-
编辑 删除
微软开源机器学习框架——infer.NET
并不是每天都能看到基于模型的机器学习的顶级跨平台框架之一对全世界的所有人开放。今天，微软又开源了一个非常重要的机器学习框架：infer.NET，采用的是MIT许可证，以便在商业应用中免费使用。
-
编辑 删除
Pandas序列的轻量级介绍
Pandas是一个开源的BSD(Berkeley Software Distribution)许可库，为Python编程语言提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
-
编辑 删除
人工智能承诺就业革命，但仍需传统的体力劳动
人工智能的到来被称为第四次工业革命，它承诺将人类从大量重复性、麻木的工作中解放出来。但在这个乌托邦式的承诺实现之前，仍然需要很多单调乏味的工作需要人为进行。这便涉及到了人工智能的底层工作。
-
编辑 删除
如何在Ubuntu 18.04服务器上安装TensorFlow（Nvidia GPU）
本文介绍了如何使用Nvidia GPU在Ubuntu 18.04服务器上安装TensorFlow。安装需要具有Nvidia显卡的服务器架构 ，这样的专用服务器可用于各种目的，包括游戏。为了保障设备的使用寿命，建议不要在localhost上安装繁重且耗时的程序。显卡必须支持至少Nvidia compute 3.0才能获得比TensorFlow更多的运用。
-
编辑 删除
你要去参加人工智能面试，先看下这篇总结
在过去的8个月里，我一直在各种公司进行面试，如Wadhwani人工智能研究所，Google的DeepMind，微软，Ola，Fractal Analytics以及其他一些主要为数据科学家、软件工程师和研究工程师的公司。在这个过程中，我不仅有机会与许多伟大的思想进行互动，而且还可以看到自己，并了解人们在面试某人时的真实感受。
-
编辑 删除
15个人工智能和机器学习的商业应用
人工智能（AI）和机器学习（ML）一直以来都颇受企业关注，很多企业榨干脑汁的去思考怎样从中受益，但实现路程依旧艰难。随着两项技术的发展，无数种应用程序接踵而至，让很多企业在业务中着实轻松了不少。
-
编辑 删除
微软人工智能和数据科学25个经典面试问题！
微软在企业中的主导地位是众所周知的。可以说，微软已经驾驭了云计算浪潮。在第一财季，其Azure服务和Office 365在线生产力业务的收入分别飙升了90％和42％。
-
编辑 删除
梯度提升二三事：怎么来自定义损失函数？
梯度提升技术在工业中得到了广泛的应用，并赢得了许多Kaggle比赛。（https://github.com/Microsoft/LightGBM/blob/master/examples/README.md#machine-learning-challenge-winning-solutions）互联网已经有很多关于梯度提升的很好的解释，但我们注意到关于自定义损失函数的信息缺乏：比如原因，时间和方式。这篇文章是我们尝试总结自定义损失函数在许多实际问题中的重要性，以及如何使用LightGBM梯度提升包实现它们。
-
编辑 删除
faced：基于深度学习的CPU实时人脸检测
在没有采用GPU的情况下，有可能实现具有实时性能的对象检测模型吗？faced是一个概念证明，可以为在CPU上实时运行的单个类对象（在本例中为faced）构建自定义对象检测模型。
-
编辑 删除
知乎李大海：AI不只是噱头，满足需求才是真落地
2018年10月17日~19日，由IT168旗下ITPUB企业社区平台主办的第十届中国系统架构师大会（SACC2018）将在北京隆重召开。本届大会包括了核心业务系统架构设计、大数据平台架构、传统企业数字化转型、人工智能应用四大主线。
