火王

48 Flips | 1 Magazine | 4 Likes | 5 Following | @hulinna | 大数据研究员,数据科学家

好的管理,就是别妨碍员工做事情

我们所说的很多管理,会让人更难去做事情。—彼得·德鲁克(PeterDrucker)<p>创业者最难学会的事情之一就是,大多时候他们所做的最好事情就是别阻碍真正在工作的员工。这也是<b>"微创管理"</b>(MinimallyInvasive Management)的核心对象。<p>这一观点反映了科技创业公司需要重新思考职业经理人角色。这些公司常常由工程师和创意人员经营,而非工商管理人士。至少在硅谷,管理正成为另一个运营部门,就像财务和销售业务一样,作用都是要协助肩负重任的科技和创意人员顺利工作。<p>我们需要意识到,可能的风险是,这种做法做得太过头了,结果造成公司管理不足。有技术的管理者仍相当重要——微创管理并不是完全不管理 …

【新刊推荐】认知人工智能

<b>《哈佛商业评论》2017年10月刊纸质版、iPhone 版、iPad版和Kindle版现已上市,多平台满足你的各种阅读需求。本月卷首语及精选抢鲜看!</b><p><b>【致读者-</b><b>管理者如何乘风人工智能</b><b>】</b><p>金秋10月,天高云淡,清风送爽,令人心旷神怡。<p>在清爽的日子里,商业世界里却有一领域炙手可热,那就是人工智能(AI)。短短几年,AI已经从实验室研究阶段快速进入企业和个人应用阶段,而商业世界关注的焦点技术,也从大数据、云计算等转到了AI。<p>过去200多年,是人类社会快速发展的时期,最主要的推动力是诸如蒸汽技术、电力、内燃机、计算机、互联网等通用技术。时至今日,能与上述技术媲美的就是AI,特别是机器学习(ML)。本期“大 …

哈佛商业评论

<b>甦</b>,万物更生,时代“新物种”正在苏醒。<p>关于明日世界的无限创想,让公众聚焦“技术”如何引领变革,重构未来。<p>今天的巨无霸来自于昨天的新物种。2017年11月5日,在一年一度的中国管理盛会——《哈佛商业评论》中国年会暨甦盛典•新物种商业Talk上,<b>SAP全球高级副总裁、中国区总经理李强先生</b>在精彩的主题演讲中,勾画了<b>数字化制造的未来世界</b>。<p>▲点击收看SAP全球高级副总裁、中国区总经理李强先生精彩演讲《数字化制造》<p>点击<b>【阅读原文】</b><p>可观看高清演讲视频<p><b>演讲精华回顾</b><p>在过去的近30年里,传统制造业在生产效率,质量,物流成本方面年均的优化效率是千分之几,而在接下来的5年内,将会发生巨大的变化!物流的效率将会大幅提升 …

大数据文摘

大数据文摘作品,转载要求见文末<p>作者 | Adrian Rosebrock<p>编译 | keiko、万如苑<p>这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。<p>所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。<p>如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。<p><b>安装OCR软件Tesseract</b><p>起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公开了源代码。<p>随后在2006年谷歌接受了这个项目并一直赞助这个项目至今。<p>Tesseract软件可以用于很多 …

大数据文摘

大数据文摘作品,转载要求见文末<p>作者 | DANIEL OBERHAUS<p>编译 | 刘小楚、范玥灿、宁云州<p>如果我们要创造广义的人工智能,我们必须教会它和我们一样思考。<p>去年,人工智能AlphaGo首次在人机围棋大赛中战胜了人类世界冠军。鉴于围棋的巨大复杂性,这次胜利抓取了所有人的目光。虽然AlphaGo打败了多位世界级围棋棋手的胜利令人印象深刻,但这种人工智能仍然被认为是狭义的人工智能。也就是说,这种人工智能只能在有限的任务领域强于人类。<p>因此,即使AlphaGo在世上最复杂的棋牌游戏中完胜人类,我们也不会在平凡的日常生活中依靠它,比如让它给我们泡杯茶或者为家里的车安排一次保养。<p>相比之下,经常出现在科 …

