作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/308 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 人力资源是组织的一个部门,负责处理员工的招聘.培训.管理和福利.一个组织每年都会雇佣几名员…

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解决基于BAE python+bottle开发上的一系列问题 - artwebs - 博客频道 - CSDN.NET 解决基于BAE python+bottle开发上的一系列问题 分类: python 2013-03-29 10:14 316人阅读 评论(0) 收藏 举报 1.使用bottle的配置问题 #-*- coding:utf-8 -*- import depend.app from depend.bottle import Bottle,debug, run from action i…

本文探讨的是kaggle中的一个案例-员工离职分析,从数据集中分析员工的离职原因,并发现其中的问题.数据主要包括影响员工离职的各种因素(工资.绩效.工作满意度.参加项目数.工作时长.是否升职.等)以及员工是否已经离职的对应记录. 数据来源:Human Resources Analytics | Kaggle 参考学习视频:http://www.tianshansoft.com/ 分析目的:分析员工离职原因. 1.对数据集中变量进行描述性分析,变量说明: 2.探索是否离职与公司满意度,绩效,工作时…

C#.NET 大型企业信息化系统集成快速开发平台 4.2 版本 – 员工离职管理 当公司有几万人,上千家加盟网点,几个庞大的直属分公司后,系统账户的有效管理也是一个头疼的问题,把所有的帐户及时进行科学的管理,有人员离职时及时进行记录,防止离职人员的系统账户有各种安全漏洞.   谁什么时间操作了什么帐户?都进行了什么备注?什么时间阻止了帐户的登录系统的权限?是否有多个人需要处理人员离职后的各种操作?后勤.IT.财务.人事?是否经过了确认?是否方便协调各个部门的操作?   每个子公司?网点?总部的管…

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…

[摘要]本文以Linux 2.6.25 内核为例,分析了基于platform总线的驱动模型.首先介绍了Platform总线的基本概念,接着介绍了platform device和platform driver的定义和加载过程,分析了其与基类device 和driver的派生关系及在此过程中面向对象的设计思想.最后以ARM S3C2440中I2C控制器为例介绍了基于platform总线的驱动开发流程. [关键字]platform_bus, platform_device, resource , pl…

一.背景: 项目中有一些特殊的需求,如个别渠道集成腾讯bugly,个别渠道集成易观统计,不同的渠道集成不同的推送策略(如Oppo渠道优先Opush推送),不同的渠道拥有不同的第三方登录集成等等.这些需求本身,往往都与外部集成进来的功能有关,且需求上,功能与渠道本身,有一定的映射关系,对于此类需求,具体项目构建时可以有如下几种策略: 1,不同的分支管理,以对应不同的差异化实现: 2,通过变体,实现不同的差异化构建: 3,通过Android Gradle参数化配置,实现差异化构建. 二.方案利弊分析…

微软的Power BI现在是一种正在大量结合人工智能(AI)的商业分析服务,它使用户无需编码经验或深厚的技术专长就能够创建报告,仪表板等.近日西雅图公司宣布推出几款新的AI功能,包括图像识别和文本分析,关键驱动程序分析,机器学习模型创建和Azure机器学习集成,旨在展示数据科学家的工作以及授权更多用户利用人工智能.   提供AI模型构建器 微软人工智能平台公司副总裁埃里克·博伊德在接受VentureBeat采访时说:“我认为能够接触到更广泛的受众,包括认知服务点亮和Power BI--这很酷.”…

来源商业新知网,原标题:让聊天机器人完美回复 | 基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM 语义匹配 语义匹配是NLP的一项重要应用.无论是问答系统.对话系统还是智能客服,都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题.这些NLP的应用,通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前,目标是通过对话的上下文信息,去匹配最佳的回复. 因而,让聊天机器人完美回复问题,是语义匹配的关键目标.作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队,百度在NLP领域积极创新.锐意进取,在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上,…