用认知计算处理现实生活中的业务是一件很有意义的事情，比如在IT服务管理领域。机器学习对处理现实案例中的分类与分配问题将会比人工更为有效，比如以下几种场景：在服务台，几乎三至四成的事故票单没有被发送至相应的团队，这些票单一直毫无目的地漫游着。等相应团队收到票单，事故已经蔓延到高层管理人员处，引起许多麻烦。假设用户使用打印机遇到问题。用户联络服务台，服务台分发票单给IT支持团队，然后他们通过更新用户系
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2020-12-24 12:40:55
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如果数据也带有种族歧视，你会怎么做？算法当然是种族主义者，因为它是人类的产物。——斯蒂芬·布什（《新政治家》周刊美国版编辑）机器学习中的伦理道德大多数时候，机器学习并不涉及特别敏感的社会、道德或伦理问题。数据集可以根据给定的属性预测房价，或将图片分成不同类别，或教会电脑玩《吃豆人》游戏的最佳方式。但是如果数据在进行预测时涉及受保护的属性，那么根据反歧视法，我们要怎么做呢？如何确保算法中不会植入直接
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2020-12-24 12:34:39
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图片来源：codeburst@webrealizerJavaScript的世界正在快速发展。前端开发(和网络开发)的世界正在以极快的速度发展。如今，如果不借助前端或Webpack、ReactHooks、Jest、Vue和NG元素，你会很快被远远抛下。不过，情况正在发生改变。尽管开发人员和技术人员在前端领域中的数量逐年上升，生态系统却有标准化的趋势。新技术和工具的出现正在改变当下的规则。总体趋势肯定
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2020-12-23 12:43:36
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图片来源:ChristinaMorillo/pexels.com人工智能与机器学习是IT行业的新兴热门领域。虽然有关其发展安全性的讨论日益增多，但开发人员仍在不断扩展人工智能的能力与存储容量。如今，人工智能已远远地超出科幻小说中的构想，成为了现实。人工智能技术广泛应用于处理分析大量数据，由于其处理的工作量及工作强度明显提高，因此这些工作今后无需人工操作。例如，人工智能被应用于分析学中以建立预测，帮
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2020-12-23 12:42:10
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全球JavaScript开发者薪酬统计出炉！最高年薪超10万美金源自|DaxxTeam译者|王强编辑|Yonie这篇文章调查了美国、英国、德国、瑞士与荷兰近期的JavaScript开发者薪酬水平，并展望了2019年的JavaScript就业市场与编程趋势。据Techrepublic报道，Web开发专业是2019年最热门的10大技术技能之一。根据美国劳工统计局最新的预测数据，到2026年Web开发岗
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2020-12-23 12:41:00
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通过利用机器学习和人工智能的最新进展，一批来自加州大学伯克利分校的顶尖专家解答了一个存在已久的问题：如何预测哪位球员能带领球队获得NBA总冠军？以下是用于做出这些预测的神经网络图：红色边缘用于特征“MVP”并且具有权重1.0。所有其他边缘的重量均为0.0。随着AI可解释性的提高，对此模型的语义描述也在完善：{球员X}是否已获得常规赛MVP？本文的真正论点是：如果要预测{球员X}能否带领球队获得NB
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2020-12-23 12:28:41
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来源：Pexels“科技进步的速度如此之快，以至于我们无法在新变化出现的同时完全理解它们，”这样的说法并非言过其实。这既是惊喜，也是惊吓。如果说2019年，市场营销的某一个领域因为科技发生了翻天覆地的变化，毫无疑问这个领域就是数据分析领域。商业可以说是一个被数据淹没的领域。我们挣扎在浩如烟海的数据中，辨别什么信息是重要的、什么信息是不重要的。然而，这一问题还停留在“有就是好”的阶段。但是，对隐私和
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2020-12-22 12:38:48
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图源：unsplash作为四大科技巨头之一，谷歌公司面试无疑是对所有软件开发者技术能力的终极检验，没法靠运气或走捷径，只能通过努力的工作和准备。好消息是，谷歌完全公开他们对于员工的期望。面试者对谷歌的面试流程和公司文化了解越多，就越有机会成功。本文将深入探讨谷歌的编程面试和行为面试，助你成功拿到offer。1.谷歌面试概述和常见问题谷歌面试概述整个面试过程需要两个月到两个半月。谷歌对软件开发者总共
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2020-12-22 11:54:48
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图源：unsplash准备好面对惨淡的现实了吗？我即将投放一颗关于统计学和数据科学的真相炸弹。推断=数据+假设。换句话说，统计学并不能为你提供真实的信息。来看看这些常见的误解：·“统计学可以将数据变成真理！”·“如果找到正确的方程式，我就能知道未知数。”·“如果我对数据进行足够的数学运算，就可以减少不确定性。”这些听起来像童话对吗？因为它们本来就是童话！痛苦的真理从统计学家的角度来看，世界上没有什
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2020-12-22 11:46:28
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三个臭皮匠赛过诸葛亮！白话Blending和Bagging“本文将主要介绍AggregationModels，也就是把多个模型集合起来，利用集体的智慧得到最佳模型。”1MotivationofAggregation首先举个例子来说明为什么要使用Aggregation。假如你有T个朋友，每个朋友向你预测推荐明天某支股票会涨还是会跌，对应的建议分别是g1,g2,?,gT，那么你该选择哪个朋友的建议呢？
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2020-12-22 11:45:01
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