说是一个好的方向。人工智能领域发展到现在,机器学习已经远远不能满足我们的日常需求了。计算机这个行业,从来都是活到老学到老,人们眼中的高薪,也就决定了它残...

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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