人工智能

注定将在人类历史上留下浓墨重彩一笔的2020年，不知不觉间已近尾声。许多在今年经历了疫情冲击和经济下行的企业，早已将期待的目光投向了即将到来的2021年。 而在2020年抗击新冠疫情、推动经济复苏的过程中，科技展现出了无以伦比的巨大力量。那么在2021年，有哪些重要的技术值得我们持续关注？又有哪些行业将会因为科技的持续发展进步而获益匪浅？ 面对以上问题，来自全球数百家企业的CIO和CTO给出了他们的回答。 IEEE年度调研报告：AI和机器学习、5G及IoT技术将成为2021年最重要的技术 近日，全球最大的专业技术组织IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers，电气与电子工程师协会）发布了一项调研报告《IEEE全球CIO、CTO访问调研：2021年的机遇和挑战，以及关键的科技趋势》（以下简称《IEEE全球CIO、CTO访问调研》）。 这项在美国、英国、中国、印度、巴西等五个国家开展的调研活动，共计对350名企业CIO（首席信息官）和CTO（首席技术官）进行了访问。访问话题主要聚焦于全球新冠疫情背景下新兴技术的应用，以及对2021年最重要的科技、受科技影响最大的行业等话题进行了探讨。 据该调研报告显示：人工智能与机器学习、5G与物联网技术，将会成为2021年最重要的科技。 人工智能与机器学习在后疫情时代日益发挥重要作用

黑马Python基础班+就业班全套视频教程分享给大家，希望对正在学习Python或者打算学习Python的朋友有帮助哈~ 话不多说，直接上图： （ 文末附百度云链接 ） 一、Python基础班 1. Linux基础 2. Python基础 3. 面向对象 4. 飞机大战项目 二、Python就业班 三、本套黑马Python视频教程下载 百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1-BvsyqiRYJmBfMZSxRLP0Q 提取码: w8ya 注意 ： 如果上面的百度云链接失效了的话，大家可以关注我的微信公众号“Python联盟”，然后回复“007”也可以获取的哈~ 四、拓展 简单是Python编程的首要原则，当有选择的时候，应该选择一个简单的。Python没有什么要做的，这意味着它不仅是可能的，而且非常简单地以巴洛克风格设计程序，只为解决简单的问题。因此，编程应该记住，代码的简单性最容易丢失，但最难恢复。 这意味着，当您可以选择要表达的函数时，不需要引入额外的类；避免使用强大的第三方库通常有助于您为紧迫的问题场景设计更合适的短函数。但它的根本意图是让你减少对未来的计算，专注于解决手头的问题。以简单和优雅为指导的代码比希望包含所有未来变量的代码更容易在将来进行修改。 作为一种动态类型语言，Python非常灵活。这意味着对于如何构建特性没有严格的规则

文 | 知乎 编辑 | 公子龙 1 实习时我眼里的字节跳动 刚刚实习结束，说下感受吧，base北京总部矮楼。 头条实习工资真的高，数一数二水平。 食堂每天菜品数量固定的就那些，午餐晚餐有水果，酸奶等，都是免费的，味道挺不错，至少我还没吃腻，偶尔会出点新花样。下午茶每天4点过来，在12点的午饭和7点的晚饭之间可以填填肚子。茶水间零食和茶叶咖啡啥的都免费拿。虽然每天三顿饭＋下午茶＋零食，但还是瘦了，因为工作真的还是挺累的。 上下班的话，上午一般没要求，我9点多到公司吃完早饭到工位，公司很多人都没来，大部分在10点半左右到。中午午饭结束许多同事会在桌子上趴着睡会，一般都带抱枕去公司。晚上下班看部门了，研发岗的话一般要走得晚一些，9点半这样会有人陆陆续续开始走，10点后下班打车有报销，不过车挺难打的，如果住的地方偏的话。我实习期间一般10点后走，最晚11点半回去。 一周双休，一周周日加班，周五和周三活动日晚上大家走的挺早的，估计都觉得工作挺累吧2333。不过虽然大家都说头条加班厉害，但互联网大厂哪个不加班呢，头条的加班整体还是很充实的。 头条对于新人的培养方面感觉还不是很健全吧，现在有 bootcamp 新人训练营和导师制，但大部分时候还是得靠自己去摸索。入职三天 mentor 引用了一鸣的 context，not control，和我说了context 任务场景后，就not

