將機器學習的方法推廣到新問題仍然存在著不小的挑戰，其中最嚴峻的問題之一，就是人工提取特徵的複雜性和高時間耗費性，本文就將帶你瞭解自動化特徵提取方法。 機器學習演算法面臨的最大技術障礙就是它們

本文整理了多個求職網站的資訊，對僱主最希望資料科學傢俱備的技能進行了分析，並提供了一些建議。 資料科學家需要涉獵很多——機器學習、電腦科學、統計學、數學、資料視覺化、通訊和深度學習。這些領域中有幾十種語言

我們正在進入資料科學實踐的新階段，即“無程式碼”時代。 像所有重大的變化一樣，這個變化還沒有在實踐中清晰地體現，但這個變化影響深遠，發展趨勢非常明顯。 現在，每一週都會有一些自動程式碼行業的最新進展。創業公

寫給6個月前的我 我將主要關注語義分割這樣一種畫素級別的分類任務及其特定的一種演算法實現。另外我將提供一些近期一直在做的案例練習。 從定義上講，語義分割是將影象分割為連續部件的過程。例如，對屬於一個人、

面部識別、自動駕駛、機器人統治世界？！還有那個令人毛骨悚然的機器人女孩，索菲亞。emmm…還有黑鏡？ 我們想知道它們都是怎麼工作的。「這全是人工智慧。」是的。但我們想知道更多。 資料科學、人工

整理 | Jane 出品 | AI科技大本營 【導讀】準備面試不是一件簡單的事情，本文的作者在過去一段時間先後參加 50 多次面試。過程是艱難的，但是在這個過程中也積

據說技術門檻在降低。作為文科生的你，該如何從這種趨勢中收穫更多？ 苦惱 你大概經常聽別人提起，技術的門檻在降低。 資料科學、機器學習、自然語言處理、神經網路、人工智慧…

80% 的企業資料為非結構化資料 因此被稱為“暗”資料，究其原因就在於沒有高階技術對資料進行有效處理，就無法揭示出資料中隱藏的真正價值。例如，車輛事故報告中包含各種結構化資料點（如車輛型號、受傷人數

藝術示意圖：系外行星就是指太陽系之外，圍繞其他恆星執行的行星體。我們對於這些遙遠世界幾乎一無所知，對它們的內部結構則更加陌生 新浪科技訊 北京時間5月13日訊息，據美國太空網報道，在一些星球的核心，晶

各位Buffer早上好，今天是 2019 年 5 月 8 日星期三。今天的早餐鋪內容主要有：NSA 黑客工具在洩露前已被 APT 組織使用；電腦科學家設計無法被黑的晶片；2019年5月Android安全補丁釋出

缺失資料的處理 1. 缺失資料的表現 對於一些資料，可能某些值是空的，是缺失的。pandas中可以有多種處理缺失資料的方式。在pandas中，缺失資料的表現是NaN(N

先做一個簡單的自我介紹：某 985 大學自動化在讀，即將本科畢業去美國就讀金融科技碩士。一年以前我還是一個連機器學習是什麼都不知道的小白，只上過 C 語言和資料結構兩門程式設計基礎課，通過下面的網站一步步自學

內容來自DataSciComp ，人工智慧/資料科學比賽整理平臺。 Github：iphysresearch/DataSciComp 本專案由Apa

編者按：斯坦福已成為電腦科學的中心，是科技巨頭的農場系統。對於這裡充滿抱負的年輕人來說，只要是問題就一定會有解決方案，他們就是問題的終結者。正是靠著這份自信和才華，這裡走出去的人創辦了一大批全球知名的科技公司

各位Buffer早上好，今天是2019年4月9日星期二。今天的早餐鋪內容主要有：電腦科學家釋出不會被黑的加密程式碼；英特爾晶片新漏洞暴露計算機上所有資料；百變語音等35個鎖屏勒索類惡意程式變種被曝光；國家