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程序员，谷歌带来的这场变革，你了解吗？
AutoML完全改变了目前机器学习的局面。因为它简单、容易上手，不需要专门的技能和知识。这样使公司只需要有深层的网络就可以完成一些相对简单的任务，比如图像分类。如果说原先他们需要雇佣5个在机器学习方面经验丰富的人来完成这个任务；使用AutoML后，他们只需一个能够整理、处理移动数据的人。在深度学习领
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「数据治理那点事」系列之四 | 书同文车同轨：数据治理之数据标准管理
根据全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组制定的大数据标准体系，大数据的标准体系框架共由七个类别的标准组成，分别为：**基础标准、数据标准、技术标准、平台和工具标准、管理标准、安全和隐私标准、行业应用标准。**本文主要阐述其中的第二个类别：数据标准。 数据标准这个词，最早…
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谁说“修图”就一定等于“P图”？
人们通常认为修图是P图的同义词，但是Nvidia并不在此列。它拥有高级技术所需的硬件设备，并通过深度学习技术，使“修图”成为在图像部分缺失的情况下进行有效的填充而获得原图的效果。虽然Photoshop的内容感知填充功能可能会出现在CS5中，但Nvidia的研究目的并没有止步于采样周围地区和边缘检测这
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测试CMS同步问题测试CMS同步问题
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9/30日 14:00 -10/4日 08:00系统升级，暂时无法发布内容！
亲爱的各位小栈用户：马上就要迎来阿中的生日，预祝大家国庆快乐!同时于9月30日因系统升级，9/30日14:00-10/4日08:00暂时无法发布内容，给您带来不便敬请谅解。如有任何问题，欢迎致电管理员
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请告诉我谁是最好的web全栈工程师？@ITPUB官方
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同学！你老板让你写个实验室网站
封面是我们的祢豆子酱~~~~先放上仓库地址开源的实验室展示网站起因前阵子，老板给了一个需求: 让我把实验室历年发表的文章，做个网站展示，方便新生下载，要做出可编辑的功能，方便以后添加。当然我第一时间就是去网上找有没有开源的代码，找了半天没有找到…
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关于这场Python 和Scala的较量，你怎么看？
当谈到ApacheSPark框架时，数据科学（网络）社区分为两个阵营：有的认为Scala好用，有的认为Python好用。本文的目的就是比较两者的优缺点，以供大家参考。
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如果程序员能和电脑对话
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#奋斗故事#成长之路，“BUG”也是你必经之道！
作者：薛晓刚今日故事嘉宾：薛晓刚工学学士，工程硕士OracleMySQLRedisCassandraMongodbelasticsearchHbasePostgreSQLhiveimpalaNeo4J
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一根飞线的故事-SVG篇
每年春运和双十一的统计图都因为有飞线动效才更加吸引眼球，今天要为大家带来一根漂亮飞线要用什么姿势生成才能。 本篇是主讲SVG来绘制飞线的，所以强大的SVG必定能完成我们绘制飞线效果的各种需求。首先我先为各位介绍下完成这根线需要用到的一些小知识点。 是SVG基本形状中最强大的一个…
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金庸十五部小说人物关系图谱
来源于网络
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那些你可能不知道的 PDF 工具
来源：苏生不惑的微信公众号
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#运营策略# 一个案例解读用户增长势能
Mint的故事非常吸引人。这家公司在2007年发布了一个简单的资金管理网站，并在不到两年的时间内，被Intuit以1.7亿美元的价格收购。其间，Mint已经拥有超过150万用户，其中2万人在网站发布以
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#奋斗故事#我的北漂双城故事
成年人哪有容易二字，来北京北漂的几年，半地下室那不足10平米的小窝，或许会成为你未来一段日子最苦的回忆，但照射进来的阳光或许会成为你未来十年一直留恋的画面。来北漂的年轻人，成功的不少，但最终逃离的也很
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地球如果流浪，大数据究竟能做什么？
每条大街小巷，每个人的嘴里，见面第一句话，就是：「道路千万条，安全第一条，行车不规范，亲人两行泪」。 不得不说，这部电影从剧情、特效到配乐演员几乎都全部在线，口碑也一直蹭蹭蹭往上涨。但有那么一些细节，我看完总觉得非常不服气！比如：好好的杭州城，一个镜头都没出现，一群人冒着生命危…
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#商业运营思维# 关于门店“获客”，星巴克有一套独特的心法。
比如在北方城市，如果是东西走向的街道，星巴克一般会把店面开在路北。为什么呢？北方的冬天，路面上特别容易积雪结冰，又因为太阳从南边照过来，路南的积雪就会被楼面的阴影遮挡，化不开，而路北一侧的积雪更容易化
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#管理#谈谈管理那点事儿
管理熵：管理就是让团队保持低熵的一种方式，主要通过合理的机制设置、资源分配和有效沟通方式，使得团队高效的达成目标。亚马逊之所以能获得今日的成功，也是源自于创始人贝索斯反熵增思维。贝索斯在亚马逊这个庞大
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不要脸也是个技术活
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叮，关于NPL与深度学习的“干货”请查收！
NPL深度学习是机器学习的一种方法。它一般指通过多个处理层来学习非线性函数。什么是生成分类器？生成分类器使用Bayes规则将给定类c的特征F的概率转换为对给定类F的特征c的预测。由分类器预测的类通常是产量最高的类P(c、F)。常用的生成分类器是NaiveBayes分类器。它有两层（一个用于特征F和一
