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搜索[机器学习系统]，共10000篇文章

机器学习必知的八大神经网络架构

为什么需要机器学习？有些任务直接编码较为复杂，我们不能处理所有的细微之处和简单编码，因此，机器学习很有必要。相反，我们向机器学习算法提供大量数据，让算法不断探索数据并构建模型来解决问题。

2018-01-12

Google传奇Jeff Dean最新演讲：如何构建未来的机器学习芯片

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）如何构建未来的机器学习加速芯片？ Google大脑负责人Jeff Dean是最有资格回答这个问题的人之一。

2017-12-31

Arch Summit 2017 分享机器学习分会场，金融分会场

说实在的，以我在美国工作的经验，美国公司是不会允许在交流分享中给出这么多干货的，尤其是比较新的，当前在研发的系统。

2017-12-13

机器学习将是物联网发展不可或缺的未来式

近几年来，几乎没有什么像机器学习那样能够推动物联网大幅增长，无论是激发人类的创造力，超越人类的效率，还是为更新的技术突破和重塑物联网铺平道路，机器学习无疑是推动物联网进入21世纪的超级燃料。

2017-10-31

如何在iPhone上建立第一个机器学习模型

作为一名骇客，我决定亲自上手探索一下如何建立那样的系统。进一步调查后我发现了一个很有趣的工具，那就是Apple官方面向开发者推出的机器学习框架工具CoreML。

2017-10-31

《Web安全之机器学习入门》一 2.2 TensorFlow简介与环境搭建

TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

2017-09-07

技术雷达：Docker能用于生产环境了，机器学习还远着呢！

在最近一期的ThoughtWorks技术雷达的看点中：开源软件已经进入良性循环；Docker可以应用于生产环境；PaaS的定义仍然模糊不清，很多PaaS方法仍然不完整或者受到不成熟的框架和工具的影响；而机器学习还远着呢

2017-09-06

引言假设简历库中有 10000 份名为 “软件工程师” 的简历。一位 HR 在搜索 “Android 工程师” 时仅关注名称为 “Android 工程师” 的简历，她将遗漏 912 份有可能匹配的简历；如果这位 HR 愿意花时间从头到尾通读每一份 “软件工程师” 的简历，将其中真正从事 Android 研发的简历筛选出来，那么她需要多阅读 9088 份无效的软件工程师简历。假设阅览一份简历需要 15 秒，这项工作将占据她 38 小时。一、低区分度的简历——隐藏的招聘雷区搜索和阅读简历占据了招聘的大部分时间。在 HR 搜索或阅读简历时，需要根据简历名称或工作内容对简历类别进行判断，简历类别的 “区分度” 越高，HR 越容易通过搜索定位到对应的简历，也越容易甄别出简历与空缺岗位的匹配度。例如，HR 在招聘一名 “Android 工程

2017-08-01

ARM公司推出AI与机器学习用新型微处理器

智能芯片设计厂商ARM控股公司今天展示了其最新微处理器设计方案，并宣称这款处理器能够在手机、个人计算机以及联网车辆等平台上支持智能化系统。

2017-08-01

NVIDIA GPU 为 Facebook 的新型深度学习机器提供处理动力

NVIDIA 近日宣布，Facebook 将在其下一代计算系统中采用 NVIDIA Tesla加速计算平台，从而使该系统能够运行各种各样的机器学习应用。

2017-08-01

解密Persado背后的秘密武器：机器学习如何创作营销内容

目前为止，基于机器学习的个性化功能仍集中于行为和偏好，即找到“对的人”、“对的地方”和“对的时间”。现在，新的机器学习技术把情绪因素纳入计算方程，以做到更好的信息连结。

2017-07-31

人工智能黑客讲述：如何欺骗运用机器学习的安全软件?

今天的主题是 Gmail 对抗式机器学习。

2017-07-31

谷歌也发布了Web前端机器学习库，就叫deeplearn.js

雷锋网 AI 科技评论按：在人工智能时代，不管是音箱、手机、汽车、app，自家产品没有用上深度学习都不好意思跟别人打招呼；另外，谷歌和 Facebook 都分别在 TensorFlow 和 Caffe

2017-07-31

机器学习会成为2017年大数据分析的瓦解者吗？

机器学习、自然语言处理和模式识别技术的进展推动这种AI产生，并最终会推动产生更多人性化的AI程序。

2017-07-31

IBM 用机器学习寻找外星人，不用再望穿银河秋水

在已经拥有机器人学习与云计算技术的今天，我们可以借助先进技术寻找外星人了吗？答案是：肯定的。

2017-07-31

知乎张瑞: 浅析机器学习理论与实践 | 业界对话

现任知乎机器学习团队负责人。特约记者丨杨润琦（南京大学），刘冲（北京邮电大学）杨润琦：能否和我们介绍一下知乎的机器学习团队？目前主要负责哪些方面的工作和任务呢？

2017-07-31

为何机器学习识别声音还做不到像识别图片那么容易？

还有很多专家都能通过听他们常用机器发出来的声音来检测机器运行的问题。如果能找到一种自动监听的方法，我们就可以24小时监控我们生活的世界中存在的各种机器。

2017-05-23

【玩转数据系列十一】机器学习PAI眼中的《人民的名义》

笔者在平日追剧之余，也尝试通过机器学习算法对人民的名义的部分剧集文本内容进行了文本分析，希望从数据的角度得到一些输入。

2017-05-02

面向机器学习的自然语言标注2.3 整合数据集

2.3 整合数据集我们已经讨论整合数据集时需要考虑的一些问题：标注任务的范围、已有语料库是否含有对你有用的文档与标注信息、数据来源的多样化。如果你计划将你的数据集公开，请确定你已经拥有对所标注信息向第三方重新发布的许可。有时可以仅发布独立的标注信息和从网站上收集数据的代码段，但最佳且最简单的方式是直接向内容提供者申请许可，尤其是当语料库和标注信息将用于商业而不是纯粹的教育目的时。语料库构建指南语料库语言学家John Sinclair（约翰·辛克莱尔）就构建语言学语料库提出了一些指南。尽管这些指南主要针对设计以语言现象研究为目的的语料库，但它们对任何构建语料库感兴趣的人都会有所帮助。论文全文可从http://www.ahds.ac.uk/creating/guides/linguistic-corpora/chapter1.htm下

2017-05-01

资源下载

更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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

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。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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