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人工智能研究報告

企業(yè)名片 UCNAM

企業(yè)名片服務，以智能手機為載體，企業(yè)真實商業(yè)信息為依據(jù)，面向各類終端展示統(tǒng)一認證信息。助力企業(yè)建立品牌信任感，有效提升接通率和轉化機會。

人工智能研究報告問答精選

AI與云計算融合是下一個科技趨勢嗎？

回答:AI人工智能絕對會成為未來最大的變革之一，但是這能否成為一種趨勢我持懷疑態(tài)度。因為AI技術需要的數(shù)據(jù)樣本和硬件投入都是非常高規(guī)格的，只有那些滲透到生活場景中的大型科技公司才有能力去經營這一事業(yè)。放一組資料：2014年，F(xiàn)acebook的DeepFace人臉庫包含了4030位樣本人物的4400萬張圖，算法方面由多達8層網絡、1.2億訓練參數(shù)的系統(tǒng)來支持。而谷歌的FaceNet數(shù)據(jù)庫規(guī)模更大，容量為來...

chengtao1633 | 821人閱讀

制作數(shù)據(jù)分析報告的工具都有哪些？

回答:一、HadoopHadoop 是一個能夠對大量數(shù)據(jù)進行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的，此外，Hadoop 依賴于社區(qū)服務器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。二、SPSS統(tǒng)計軟件 它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數(shù)據(jù)方法的功能，使用對話框展示出各種功能選擇項，只要是掌握一定的 Windows操作技能，粗通統(tǒng)計分析原理，就可以...

h9911 | 1155人閱讀

分布式處理、分布式存儲方面新的研究方向有哪些？

回答:分布式處理，分布式系統(tǒng)(其實也包含分布式存儲系統(tǒng))一直把RAS、MTBF、MTTR等作為可靠性衡量指標，但是專業(yè)指標是CAP指標，可用性作為其中重要因素之一。CAP理論闡述了在分布式系統(tǒng)的設計中，沒有一種設計可以同時滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性。所以一個好的分布式系統(tǒng)，必須在架構上充分考慮上述指標。分布式系統(tǒng)設計中，BASE理論作為CAP理論的折中或延伸，在分布式系統(tǒng)中被大量使用。分布式系統(tǒng)的可...

lolomaco | 1345人閱讀

身為程序員的你，用了多長時間學習研究某一框架、軟件，才達到該領域技術專家的水平？

回答:從事軟件開發(fā)十幾年了，對于程序員的工作有一點自我的見解，首先程序員的工作屬于一個技術活，技術類的工種需要時間的積累，但要達到某個領域的技術專家，首先是時間層面的積累，但僅僅是積累是不夠的，不是達到多少年一定成為技術的專家，成為某個領域的佼佼者，時間只是其中一個因素。如何成為某個技術領域的專家？牢固的基本功。要達到某種境界沒有牢固的基本功做鋪墊幾乎是不可能的事情，程序員要說到基本功其實是一種很籠統(tǒng)的...

Rindia | 1768人閱讀

Net Core已經開源好幾年了, 為什么不像JVM那樣很多人研究和調優(yōu)其GC算法？

回答:我們已經上線了好幾個.net core的項目，基本上都是docker+.net core 2/3。說實話，.net core的GC非常的優(yōu)秀，基本上不需要像做Java時候，還要做很多的優(yōu)化。因此沒有多少人研究很正常。換句話，如果一個GC還要做很多優(yōu)化，這肯定不是好的一個GC。當然平時編程的時候，常用的非托管的對象處理等等還是要必須掌握的。

ZweiZhao | 1130人閱讀

人工智能需要會什么編程？

回答:人工智能涉及到的知識結構比較復雜，是一個典型的多學科交叉領域，涉及到哲學、數(shù)學、計算機、經濟學、神經學和語言學等諸多內容。正因如此，人工智能領域的研發(fā)需要克服諸多困難，每一次進步都需要付出巨大的努力。雖然人工智能已經經過了60多年的發(fā)展，但是目前人工智能依然處在行業(yè)發(fā)展的初期。編程語言是實現(xiàn)人工智能產品的一個重要工具，不少編程語言都可以完成人工智能產品的開發(fā)任務，比如C、Python、Java、C...

xuhong | 1244人閱讀

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