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关于 AI,你最该了解可也许从没想过的四个问题

人工智能和机器学习是一回事吗?人工智能是不是能解决所有的问题?人工智能到底能解决哪些问题?怎样区分这些问题?人工智能和机器学习是一回事吗?人工智能是不是能解决所有的问题?如果不是的话,人工智能到底能解决哪些问题?又怎样区分这些问题?对人工智能来说,哪些事情是真正困难的?人工智能给社会到底带来了哪些挑战?日前Medium知名博主Yonatan Zunger发布了关于人工智能的

网络分层结构及各层功能

七层/五层模型图七层模型OSI(Open System Interconnection,开放系统互连)七层网络模型称为开放式系统互联参考模型 ,是一个逻辑上的定义,一个规范,它把网络从逻辑上分为了7层。每一层都有相关、相对应的物理设备,比如路由器(网络层),交换机(数据链路层)。OSI 七层模型是一种框架性的设计方法 ,建立七层模型的主要目的是为解决异种网络互连时所遇到的兼

为什么很多PM从来不做用户模型(Persona)?

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AI 领域非算法产品可以做哪些工作?

文章为作者在AI领域做产品后的一些经验总结,希望对你有所帮助。HI,我是Jasmine,是一位 AI产品经理 。在讲正式内容之前,我想跟大家简单分享一下我的经历:我大学本科不是IT相关,甚至在我工作之前,我没有做过任何与互联网相关的实习工作。而现在我能负责公司的重点项目,证明了进入AI行业并不是你们想象中的那么困难。直至今天,我仍在这条道路上不断学习,也希望有更多的朋友给予

企业如何搭建并使用人工智能?

前言人工智能无疑是继Web3、元宇宙之后最火的方向,吸引了大量资本的涌入。尽管许多人对于人工智能是否会取代人类感到担忧,但是了解之后,我们会发现每一次科技创新

过快、过量、过度:三类数据驱动型决策中的常见问题

在大数据的时代,很多公司通过采用数据驱动方式进行决策。在本文中我想谈一下我们在数据分析过程中三种常见失误:过快–急于求成、过量–图囵吞枣、过度–信息过载。过快:急于求成还没找到实际问题就提出解决方案不要担心在定位问题上花费太多时间。关于越早开始行动,越能提前完成项目的理论不一定正确,如果未能充分理解关键问题可能会浪费更多时间。无论你是在思考一个新的产品特性,对公司未来发展方

达观数据搜索引擎排序实践

达观数据搜索引擎排序实践前言随着互联网的深入发展,人类已然进入大数据时代。如何在浩瀚的数据海洋里高速有效的获取有价值的信息,正是促使大数据技术具备走向众多企业的潜力。搜索引擎作为获取信息的有效入口,已然经历了20多年的发展,并一直试图理解用户搜索意图以及提升搜索的精准性。Google是全球性的搜索引擎,看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法,其中排序(以下

关于领导力的5大模型

“领导”并非单纯地等同于“管理”。彼得·德鲁克认为:管理是把事情做好,领导力是做正确的事情。只有两者有效结合起来,才能够发挥出巨大的效用,实现组织和团队的高速发

成甲:越有用的知识越危险

你只有知道一个知识什么时候失效,才配拥有这个知识。——查理·芒格如何才能成为掌握思维模型的高手?2011年起,我就开始接触查理·芒格的思考方法体系。今天,我非常高兴能有机会和大家分享过去7年的思考。但有一点需要提醒大家,这门课,无法保证你掌握思维模型。因为学思维模型,就像我们要学开飞机一样,给你一个飞行员驾驶手册,你敢开飞机吗?可你要真的成为一名驾驶员,飞行手册又极其重要,