大数据文摘

大数据文摘作品,转载要求见文末<p>编译 | 元元、康璐<p>网络上的信息是任何人穷极一生也无法全部了解的。你需要的或许不是简单的获得信息,而是一个可以收集,整理,分析信息,并且具有拓展性的方法。<p><b>你需要网页抓取(Web scraping)技术。</b><p>网页抓取可以自动提取网站上的数据信息,并把这些信息用一种容易理解的格式呈现出来。网页抓取应用广泛, 在本教程中我们将重点讲解它在金融市场领域的运用。<p>如果你是个投资达人,每天查找收盘价一定是个烦心事,更不用提数据来源于多个网站的时候。我们可以用代码写一个网络爬虫 (web scraper) 来帮助我们自动从网站获取股指信息,从而大大简化数据提取过程。<p>我们开始吧。<p>我们采 …

大数据文摘

授权转载自数据派THU<p>ID:DatapiTHU<p>作者:NSS 翻译:伊凡<p>校对:杨学俊<p>NSS是一个数据分析和数据科学的爱好者,他经常在Analytics Vidhya上面分享数据科学方面的教程。<b>本文是他所撰写的关于如何在R中使用Keras构建手写数字分类模型的入门教程。</b><p>引言<p>在R和Python之间如何进行选择一直是一个热议的话题。机器学习世界也被不同语言偏好所划分。但是随着深度学习的盛行,天平逐渐向Python倾斜,因为截至目前为止Python具有大量R所没有的深度学习的资源库和框架。<p>我个人从R转到Python是因为我想更加深入机器学习的领域,而仅仅使用R的话,这(在之前)是几乎不可能实现的事情。不 …

手把手 | 亲测好用!Google发布了一个新的Tensorflow物体识别API

大数据文摘作品,转载具体要求见文末<p>作者 | Priya Dwivedi<p>编译 | Lisa,Saint,Aileen<p>做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API,让计算机视觉在各方面都更进了一步。<p>这篇文章将带你测试这个新的API,并且把它应用在youtube上(可以在GitHub上获取用到的全部代码<p>https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/Object_Detection_Tensorflow_API.ipynb),结果如下:<p>API概述<p>这个API是用COCO(文本中的常见物体)数 …

报名丨掘金大数据,12月去乌镇参加世界互联网大会(WIC)

本文为你解答数据科学究竟是什么及一个好数据科学家 应具备的品质。<p><b>授权转载自:THU数据派</b><p>市场营销学者Kevin Gray对肯纳索州立大学研究生院副院长、统计学及数据科学教授Jennifer Priestley做了一个采访,请教数据科学究竟是什么、一个好数据科学家应具备哪些品质以及如何成为一个好的数据科学家,访谈全文如下。<p><b>Q:您能否用简单、外行人也能听得懂的话向我们解释数据科学?</b><p>A:我认为Slack的数据工程总监Josh Wills给出的定义非常恰当——“(数据科学家是)擅长统计学的软件工程师与擅长软件工程的统计学家的混合体。”,我还想在这里加上我本人的“Priestly推论”:“(数据科学家是 …

大数据文摘

<b>作者:Carlos E. Perez</b><p><b>编译:高宁、阮雪妮、Aileen</b><p>Yann LeCun说,他已经做好放弃概率论的准备了!<p>今年9月初,Yann LeCun在Cognitive Computational Neuroscience (CCN) 2017上发表了题为“为什么大脑能短时间内学习如此多东西?”的演讲,在演讲中他提到,他已经做好放弃概率论(throw Probability Theory under the bus)的准备。<p>他认为<b>概率理论只是一个工具,而非现实或智能系统的基本特征。作为一个工具,它就存在应用领域的限制。</b><b>就算你的锯子能够砍树,这并不意味着它就能切割钛。</b><p>点击查看Yann Le …