毕业这么多年，你是否一提到大学高数还依旧很烦躁？ 想投身AI圈，看到搞算法还需要掌握数学，你是否突然间就头痛了呢？ 人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能， 首先要掌握必备的数学基础知识 ，具体来说包括： 线性代数：如何将研究对象形式化？ 概率论：如何描述统计规律？ 数理统计：如何以小见大？ 最优化理论：如何找到最优解？ 信息论：如何定量度量不确定性？ 形式逻辑：如何实现抽象推理？ …… 有一点是肯定的，绝大部分理工科，如果从研究层面来讲，数学都是要求非常高的。如果是做AI方向的程序员的话，要求就不是很高了。 对于AI方向的程序员而言，AI领域的所有方向都会用到 线性代数和概率论 ，而离散数学，微积分等，用是会用到，但是以基础应用为主，并不要求非常难，某个函数你知道怎么积分就行。但是 概率论 非常非常重要，基本上人工智能里面的“智能”就靠概率来实现了哦。 那咱们来看看，大学学的数学你还记得啥，立马开启虐心模式吧！！！~ 01 虐心一：线性代数 看看你答对了多少： D 2. C 3. B 4. B 心痛没？心痛没？必须说第三遍，痛心没？ 这才第一弹，还有第二弹哦，来来来，继续虐起来！！！ 02 虐心二：概率论 先来看看答案吧 1. C 2. C 3. D 4. D 是不是很郁闷？都开始怀疑自己了？那几年上大学究竟在干嘛？是读了个假大学吗？ 往事开始一幕幕的映入眼帘：

分享主题 大数据技术在 保险行业的应用 分享人 李吉 泰康保险集团信息中心高级主管 负责数据智能部数据产品的规划设计和系统架构。 在保险行业业务数据的基础上，研究如何将数据转化为服务，让数据为企业的业务服务，为企业的客户服务，同时为整个行业以及为社会服务。 曾在Sun Microsystems和Oracle公司任高级研发工程师、高级技术顾问工作。对计算机基础架构、系统软件以及云计算有丰富的经验。 分享内容 1. 保险行业的数据 1.1 数据来源 1.2 数据内容 2. 保险业数据的特征 2.1 海量规模 2.2 快速流动 2.3 类型复杂 2.4 价值巨大 3. 大数据技术的应用 3.1 采集技术 3.2 存储技术 3.3 分析技术 3.4 使用技术 4. 保险数据的业务应用 4.1 安全合规 4.2 业绩提升 4.3 格局视野 5. 技术与业务的有机结合 5.1 前台、中台和后台 5.2 系统、平台和服务 时间和平台 时间 ： 2018年11月16日（周五） 晚 20：30 - 22：00 平台 ：千聊平台，扫描下面二维码进入直播间 有意者请扫描下列二维码， 添加叶锦鲤为好友 （标明“众智汇”）， 拉 你入群！ “众智汇” 愿景 尽职尽才，允公允能 —— 本社群不定期举行线上分享，组织群友分享知识、经验、资源，以达到 让我们每个人的职业生涯得到最大程度的发展 的目的 。

北极 圈高温32度，这是我们始料未及又触目惊心的数字。而当下的大数据技术的发展能为环境保护和环境监看做些什么呢？构建各种模型算法，应用分析工具、引擎，对环境数据资源价值进行深入挖掘分析，用数据摸清环境管理现状，存在的问题，预测后续发展趋势，助力环境监督管理，实现对环境的精准执法、精细监管、智能监测、科学决策、服务便民。 我们这一期的分享嘉宾主要为我们分享一些大数据和环境保护，以及环境健康的案例。 分享主题 大数据在环境保护中的应用 分享人 王情 环境保护领域科研人员 中科院地理资源所地图学与地理信息系统博士，清华大学环境科学博士后。 曾就职于环保物联网企业，应用数据技术解决工业生产中的环境问题。目前任职于某科研单位，从事环境健康研究。拥有环保领域大数据技术的工业应用经验和科研前沿成果。 分享内容 1. 大数据与生态环境保护——典型案例与关键问题 环保物联网企业案例。 2. “环境健康”是研究什么？ 案例：“空气污染的健康效应”研究 3. 大数据如何支撑环境健康研究？ 案例：环境健康数据集成 Q&A 时间和平台 时间 ： 2018年8月18日（周六） 上午10：00-11：30 平台 ：千聊平台，扫描下面二维码进入直播间 有意者请扫描下列二维码， 添加叶锦鲤为好友 （标明“众智汇”）， 拉 你入群！ “众智汇” 愿景 尽职尽才，允公允能 —— 本社群不定期举行线上分享

©PaperWeekly 原创 · 作者｜庞龙刚 学校｜华中师范大学 研究方向｜能核物理、人工智能 做研究的时候经常莫名其妙的发现自己成了调参侠，为了使用物理模型拟合某组实验数据，不断在模型参数空间人肉搜索。运气好的话很快找到一组看上去不错的参数，大约能近似的描述实验数据。运气不好的话，怎么调都跟实验数据对不上。你肯定想过，要是电脑能帮自己调参，自动寻找能够描述实验数据的最好的那组物理模型参数该多好。 这一节介绍如何使用贝叶斯分析完成这件事，做个出色的调参侠。 学习内容 1. 贝叶斯公式 2. 科学的研究方法与贝叶斯分析 3. 如何自动化搜索物理模型的参数空间 贝叶斯公式 随机变量 的联合概率密度分布 可以写成以下两种形式： 若将左边的 除到右边，则有： 这就是 著名的贝叶斯公式，后面马上会用到。 科学的研究方法与贝叶斯分析 下面这段话介绍了费曼眼中的科研： First you guess. Don't laugh, this is the most important step. Then you compute the consequences. Compare the consequences to experience. If it disagrees with experience, the guess is wrong. In that simple statement

