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Facebook第三季度营收137亿美元:净利同比增9…

2018-11-19 01:18 来源:爱丽婚嫁网

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  韩德君护筐能力不错,但他的移动速度在防挡拆时很吃亏;李晓旭的移动和轮转都不错,但在篮下面对强硬内线冲击时护筐有欠缺。尽管施工进展已经推动了不少,但现在工期的延误程度依然相当严重,还有大量的工作等待完成。

上半场最后一攻,丁彦雨航硬是扛着三名防守球员把球打进,对手的生拉硬拽也没有让丁彦雨航失去平衡。最终新疆队还是选择由布拉切来打季后赛。

  这一季的表现已经超乎预期,赛后雅尼斯也对队员们的表现给予了肯定,未来是他们的。广东也明白想要赢球,光靠阿联一个人是不够的,其他人需要站出来。

  本赛季在波尔图他甚至还一度失去了主力门将的位置坐穿板凳,这的确让人唏嘘不已。赵睿在进攻端的超强侵略性轻松完爆西热力江,尤其是得分以21-5净胜16分取得完胜态势,从而轻松赢下一场国字号控卫之间的对决,更引领广东大胜新疆斩获赛点。

原标题:阿尔巴:西班牙完全有实力夺得大力神杯近日,在接受媒体采访时,巴萨后卫阿尔巴谈到了目前国家队的情况。

  末节,张春军先行命中三分,贾诚跳投也有,山东扩大领先到101-79领先。

  当然了相对于这场比赛而言广东之所以能够打的这么轻松无非有两点,第一:广东的全队的命中率非常高效,全场比赛广东2分球57投31中命中率%,三分球30投17中命中率%。”据悉,伊布将和洛杉矶银河签约,转战美国大联盟。

  如果说辽宁队的巴斯没能融入球队,那么套用到北京队身上,没能融入的球员就是刘晓宇了。

  随着外援杰克逊在外线果断出手,北京队将占据天时地利人和的辽宁队拉进了加时赛。费基尔现年24岁,本赛季出厂34次,打进21球助攻6次,表现极为出色。

  CBA历史上,没有一支球队能在0-2落后情况下翻盘。

  易建联在进攻端依旧充满活力,第二节斯隆持球突破,吸引到两人防守,迅速转移到切入篮下的易建联,阿联接球后起飞双手暴扣。

  吴冠希勾手命中,为江苏在本节首次拿分,但是吴轲回敬一记三分。范迪克表示。

  

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2018-11-19 07:45:28 来源: 网易科技报道
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(原标题:If you can’t beat robots then why not teach them?)

编辑记者等注定被机器人淘汰?我们可以去学编程

网易科技讯 5月5日消息,据《金融时报》报道,现在也许是放弃从事新闻工作、成为机器学习程序员的时候了。这似乎是个符合逻辑的举动,与“如果不能打败他们,就加入他们”的理念不谋而合。过去几年里,我们已经看到过成千上万的专栏文章讨论人们担心机器人抢走他们的工作。现在看来,唯一可保安全的工作就是为机器人编程。

这份工作的薪酬也很吸引人,机器学习专家的薪酬是计算机行业从业人员中最高的。程序员在线社区Stack Overflow统计显示,在美国,机器学习专家的平均年薪超过10万美元。在英国和法国,这些人的薪酬同样比开发者和数据科学家更高。

机器学习是一种人工智能(AI),它能让计算机在没有明确编程指令的情况下收集信息。对于那些尝试分析越来越多、越来越复杂数据的公司来说,这种能力是必不可少的。拥有熟练编程技能的人也供不应求。利用机器学习来帮助企业分析IT系统日志的初创公司Logz.io联合创始人阿萨夫·伊戈尔(Asaf Yigal)说:“我们发现找到合适的人才非常困难,这样的人才可以获得令他们自己都感到不可思议的报酬。”

Logz.io编程团队中,20%的成员都专注于机器学习。伊戈尔表示,他经常从网络安全行业挖人,因为他们能将数学技能和商业经验完美结合起来。牛津大学计算机科学教授、AI公司DiffBlue创始人丹尼尔·克洛伊宁(Daniel Kroening)说:“这个市场完全处于人才枯竭状态,无法找到需要招募的人,那也是公司不惜为此付出巨大代价的原因。”

那么你如何改变职业,进入这个有利可图的领域呢?Stack Overflow的洞见主管凯文·特洛伊(Kevin Troy)说:“你需要懂得许多数学知识,最好拥有博士学位。许多机器学习专家都是从学术界招募来的。”利用机器学习技术检测欺诈点击的广告公司Sublime Skinz数据科学主管柯拉莉·彼得曼(Coralie Petermann)表示:“我正寻找那些能更好理解复杂问题的人。我问了许多具体问题,不仅仅限于广告问题,但我想了解这个人是怎么想的。”

在彼得曼的25人团队中,有5人正研发机器学习,她希望明年至少再招募到5人。那些迟迟没有发现职业机遇的学生,正将目光重新转回学校。过去几年,向牛津大学申请攻读机器学习研究生的人数大幅增长。克洛伊宁说:“去年我们收到150份到160份申请,其中只有10人对机器学习感兴趣。今年收到250份申请,有150人对机器学习产生兴趣。”

如果对在大学深造数年不感兴趣,还有其他可进入机器学习领域的路径。克洛伊宁举例说,在发现难以找到合适的员工后,他自己在DiffBlue创建了机器学习训练项目。他说:“我们招募拥有计算机科学或数学专业的人才,然后对他们进行相关培训。雇佣他们要廉价得多,他们的薪酬大约只有机器学习开发者的一半。”

市场中充斥着许多并不真正了解算法的人。克洛伊宁已经被大量申请淹没了,他说:“人们渴望接受培训,到目前为止,我们还未曾向招募人员支付过任何费用。”克洛伊宁说,学员需要3到4个月培训才会开始变得“有用”。DiffBlue已经为多家金融服务公司开发技术,目前拥有45名员工,今年计划扩展到100人。

通过在线教程自学也是一种方案。三大在线教育提供商Coursera、Udacity以及edX都提供类似项目,Coursera上的吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程被认为是开始学习的最佳之地。可是Logz.io的伊戈尔怀疑自学的成果。他说:“许多人说他们懂得机器学习,但实际上并非如此。市场上充斥着许多并不真正了解算法的人。”伊戈尔为求职者举行实践测试,以剔除那些滥竽充数者。

与任何供需失衡相似,机器学习领域的问题终将得到纠正。Stack Overflow表示,在其在线论坛上,机器学习专家的数量正逐渐增加。特洛伊说:“我们调查用户在做什么。在某些地区,我们看到从事机器学习工作的人正以每年50%的速度增加。5年前,Stack Overflow的流量只有0.5%与机器学习有关,现在已经增长至4%,5年间增长了7倍。”

那么,现在就攻读博士学位,并在机器学习大潮中赚钱为时已晚吗?或许。这个领域的薪资增长已经放缓,但工资水平依然高于其他计算机科学岗位。而且无论如何,学习机器学习都是个好主意。特洛伊说:“这将是所有开发者都需要了解一点儿的技术。将来,每家公司可能都会有几名机器学习专家,然后又20到40位了解机器学习知识的开发者,以便他们能够与这些程序互动。”(小小)

王凤枝 本文来源:网易科技报道 责任编辑:王凤枝_NT2541
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