别老想着酷炫,先学学怎么用数据可视化做实用的表达_设计_好奇心日报

“量化生活”的行为似乎随着“大数据”这个概念一起出现,自称极客的青年们用手机或是可穿戴设备记录日常活动,并且用某个酷炫的可视化工具呈现出来。<p>不过有时候,“原始”的方式也很有意思。<p>最近,数据新闻网站 538 (FiveThirtyEight)通过它们的播客发布了一个活动,他们让读者将自己在一周听播客的 …

转自大数据应用(Datalaus)<p>作者:Jason Brownlee<p>翻译:胡丁凡<p>现实世界的数据中常常包含缺失的数据。原因很多,比如观察结果没有记录,或数据损坏。处理缺失的数据很重要,因为许多机器学习算法不支持具有缺失值的数据库。<p>本教程将讨论如何使用Python处理缺失的数据来进行机器学习。<p><b>您将了解到:</b><p>如何在数据集中标记无效或损坏的值。<p>如何从数据集中删除缺失数据的行。<p>如何使用数据集的均值估算缺失值。<p><b>注意:文章中的例子前提是安装了Python 2或3,Pandas,NumPy和Scikit-Learn的;特别是scikit-learn版本0.18或更高版本。</b><p><b>概述</b><p>本教程分为6部分:<p>皮马印度人糖尿病数 …

麻省理工三位教授教你一步步创建自己的R程序包(附完整教程下载)

大数据文摘作品,转载要求见文末<p>原作者 | PakinJa<p>编译 | 笪洁琼,张天健,Aileen<p>R语言是很多数据科学家和科研人员会用到的语言,根据自己的需要开发独立的R程序包可以使自己的工作更快捷方便,也便于与他人分享。本文摘自由三位MIT 麻省理工学院教授联合编写的教程“"Instructions for Creating Your Own R Package"”。 我们将按步骤指导并创建属于你的R安装包。<p>大数据文摘后台回复“<b>R</b>”下载英文完整PDF版教程。<p>教程全文包含三组不同的说明。本文涉及使用RStudio的接口。 如果您不使用RStudio或者您使用RStudio但需要更多的调控,请按照教 …

高质量数据集哪里来?机器学习公司的十大数据搜集策略

大数据文摘作品,转载要求见文末<p>原作者 | Moritz Mueller-Freitag<p>编译 | 笪洁琼 万如苑 一针<p>长期以来,在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。也有人认为,曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的,并不是什么高深的算法,而是缺乏高质量的数据集。<b>然而讨论的共同中心是,在当下最前沿的机器学习方面,数据是一个相当关键的组成部分。</b><p><b>获取高质量的初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术的创业公司来说是十分重要的。</b>虽然许多算法和软件工具都是开源和共享的,但是好的数据通常是私人专有而且难以创建的。因此,拥有一个大型的、特定领域的数据集可以成为竞争优势的重要来源,尤 …

2017年数据科学15个最好用的Python库

大数据文摘作品,转载要求见文末<p>作者:Igor Bobriakov<p>编译:朱璇、卫青、万如苑<p>导读:随着近几年Python已成为数据科学行业中大火的编程语言,我们将根据以往的经验来为大家总结一下数据科学家和工程师几个最实用的python库。如果你是正在学习Python的学生,也许根据这个表单能够帮你更好地找到学习的重心。<p>因为所有的python库都是开源的,所以我们还列出了每个库的提交次数、贡献者人数和其他一些来自Github可以代表Python库流行度的指标。<p>核心库<p><b>1. NumPy(Github提交次数:15980,贡献者人数:522)</b><p>在用Python处理科学任务时,我们常常需要使用Python的S …

大数据文摘

授权转载自OReillyData<p>ID:OReillyData<p>作者 | Fernando Pérez<p>Fernando Pérez是将在2017年8月23-25日纽约举办的JupyterCon会议的议题主席。<p>在本博文里我们会着眼于Jupyter项目回答下面三个问题:<p><b>1.为什么这个项目会存在?也就是说,我们的动机、目标和愿景是什么?</b><p><b>2. 我们是如何发展到现在的状态的?</b><p><b>3. 从Jupyter自身和它所处的数据和计算的大环境看,接下去它会关注于什么事情?</b><p>Jupyter项目旨在提供一套开源工具的生态系统来方便交互式计算和数据分析。在此分析中,人直接参与到计算的循环(通过执行代码来理解一个问题,并迭代式地改 …

