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机器学习，算法，软件工程
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随着效率和复杂度的提高，IT环境也变得异常复杂。最近向微服务和容器的转变进一步增加了已经在单个应用程序中使用的大量组件，这意味着在协调所有组件时面临同样巨大的挑战。在利用大数据，数据分析和机器学习来提供高水平的定制以及满足现代基础架构所必需的宝贵见解方面，
如今，人工智能和机器学习以许多不同的方式影响着我们的日常生活。它们帮助企业为一些世界领先的公司制定决策并优化运营。因此，未来就业和就业将发生巨大变化。Barbie项链上的麦克风记录并传送孩子对ToyTalk服务器的说法。对记录进行分析，以确定来自8,000
在过去的一年里，软件开发行业继续大踏步地向前迈进。回顾 2018 年，我们看到了更多新兴的流行语言、框架和工具，它们改变着我们的工作方式，让我们看到更多的可能。但在这个行业，紧随潮流是很难的。所以在每年年底，我们都会给你提供一些建议，它涉及什么是最重要的
支持向量机是一种强大的机器学习算法，和神经网络相比，它在学习复杂的非线性方程时，能够提供更清晰和更加强大的方式。为了学习支持向量机，我们可以先从逻辑回归开始，看看如何经过小小的改动能得到支持向量机。我们把这个图像稍微修改一下，趋势与逻辑回归相似，就变成了支
半监督学习的研究开始于二十世纪末期，随着人类社会的进步，每天都会产生大量的无标记数据，这些数据的涌现使得研究人员开始思考有没有办法对这些"廉价"的数据进行应用。接着从以下几个方面介绍下半监督学习。要利用未标记样本，有一些对于其数据分布信
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