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2019-08-25 23:41 来源:今晚报

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  95年火箭队主帅鲁迪汤姆贾诺维奇说过这样一句话,永远不要低估一颗总冠军的心,抛开固有的认知及所有偏见,不要把品牌沉淀当作是品牌向前发展的桎梏,也不要轻易低估一个实力派品牌在玩转营销上的野心与睿见,所以,期待小天鹅在今后的品牌营销中带来更多的惊喜,更多创新的灵感!去年11月,有报道称,他在之前的工作中有不当行为,因此他曾短暂休假。

航天员状态只有两种:飞行和准备飞行空间站任务几乎是全新的挑战,理论内容多、难度大、复杂度高,每一名航天员都必须付出更为艰辛的努力。在造型设计上,阿波龙颠覆了传统巴士的理念,车内没有方向盘及刹车踏板,以电动化、电子化及智能化的方式刻画出了未来出行的新形态。

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  未来,4月上市的瑞风R3与6座版宋MAX也将进一步加剧宝骏730所面临的竞争。

  我选择电视要求很高,外观和内在都要考核。百度联盟这个组织本身就是学习的平台,我们未来会不断创造出更多更好的学习机会给大家。

  法治周末记者了解到,从大年三十到正月初五,来自祖国各地的映客主播,将在映客直播间展示他们当地过年的美食、风俗、民俗表演;届时,全国不同地域的文化和饮食也会在晚会中出现,全国观众都可以足不出门看全国。

  用数十种真材质打造的开关,很多都是前所未有的创新,如果不是亲眼所见,你还不知道,原来开关还可以这样做。

  开启品牌形象年轻化新纪元是不可逆转的趋势时代在发展,不可否认的是,90、95甚至是00后正在逐步成为市场消费主力,这个人群自带互联网体质,也偏爱娱乐化性质更强的东西,他们更愿意去尝试、去接受新鲜的事物,因此为了与年轻族群更好地进行沟通,不少品牌都先后发起年轻化战役,试图以更年轻化新潮化的方式去和用户做互动,侵占年轻族群的市场,而小天鹅在年轻化的战役中,也一直走在前头,至于未来小天鹅策略发展,我们不必去做过多的臆想和判断。大势所趋,各个大企业如高德地图,携程对开始推出线上服务。

  

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编辑记者等注定被机器人抢饭碗?我们可以学编程

2019-08-25 08:31:00 网易科技 分享
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在一位金融行业分析人士看来,轮岗制更多只是一个由头,很大程度上是为了避免大规模人事调整带来的动荡感,实际上就是大范围人事变动,其主要目的应该是激活组织架构和管理层的活力,往往是企业推行重大变革时的配套措施。

  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。”

责编:陶宗瑶(实习生)
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