今年下半年，关于阿里云入局网盘领域的消息不绝于耳。 自从阿里云网盘出世的消息曝光后，阿里网盘VS度盘已经成了网友近几个月热议的话题之一。 但之后很快这款App就下架了，也许是阿里没有准备好，在经历过几个月的完善之后现在又重新上架了。 最近消息，阿里云网盘已经上架苹果App Store，并且更名为“阿里云盘”，最新版本为v1.0.1。 之前因为一直是邀请制和内测中，所以知道的人并不多，如今更名后的 “阿里云盘”已 重新上架 。 网站上的文案描述为：基于阿里云多年技术沉淀，为用户提供更优异的个人云体验。亮点包括更快、更安全、更流畅、更智能。 同时，阿里云网盘还有企业级的数据安全防护，智能相册、AI分类、轻松找图等功。 阿里云盘APP包含了首页、文件、拍摄/上传（文件、相册）、相册，以及个人中心5个主要功能模块，小编亲测速度产品体验度超高。 根据我昨天的注册体验，阿里云盘给内测用户的免费存储空间为1TB，试验性下载了一个电影，最高下载速度高达26MB/s。 最新安装包获取方法 长按下方进入公众号回复： 阿里云盘 ▲ 长按二维码进行关注 回复： 阿里云盘 目前阿里云盘暂未正式公开注册，用户要想先行测试使用还需要阿里云盘邀请码。 本文文末为大家提供了一枚万能阿里云盘邀请码， 这个邀请码每天激活次数有限，感兴趣的朋友尽快去使用邀请码注册 。 如果激活失败，大家可以次日再试。 邀请码 获取方法

入门Python学习难吗？怎样规划学习路线？Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。Python现在在各个邻域都有十分广泛的应用，在近几年的上升趋势十分明显，未来的发展前景也十分广阔。现在就有许多小伙伴想要去学习Python编程语言，那么Python学习起来难吗，应该怎样去规划关于它的学习路线呢，下面我们就一起了解了解吧。 　其实Python语言上手还比较容易、它功能强大、语法简单，相对于其他来说学习起来更加容易，也是比较简单的编程语言，被称为胶水语言，适合零基础以及初学者学习，Python目前市场上情况来说，需求量是非常大的，薪资待遇非常高，可以从事的工作岗位也是比较多，比如说：人工智能、数据分析、科学运算、web开发、爬虫、游戏开发等。 他是这样规划Python学习路线的 Python学习路线一：Python基础 必学知识：【Linux基础】【Python基础语法】【Python字符串】【文件操作】【异常处理】【Python面向对象】【项目实战】 路线讲解：该路线循序渐进，科学合理，帮助学习者建立正确的编程思想，具备基本的编程能力; Python学习路线二：Python高级编程 必学知识：【Python平台迁移Linux】【Python常用第三方库】【Python高级语法】【Python正则表达式】【网路编程】【系统编程】【数据结构与算法】【项目实战】 路线讲解

总纲 前言： 经过2018年一整年断断续续，零零总总的广泛涉猎，从一个机器学习（人工智能领域）的一个门外汉，当然目前也不敢妄自菲薄地说已经跨上门槛，更不用提登堂入室了，不过也算是有所心得，这一年的管中窥豹，让我发觉想要深入一个领域，基石至关重要，因此，本系列总纲，将以一个小白的身份，由内而外地去学习、实践、总结机器学习中的相关内容。2019年，真的是一个不错的年份，“20,19”--“爱你，19”，重回19岁，重新起步，脚踏实地。与君共勉。 第一部分-- 数学基石： 第一部分将关注机器学习的理论知识点的积累，包括线性代数、概率论与数理统计、微积分、图论等，重点围绕线性代数和概率论与数理统计。 线性代数-- 围绕mit18.06 linear algebra的公开课来进行 mit18.06 linear algebra的公开课 mit18.06 linear algebra的公开习题课 国内一些相关书籍习题解读 mit18.06 linear algebra历年公开习题，考试题解读（这一小节会和第二小节有部分重叠） 概率论与数理统计（待定） 第二部分-- python基石： 第二部分将围绕python来应对机器学习中的相关数据处理和可视化，重点围绕scikit-learn，这一部分不会单独连续的发文，将作为配合第三部分的基础coding support来关联发文。单独的各个知识点