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阿里是如何“宠”员工的?除了福利,还有这满屏黑科技

分散在世界各地的六万阿里员工是如何快速协同工作的? 在2018年杭州云栖大会现场,一块近4米宽的企业信息化大屏上,展示了全球阿里员工1天的云上办公与连接情况。 目前阿里巴巴的办公网络与音视频会议已经覆盖全球33个国家和地区,其中,单是音视频会议在过去3个月的日均召开场次超过2000余场。 全球化高效协同背后,是阿里巴巴内部创新的产品与技术支持。就在今年云栖现场,阿里巴巴内部的办公、生活黑科技也首次对外界曝光。笑容签到、AI审核、未来餐厅、一分钟搭建机器人……原来除了内部福利,阿里是这样“宠”员工的。 下面就让小编带领大家走进阿里巴巴信息平台展台,亲身体验“阿里人的一天”。 笑容签到:凭“笑脸”进入展台 在信息平台展台入口处设有人脸签到机,对着笑一笑就能入场。并且闸机还能根据观众的表情特征给出笑容“评价”。 所有入场人的笑脸最终都会

01 面向就业的人工智能学习概述

相信很多人对于AI的作用以及将来工作的方式存在很多疑问,这里简单得和大家分享一下我的一些心得。 实际上在之前Python-科学计算库当中涉及到的模块,比如numpy基础建模、pandas数据处理、matplotlib统计绘图,都是为机器学习打基础的。让大家初步得了解了一下机器学习或人工智能领域中需要接触到的知识。 除了对于编程工具的熟练运用,在进入人工智能领域时还需具备一定的数学基础。这两个基础一定要打得牢固。很多人学习人工智能前首先会想方设法得对爬虫知识进行恶补,但个人觉得如果希望能够尽快完成对人工智能行业的转型,目前的研究方向可以仅对爬虫的知识点到为止。爬虫很多情况下在工作中不会用到,数据会由企业进行提供。 === 深度学习和机器学习的区别 === 首先帮助大家对深度学习和机器学习的区别进行扫盲。 很多人说深度学习是从机器学习发展而来的,这没错。但是就目前它们涉及到领域而言还是有所不同的。 机器学习偏向于对数据的处理,只要有数据,机器学习中相关的算法都可以运用进去。 深度学习则偏向于图像检测、自然语言处理等,深度学习更专精于某个领域一些。 如果机器学习和深度学习各会一点,而没有专精...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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