十八款Hadoop工具帮你驯服大数据 经验
处理 任务来说，速度慢些似乎还可以忍受；但一旦把范围扩大到所有负载，那些需要一次又一次访问数据的人工智能类程序可能因为速度过慢而根本不具备实用价值。 Spark代表着下一代解决思路。它与Hadoo
jopen .NET平台机器学习资源汇总 经验
NET AForge.NET 是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，模糊系统，机器人控制等领域。 这个框架由一系列的类库组成。主要包括有：
xf3f Mahout In Action-第一章：初识Mahout 经验
Mahout 如何展示解决这些问题的时候，证明了一些被有经验的开发者收集的独特见解。 如果你是一个人工智能、机器学习以及相关领域的研究者，也适合用本书。你最大的挑战就是将一个新算法代码实现， Mahout
走向DBA[MSSQL篇] - 从SQL语句的角度提高数据库的访问性能 经验
但是根据经验，超过 3 层嵌套，查询优化器就很容易给出错误的执行计划。因为它被绕晕了。像这种类似人工智能的东西，终究比人的分辨力要差些，如果人都看晕了，我可以保证数据库也会晕的。 另外，执行计划是可以被重用的，越简单的
fmms 垂直搜索引擎中的分词系统 经验
，词义又在不断 变化。所以至今为止，没有哪个人或机构声称他们的中文分词系统是100%准确的。或许人工智能的成熟可以将中文分词的准确性不断接近100%。 现有的分词系统方案： 一元切词和二分切词 基于词典最长匹配
基于深度学习的商品检索技术 经验
深度学习大讲堂是高质量原创内容的平台，邀请学术界、工业界一线专家撰稿，致力于推送人工智能与深度学习最新技术、产品和活动信息！ 摘要 商品检索是一门综合了物体检测、 图像分类以及特征学习的技术。 近期，
oolxs 机器学习(Machine Learning)&深入学习(Deep Learning)资料 经验
Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序，从
如何规划产品路线图？ 经验
Eriksson也值得留意。 问：你怎么看AI未来几年对产品管理的影响？ 答：这是个好问题。我们曾经讨论过人工智能会如何取代产品经理的事情。争论的焦点是产品管理是否天生就是一个需要创意的领域，所以一直都需要有人
我学习Android的一些套路 经验
发人员 关于现在加入Android开发队伍，我并不反对。 仍然可以赶上红利期的有容器，机器学习和人工智能。 但是无论选择哪一种技术，即便是Android，请具备好的基础和较强的编程能力和足够的爱好。不要仅仅追求物质。
从头开始在Python中开发深度学习字幕生成模型 经验
务的入门读者详细了解这一过程。 图像描述是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。 字幕生成是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。 一般图像描述或字幕生
云端的SRE发展与实践 经验
决策性很强，需要很多步的决策，并不是通过程序就能直接搞定的。我们现在正在尝试一些AI的算法，引入人工智能来做突破。 产品方面，我们现在做的所有工具，经过线上业务大规模的校验，正在往产品化的方向发展
世界上最好的语言PHP：我也可以用OpenCV搞计算机视觉 经验
来源： 维基百科 机器学习 技术 Machine Learning 机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。
聊天机器人与自动问答技术 经验
AIML(Artificial Intelligence Markup Language)，是一种基于 XML 的人工智能标记语言，来源于那个叫 Alice 的聊天机器人。下面是一个 AIML 的例子： < category
C/C++ 框架，类库，资源集合 经验
[Public] Yomm11 - Open multi-methods for C++11. [Boost] 人工智能Artificial Intelligence btsk - Game Behavior Tree
Apache Beam实战指南之基础入门 经验
究。Apache Beam 中文社区正在集成一些工作中的 runners 和 sdk IO，包括人工智能、机器学习和时序数据库等一些功能。 以下为应用场景的几个例子： Beam 可以用于 ETL
APM从入门到放弃：可用性监控体系和优化手段的剖析 经验
位并解决。而开发者基本都知道，想解决大部分的功能性问题的难点基本就在定位上，而电影里面出现的一些人工智能、机器学习、虚拟现实的技术，也只能够在科幻电影中才能看到。 季度活跃设备增长趋势 今
对大规模容器进行监控所面临的挑战 经验
是如此之大，让监控工作成为了一种“大数据”方面的问题。因此，下一代监控工具必须能够提供某种级别的人工智能功能，为所生成的数据提供可理解的见解，并最终提供相应的操作建议（包括不进行任何操作）。 In
利用深度学习进行时序数据的异常检测 经验
用来解决像语音和图像识别之类问题的深度神经网络越来越高的精确度已经引起大家的关注，致力于深度学习和人工智能的研究也更为普遍了。但广泛普及也带来了冲突。本文介绍神经网络，包括对前馈神经网络和递归神经网络的