在奔跑中
  • 苹果的新产品即将面世。一些网民说,今年的iPhone几乎是选择恐惧症的噩梦。我非常清楚,即使是一个有选择性恐惧症的可乐制造商也很难选择百事可乐或可口可乐。因此,科学技术界的“万金油”人工智能将应运而生。 科学研究表明,人类在做出选择前会感知300毫秒,这会影响后续的决定。基于此,奥克兰理工大学(AUT)开发了Neucube,一个模拟人脑学习和识别的人工智能系统,并在做出决定前预测人类的选择。 AU...
    07月22日
  • 简要说明 MvpDaggerArch是基于google官方推荐的MVP+dagger开发模式、同时集成了retrofit+rxJava2、greenDao、MMKV等,设计的一套可用于中小型项目的完整解决方案,可用于android初学者学习架构、android开发者直接基于此架构进行开发。 github地址 http://github.com/dingjiaxing/MvpDaggerArch...
    07月16日
  • 人工智能在幻想中可能是非常激动人心的,超理想的版本体验,也许人工智能在电影中,也可能超越了电影的赋权,总之,人工智能的梦想从未停止过。未来,人工智能将像现在的计算机一样,从图像处理速度、多图像对比度速度、光学放大率、分辨率等方面不断提升。其次是软件的推广,关系数据库,商法数据库。这是未来人工智能的发展方向。 目前,人工智能机器人只是在管道或运输的某些方面取代了一些工人。人工智能在某些方面对提高人类...
    07月18日
  • “传统信息化建设都是从无到有,加了杆子和机器,但是新一代数字建设就是从有到无,缴费的机器没有了,你回家缴,杆子没有了,你回家缴。” 7月21日,阿里巴巴技术委员会主席王坚在2019年中国电子政务论坛上发表演讲。他表示,现在智慧城市建设有很多的误区。但与很多顶尖公司用数据解释这个世界不同,浙江政府是从数据多跑一次开始第一个用数据在改变世界。 他表示,很多智慧城市花了那么多钱,但是并没有达到想...
    07月22日
  • Java开发趋势写在前面web项目类型介绍单体项目分布式项目使用的技术SpringSpringMVCSpringBootSpringCloudSpringCloud Data Flow微服务持久层框架Spring官方推荐构建项目一个现代java开发者应该掌握的技术 写在前面 既然点进来了,就慢慢看,一定会对你认识javaweb项目有所帮助。而且语言描述的相当通俗易懂。 web项目类型介绍 用Spr...
    07月18日
  • 人工智能发展道路上的大事记 ----------------详细版 从20世纪50年代开始,许多...
    07月15日
  • HBase数仓架构 1.整体架构 选型主要有两个,第一个是实时,实时采集利用 Maxwell,直接采集公司数据库 MySQL,将数据直接以 json 格式发送到 Kafka 集群,数仓存储选型是 HBase。 上图是实时数仓架构图,主要的存储层还是以 HBase 为主。第一层业务系统数据库在Mysql上。使用 Maxwell,其支持白名单和黑名单。业务平台的表可能有两三百个,大数据平台的计算可能...
    07月23日
  • 作者 | 大尊 hdfs是hadoop的分布式文件系统,即Hadoop Distributed Filesystem。下面主要讲下HDFS设计中的比较重要的点,使读者能通过简短的文章一窥HDFS的全貌,适合对HDFS有一点了解,但是对HDFS又感到困惑的初学者。本文主要参考的是hadoop 3.0的官方文档。 链接:http://hadoop.apache.org/docs/current/had...
    07月22日
  • 在回答这个问题之前,我们需要了解人工智能的发展阶段。 人工智能的概念最初诞生于63年前的达特茅斯学会。从质疑和误解到当今工业界的宠儿,人工智能在进化过程中获得了更多的人才。 洪小文将人工智能人才从下到上分为金字塔上的五个阶段。从底层看,有五个层次:计算和记忆、感知、认知、创造性和智能。 目前,人工智能的能力发展处于认知阶段,主要包括理解能力、洞察力、推理能力、方案能力、决策能力等。针对这一阶段,人...
    07月11日
  • 文章目录一. 人工智能概述1. 什么是人工智能2. 人工智能、机器学习、深度学习之间的关系3. 什么是机器学习4. 机器学习与传统机器工作的差异5. 机器学习的三要素6. 机器学习最主要的应用7. 机器学习的应用领域8. 什么是深度学习9. 神经元模型是什么10. 计算机神经网络的发展(三起两落) 一. 人工智能概述 1. 什么是人工智能 人工智能是机器模拟人的意识和思维 2. 人工智能、机器学习...
    07月16日
  • 元数据管理 数据标准管理 数据质量管理 数据集成管理 数据交换管理 数据资产管理 数据安全管理 数据生命周期管理
    07月23日
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