这是一篇很长长长长长长长长长长长长长长长长长长长长长长长的干货，看到最后的都是沉迷知识不能自拔的学习劳模认证，没错了。在今天的IT行业佼佼者中，“现代数据中心”这个概念得到了越来越多的重视。当然，它受到如此多的关注也是理所应当的。云计算，闪存存储，软件网络，容器以及大量的编排和自动化工具相结合形成现代数据中心的基础，这已经成为了数字时代企业的发展需求。不过也许最重要的概念应该是数据中心并不一定是一

2006年，谷歌CEO埃里克在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念，直到近两年才被亚马逊、阿里、微软等公司大规模商业化。此时的物联网，概念已经诞生13年。随着产业多年发展，也即将迎来爆发期。无需用“千亿”、“万亿”描述它的光明未来，巨头争相布局业已证明。数据源于假设，事实胜于雄辩。01 巨头入局，行胜于言早前，硅谷投资公司FirstMark发布了2016年物联网产业分布图，从这张图中，我们除了看到

建议放弃这个想法。工具只是工具，学习靠的是人。为了打消这个念头，本文详细解释一下原因。首先，树莓派是什么？树莓派是一种便宜的卡片式Linux电脑，风靡全球。它是世界上众多廉价又成熟的电脑之一，只要35美元，而且十分容易上手。 树莓派能替代日常桌面计算机的多种用途，包括文字处理、电子表格、媒体中心甚至是游戏。并且树莓派还可以播放高至1080p的高清视频。 树莓派有成千上万种玩法，但常常有些人心血来潮

本文所有图谱、思维导图90%都是高清无码，包含K8S、容器相关的4张，架构类型的5张，也含有运维、Java、DevOps、Hadoop、前端、DBA、Android、Angular、IOS、OpenResty、大数据、机器学习、测试等，是一份架构师、IT技能全栈学习不错的资料。部分图谱来源GitHub，地址： https://github.com/TeamStuQ/skill-mapCloud N

分享朋友圈 也是另一种赞赏The more we share, The more we have 欢迎加入数据君高效数据分析社区加我私人微信进入大数据干货群：tongyuannow 目前100000+人已关注加入我们

源 | 小象随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。1、 机器学习汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院-机器学习系，根据他在《机器学习》一书中的定义，机

美国PC Magazine总编辑柯斯塔今天表示，他认为大数据的发展趋势以数字汇流对未来最具冲击，结合物联网、区块链、人工智能、语音识别等技术，这些科技相辅相成。柯斯塔指出，他认为大数据未来应用有七大趋势。第一个趋势是物联网，现今有84亿件物品互相连结，远大于全球人口数;不只是桌电、笔电或手机等3C产品相互链接，还有物流公司用智慧扫描仪做智慧物流，这是可以

高盛人工智能报告中文版人工智能是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。经典地，这些包括自然语言处理和翻译，视觉感知，模式识别，决策制定等，但应用的数量和复杂性在快速增长。在这份报告中，我们将大部分分析聚焦在机器学习、人工智能的一个分支、深度学习、机器学习的一个分支。我们总结了二个关键点：简化地，机器学习是从案

如果在这个人工智能的时代，作为一个有理想抱负的程序员，或者学生、爱好者，不懂深度学习这个超热的话题，似乎已经跟时代脱节了。但是，深度学习对数学的要求，包括微积分、线性代数和概率论与数理统计等，让大部分的有理想抱负青年踟蹰前行。那么问题来了，理解深度学习，到底需不需要这些知识？关于深度学习，网上的资料很多，不过大部分都不太适合初学者。杨老师总结了几个原因：深度学习确实需要一定的数学基础。如果不用深入