著名统计学家、中国人民大学统计学院教授吴喜之教授<p>授权转载自AI科技大本营<p>ID:rgznai100<p>采访 | 胡永波,鸽子<p><b>导读</b><p>机器学习是一门在统计学和计算机科学交叉点上茁壮成长起来的学科。关于数据的学问,全在统计学里。<p>在经典统计学中,对于数据性质的研究、误差的分析、数据质量的判断、数据模型的建立,有着非常丰富的思想、理论和经验成果。<b>对于机器学习来说,统计学既是理论基础,又是思想宝库。</b><p>但是现实世界中,机器学习的实践者大多出身计算机科学,除了本科学的那一点工科概率论与数理统计,对于统计学,基本上是“随用随学,够用为止”,因此统计学当中大量的思想资源实际上是被闲置的。<p>事实上,<b>无论是做人工智能,还是做商业</b> …

专注于研究互联网产品

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如何提升效率?神器workflow用起来

温馨提示:本文动图众多,请尽量在WIFI下阅读,土豪随意。<p>作为一个略zuo的技术小白,小宁用iPhone时总有那么几个钻牛角尖的痛点得不到解决,直到尝试了TA - workflow。<p>今天就和大家聊几个关于这个略geek app的傻瓜式小白应用,人人都能get✔。<p>首先,对于第一次听说workflow的童鞋们,小宁来简单介绍一下:workflow/工作流,就是将各类任务(actions)串联起来的自动化流水线(flow),是一款IOS平台的神级自动化流程应用。workflow的slogan简洁明了地道出了它的精髓:Spend less taps, get more done.<p>它不但能帮我们省去每次 …

作者 | 周剑铭 柳渝 李红萍<p>本文系投稿作品,仅代表作者观点<p>大数据文摘欢迎各类优质稿件<p>请联系tougao@bigdatadigest.cn<p>面对AI的咄咄逼人的发展,AI的伦理学问题成为了时代的焦点,本文重点在于强调“中西文化”和“科学与人文”的不同视角。<p>一、AI的伦理学问题成为了时代的焦点<p>今天的AI已经把过去一些认为是耸人听闻的话题变成了无法回避的严肃研究,不仅传统的科学理论与技术实践以及两者的关系正在重构,而且在“科学”与“人文”两大分别的领域之间产生了挑战性的融合问题,面对AI的咄咄逼人的发展,一线科学家们不得不做出权宜的回答,由“生命的未来研究所”(Future of Life Inst …

移动互联时代的组织创新

移动互联时代,一股强大的组织管理创新潮流正在兴起——从传统的科层组织进化到市场化网络组织。市场化网络组织由四大部分组成,分别是业务团队(特种部队)、共享平台(后援基地)、战略伙伴(盟友)和连接协调机制(联合作战)。迈入移动互联时代,企业经营环境变化速度加快、颠覆创新机会变多、人才和产品竞争更激烈。企 …

做决策时,尤其是重要决策,算法绝对比人靠谱得多

人类并非可靠的决策者;他们的判断受到不相关因素严重影响,比如当时的情绪。我们将这种随机变量称为<b>“判断噪声”</b>。对很多公司的利润而言,噪声都是一笔隐形成本。<p>研究表明,在股票估价、鉴定房地产、审判罪犯、评估工作表现以及审计财务报表等很多任务中,专家的决策十分不稳定。不可避免的结论是,专业人士经常做出与自己 …

法国都彭CEO畅谈品牌魅力:品牌是一种身份象征,是一种对客户的真诚承诺

法国都彭(S.T.Dupont)CEO阿兰•克勒韦(Alain Crevet)先后在多家奢侈品企业担任要职,拥有丰富的奢侈品管理经验,尤其是在品牌管理上有独到之处。在中国企业纷纷打造强力品牌之际,百年企业法国都彭的经验能够提供有益借鉴。<p>阿兰•克勒韦毕业于巴黎商学院Paris Business Sch …