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今天給大家推薦的內(nèi)容包括：企業(yè)招聘AI人才之前必須解決的三個(gè)問題、Docker開發(fā)者指南、應(yīng)用程序如何看、聽、感覺、嗅與嘗以及如何選擇正確的數(shù)據(jù)集成工具。

一、企業(yè)招聘AI人才之前必須解決的三個(gè)問題

原文標(biāo)題：3 needs to consider before your company makes its first AI hire

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人工智能在商業(yè)世界中逐步占據(jù)一席之地，如今，數(shù)據(jù)與技術(shù)正成為眾多行業(yè)的差異化優(yōu)勢因素。但與其他流行商業(yè)趨勢一樣，許多企業(yè)目前仍不理解人工智能究竟是什么、需要什么、實(shí)際功能以及與數(shù)據(jù)科學(xué)間的不同之處。而為了讓真正具備相關(guān)技術(shù)的人才管理這方面事務(wù)，你需要在AI招聘工作中解決以下三個(gè)問題。

1. 確定AI的優(yōu)勢與劣勢

2. AI=大規(guī)模數(shù)據(jù)=大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施

3. 你需要行動(dòng)者，而非思考者

二、簡單教程：Docker開發(fā)者指南

原文標(biāo)題：A Developer's Guide to Docker: A Gentle Introduction

“在我的機(jī)器上能跑啊。”這樣的話相信大家都聽過，大多數(shù)人也都說過。原本這只是句毫無意義的說辭，但容器技術(shù)的出現(xiàn)讓其真正變成一種解決方案。我們不僅可以將Docker添加至開發(fā)環(huán)境中解決問題，還能夠簡化新版本相關(guān)工作，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)前進(jìn)并允許成員們繼續(xù)使用其熟悉的工具。

1. 為何使用容器技術(shù)?

2. 一些技術(shù)術(shù)語

3. 羅列與獲取鏡像

4. 運(yùn)行容器

三、傳感器與機(jī)器學(xué)習(xí)：應(yīng)用程序如何看、聽、感覺、嗅與嘗

原文標(biāo)題：Sensors and machine learning: How applications can see, hear, feel, smell, and taste

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通過深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)、更快的CPU以及新型傳感器，計(jì)算機(jī)如今已經(jīng)能夠看、聽、感覺、嗅、嘗甚至說話。而這一切感官效應(yīng)都與某種傳感器——例如攝像頭——以及數(shù)學(xué)算法形式相關(guān)。

1. 看：圖像與面部識(shí)別

2. 聽：語音識(shí)別與聲音分類

3. 感覺：專有技術(shù)支持下的感官效應(yīng)

4. 嗅：電子鼻

5. 嘗：另一種專有技術(shù)支持下的感官效應(yīng)

四、如何選擇正確的數(shù)據(jù)集成工具

原文標(biāo)題：How to choose the right data-integration tools

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如今的數(shù)據(jù)往往來自多笑瞇瞇擅、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)湖或存儲(chǔ)庫。為了滿足各類業(yè)務(wù)需求，我們必須將數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)源的記錄系統(tǒng)相集成，從而支持分析、面向客戶的應(yīng)用程序或者內(nèi)部工作流。而這又帶來了新的問題——我們?cè)撊绾芜x擇正確的數(shù)據(jù)集成工具，從而對(duì)各類數(shù)據(jù)加以歸納?今天的文章將就此展開探討。

1. 數(shù)據(jù)技術(shù)與功能市場規(guī)模龐大

2. 數(shù)據(jù)集成編程與腳本

3. 傳統(tǒng)提取、轉(zhuǎn)換與加載(簡稱ETL)工具

4. 面向SaaS平臺(tái)的數(shù)據(jù)高速公路

5. 面向用戶與數(shù)據(jù)科學(xué)家的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具

6. 用于應(yīng)用程序開發(fā)的API與數(shù)據(jù)集成方案

7. 大數(shù)據(jù)企業(yè)平臺(tái)與數(shù)據(jù)集成功能

8. AI驅(qū)動(dòng)型數(shù)據(jù)集成平臺(tái)

9. 找到正確的數(shù)據(jù)集成工具組合

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