数智物语
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作为一名程序员,应当具有挑战精神,才能写出“完美”的代码。挑战历史悠久的C语言版wc命令一向是件很有趣的事。今天,我们就来看一下如何用70行的Go代码打败C语言版wc命令。

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数字化决策涉及到一系列特定的技术,但应用这些技术并不足以保证一定能达到预期的效果。除了技术,必须遵循数字化决策的四项原则才能最大化收益。

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随着新的 Java 发布生命周期的到来,新版本预计将于 2020 年 3 月发布,本文将对其中的 5 个主要特性作些概述。

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AI发展有多快?我们离终结者还有多远?波士顿动力机器狗终于开始出警了!马萨诸塞州警察局成为美国第一个使用波士顿动力公司的Spot机器狗的执法机构。第一批机器狗服务于炸弹小队,为期三个月,除了用于远程侦

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Python无疑是目前最火的语言之一,今天给大家分享30个Python中非常非常实用的小技巧。

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数字化决策涉及到一系列特定的技术,但应用这些技术并不足以保证一定能达到预期的效果。除了技术,必须遵循数字化决策的四项原则才能最大化收益。

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数字化决策能将数据用于定位目标客户,管理风险,反欺诈和最大化企业资源的价值。使你适应变化,持续改进结果,不断优化、测试与获知、权衡各种利弊,并从机器学习转向业务学习。让你掌控业务,使其满足快速变化、有

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想转行做数据科学,但是却没有计算机专业的相关学历,应该怎样才能入门?这类的教程已经有很多。最近一位22岁的数据科学家Dario,以自学经历中用到的资源告诉你,如何从零开始学习数据科学。

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深度学习模型这么大,这么慢,如何在边缘设备上部署使用?这里有5个算法,你可以试试。这里介绍的这5种算法允许从业者和研究人员更有效地执行模型推断。希望本文能帮助你认识到你正在使用的深度学习库背后使用了多

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规则引擎起源于基于规则的专家系统,通过模仿人类的推理方式,通过试探性推理,使用人类能够理解的方式证明其结论。本文提出一种新的轻型规则引擎,旨在及时交付并提供更为灵活和复杂的逻辑控制功能,并且能基于类似

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数字化决策能将数据用于定位目标客户,管理风险,反欺诈和最大化企业资源的价值。使你适应变化,持续改进结果,不断优化、测试与获知、权衡各种利弊,并从机器学习转向业务学习。让你掌控业务,使其满足快速变化、有

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AB测试被广泛应用于互联网公司的优化迭代, 每年数万个AB实验被Google、Amazon、eBay、阿里等主流互联网公司应用于线上进行UI内容优化、算法优化、收益优化等方方面面。而今天,我们就来总结

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​我们为大家整理了ICLR2020的相关论文,此次分享的是从Openreview中选取的部分论文,共50篇,其中大部分为NLP相关,希望大家可以从中获得启发。

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在设计和应用DNN来解决特定问题时可能会遇到很多挑战。为了达到实际应用所需的性能指标,pipeline中所有阶段的正确设计和执行是至关重要的,包括数据准备、网络设计、训练和推理。在这里,我将分享7个实

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决策管理以及业务规则管理平台能够满足面向业务的角色对于运营决策的需求,同时这类平台也需要考虑企业整体及其技术环境的限制。这些限制中就包括了和系统集成相关的部分。本文中,我们将讨论决策管理平台与企业整个

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一套完整的风控体系,在风控中,少不了决策引擎,今天就浅谈一下风控决策引擎。

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决策引擎,可服务于各个信贷生命周期中的各个阶段。贷前的信贷审批,贷中的账户策略管理以及贷后的催收和保全,都可以用决策引擎作为统一的决策管理平台。

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在风控规则引擎里,是怎么结合评分卡来输出自动审批决策?让我们通过一个简单的策略配置来了解一下。

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实际业务的风控流程仅包括规则、评分卡、模型、表达式、决策流,这几个功能模块是无法完全达到风控目的的,成熟的风控方案有一套严谨的策略体系。本文带你了解风控决策引擎结合风控策略体系,最终达到风险控制的目标

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本文主要讲解了现在市面上主流风控决策引擎产品包含的核心功能模块,其中主要是规则、评分卡、表达式、模型、决策流等功能模块。在介绍决策引擎之前,首先要明白什么是大数据风控。

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