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Facebook最新研究成果:AI更爱识别有钱人,准确率高出20%!

智造观点 Facebook的研究表明,AI对物体并非无差异识别,计算机视觉系统能更加高效地识别更贵的家庭物体。 最近,Facebook AI研究人员在ARXIV上发表了一篇题为《物体识别对每个人都一样有效吗?》的论文,他们指出**“与亚洲和非洲相比,系统更容

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朱啸虎:教育、企业应用和人工智能是资本寒冬的“吉祥三宝”

2018年8月,阿里巴巴携手36氪,启动了“AI赛道明星班”项目。8月20日,“AI赛道明星班”第一次集结,开启为期四天的培训课程。活动第二天,金沙江创业投资基金董事总经理朱啸虎也分享了对AI领域创业投资趋势的见解。 朱啸虎认为: 1、金沙江看好企业服务市场

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[译] 如何简化你的设计

原文地址:How to simplify your design 原文作者:Taras Bakusevych 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:shixi-li 校对者:ezioyuan, renyu

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是时候聊一下程序员争相追逐的“香馍馍” Istio了

2017 年年初,我所在的公司开始对整个业务系统进行重构和微服务化,替换掉因业务发展而不堪重负的、运行了 10 年的庞大的单体应用。我有幸作为小组技术负责人,负责部分业务的微服务架构的设计和开发工作。  随着微服务迁移工作的深入,服务化过程中遇到的问题越来越

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降云十八掌——阿里云运维架构最佳实践(下)

本文将阿里云运维实践汇总为十八招,从云时代下的资源自动化管理,到静态、动态缓存提升网站性能的方法,再到混合云架构、互联网监控解决方案,以及Devops和云安全实践等,都是比较经典的一些干货,让大家了解阿里云最热门的运维架构技术实践。 直播视频回放,戳这里 想

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独家 | 关于数据湖架构、战略和分析的8大错误认知(附链接)

翻译:张玲 校对:丁楠雅 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文打破有关数据湖的8个错误认知,错误认知包括3方面,还提出了5个小技巧,以构建一个灵活的、可交付业务价值的数据湖。 本文的目的是构建数据湖,并提供适应企业数据策略的背景信息。咨询公司和提供商提出

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要强大的“黑匣子”,还是“可解释”的机器学习?| 清华AI Time激辩

来源:大数据文摘 文章来源:微信公众号 数据派THU 要不要用准确性换可解释性?这可能是许多资源有限的创业公司,在技术研发中面临的重要问题,同时也是机器学习可解释性研究中的重要议题。 把场景具体化,让我们先来看这样一道选择题。 如果你是一个投资公司老板,针对

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独家 | 脑洞大开!机器学习与AI突破(附链接)

作者:Jerry Chi(SmartNews数据科学主管) 文章来源:微信公众号 数据派THU 翻译:和中华 校对:丁楠雅 本文介绍了近期在机器学习/人工智能领域一些非常有创意的突破,每一个都脑洞大开,不管是否是相关从业人员都值得一读。 本文介绍了一些近期在

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访问量大的网站为何php文件是直接作为路径的?

就像它的登录地址类似这样,http://www.facebook.com/login.php 。平时大多数php网站不是都会做一些路由的分发,把实际地址隐藏起来吗?为什么facebook没有这样,它是真的直接调用了这个login.php文件吗?不会这么简单把,

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