通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码，没有复杂的理论推导，仅是图解，介绍这些算法是什么以及如何应用（例子主要是分类问题）。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下： 1、决策树 2、随机森林算法 3、逻辑回归 4、SVM 5、朴素贝叶斯 6、K最近邻算法 7、K均值算法 8、Adaboost 算法 9、神经网络 10、马尔可夫
第一次听到这个词儿，是在几年前的北京办公室，脑海中仍残留的画面是：当时我正运键如飞的敲着代码，胡MD不知道是刚从国外出差回来，还是刚开了Global的会，跟打了鸡血一样，在我身边不远处龙飞凤舞的同别人大谈特谈什么“Digital”…… 作为一个脚踏实地的老Dev，一听到“Digital”这个词儿，我的内心就是拒绝的，心想：“这人哪……不能当领导……当了领导果然就整这虚头巴脑的了………”
两大主题建设内容： 1.专业群（包括信息技术专业群和其他优势专业群）建设。 2.产业学院建设（包括引入华为载体资源平台和服务）：人才培养高地建设、技术服务高地建设； 打底座、插板卡、跨界融合、提供社会化服务。 1、通过信息技术专业群建设打造全校新一代信息技术底座； 2、通过产教融合，将全校专业群融合到信息技术底座上； 3、整合全校专业群资源，以产教融合方式建设校级产业学院提供社会化人才培养和工程项目服务； 4、整合产业学院及专业群的资源，以产教融合的方式建设创新研究院；
企业在信息化过程中，建立了多个业务系统，系统之间相互独立缺乏整合，形成了信息孤岛，数据查询难度大、速度慢。主要通过定制报表进行业务分析，数据很多，但报表之间缺乏关联和对照关系，缺乏综合分析深入，用户不能及时准确的获取数据的含义和趋势。
位置物联网+工业互联网，赋能智能制造
毫无疑问，更普及的5G技术正在成为现实。Gartner、CCSInsight和Counterpoint等主要分析机构都预测，到2021年，5G设备将占智能手机出货量的三分之一左右。这些预测之所以能达到预期的30-35%，统一的因素是更激进的消费者价格点，手机制造商自己也热衷于宣传这一点，以便从2020年的黑天鹅事件中恢复过来。
百度知识图谱覆盖十亿级实体，干亿级事实，涉及类目40多个，最大规模的中文知识图谱库●覆盖人物、影视、音乐、文学、商品、餐饮、旅游、出行、金融、教育、房产、医疗等垂类●行业知识图谱已有丰富的积累及应用
大多数沉静在“工业时代"的人们,还没有来得及搞清楚“信息时代"到底意味着什么；喊着“互联网思维”的人多了；在传统企业质疑“互联网思维”到底有多大威力的时候；"大数据时代"来了；“大数据"被质疑很难落地的时候，大家又在热谈德国的“工业4.0"了。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
自主ISP优化，提高逆光场景下设备一次识别成功率； ToF检测，精准距离识别，降低误识，提升防干扰能力； 多接口支持，韦根、RS485、继电器等； 高扩展性，支持与第三方平台对接基于人脸鉴权配合功能扩展。
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