简介：本文的首席执行官注释将介绍人工智能的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
最近，经常看到“缩小尺寸”一词。为了理解，我检查了一些信息，并与自己的理解结合在一起。
“缩小维度”一词来自中国科幻小说作家刘·辛辛的小说“三个身体”，现在许多公司都引入了本书中的“缩小罢工理论”的理论，以实现商业管理。是“降低维度”吗？
读过《三个身体》一书的官员可以更好地理解。如果您还没有阅读它，那么您可以从字面上理解它。首先，这是与低维度作斗争的高维度，例如：在两个维度上进行三维或两个维度的三维罢工，而对一个维度为单位。以某种方式减小尺寸，以使高维物体破裂。（对象的先前维度出现到下一个维度。对象本身的微粒子的力公式将变化，并且对象分子不会改变保持现有的稳定状态，可能会瓦解，从而造成对象本身的破坏。打击是减少攻击目标本身所在的空间维度，以便目标无法在低维度中生存以破坏目标）
让我们首先谈论第一个理解。那么，高维度对低维度的打击有什么影响？在这里说，我们必须首先谈论我们所属的物质世界的本质。我们的世界似乎是整合的，实际上是不同的维度。维度的不同维度就像是首先- 级金字塔。下一个世界只能是对上一个维度的投影，就像我们的三维世界通过拍摄出现在投影屏幕上。“或“上帝”在下一个层面上。我们的物质世界也可以分为三个维度：材料，空间，时间。空间比材料高的空间，时间比空间高。
实际上，我们为什么要抓住房子？
因为房屋是“高维”产品。
我们将货物分为三个维度：
第一维产品是指属于材料级别的各种有形产品或服务。该维度处于最低水平，并且最有可能改变。例如，通过技术创新带来的产品迭代，每一代苹果手机都将始终取得新的技术成就。新的能源车辆将始终会对传统汽车产生影响；互联网和人工智能处置的生活，等待某种传统行业。
第二维的产物是指可以为我们提供空间价值的产品。该领域的场景感不会受到第一维的创新影响。只有第二维的创新才能带来变化。也就是说，只有发生空间变化才能受到影响。位置和大小是空间的两个大规模。房屋的价值与建筑物的材料无关。不仅是大型城市的模式转移时，房屋的价值将受到影响。例如，旧城区被新城市所取代，因此新城市的房屋比旧城区的房屋更快。换句话说，只有空间的转移才能影响房屋的价值。
第三个维产品是指可以生产“时间”的产品。例如，近年来，美国硅谷的一些大兄弟一直在研究延长生命的各种方法。通道，尝试延长生命。它属于时间级。
例如，首先，金融行业与一个维度的商业（物质创新）无关。实际上，它是两个维度和三维之间的行业，就像两个维度和三维三明治一样。你为什么这么说？因为金融的本质是将三个维度的“时间”与两个维度的“空间”交换。例如：如果有一个项目，如果您自己做，将需要5年才能完成。如果您使用财务手段，则可以先完成融资，并且可以在两年内完成。该时间已经加速了三年，但与此同时，您还发布了一些股票，这意味着您自己的利润空间被划分了。缩短，赚钱的钱，这被称为“空间”。“这是财务的本质，在两个维度（空间）和三维（时间）的过度行业中。
商品的三个维度也是业务的三个维度。
缩小维度的尺寸实际上是当高维业务挑战低维业务时压碎的优势。服务，频道和模型。不改变。在科学和技术发展越来越快地越来越快的时代，无论您的产品有多高级，都总是很容易地替换您并颠覆您。对于第二个维度的产品，无论第一维度如何，房屋的价值都不会受到影响。除非外界的空间模式发生变化，否则会改变。
因此，我们看到世界各地都在变化，但是房子一直在那里，这是“房地产”的真正含义。铁阵营的士兵在流动，繁华，营地始终是营地。这是房地产的价值。在这个时代，只有到处都是谈判时代，到处都是“房屋”，才成为最可靠，最稳定的财富承运人。
也可以像这样理解：瞬时变化，更有价值的事情不容易改变。
另一个例子是互联网，其本质也是一个两维行业。由于互联网的空间，它大大缩短了消费者和产品的道路。它改变了信息路径并改变了人们之间的沟通方式。它对一个维持二维的传统行业产生了很大的影响，因此互联网非常容易为各种传统行业带来革命。金融业是该行业的首要行业我们知道，因为这是一个两维和三维三明治，因此，当金融行业遇到一个维持一个维持的传统行业和两个维度的房地产/互联网行业时，它可能是无敌的。因此金融业？有！第三维的时间行业！时间可以改变吗？
例如，一群来自一群中国富人的消息去年去了乌克兰，而硅谷之一的硅谷之一彼得·蒂尔（Peter Til）试图以各种方法来“永远生活”！承认他正在服用生长激素药物。这是他的“ Live To 120”计划的一部分。这不是“制造时间”？
Internet第一维的第一维的第一维的诞生已更改并优化了空间路径。从那时起，所有的社会运营逻辑都发生了变化：人，商品，现金，信息和其他有形和无形的事物已“连接”。对空间，迪迪和淘宝的限制对物理商店产生了巨大影响。在两个维持贸易的情况下，这是房地产，它对实体也有很大的影响。正如我们之前所说，房屋属于太空产品。无论第一维的创新，房屋的价值都不会受到影响。相反，它也可以吸收一个维持一个维持创新的成就，成为金融产品，不断增加价值...
2.5维多利亚的两维金融是像魔术一样嗜血的。它专门寻找价值抑郁和最大化价值的空间。当然，当它闻到增长空间的味道时，它将参与其中，尤其是互联网行业，例如didi/ofo。就像平台一样，它是由无形的资本力量控制的。当资本获得预期的利润时，它将被撤回，留下空白。2007年是人工智能；2008年的区块链无法逃脱...
以上是对“缩小维度”的第一个理解。让我们谈谈下面的第二个理解。
首先，让我们看一下降低维度的基本条件以对抗对手的基本条件：研究对手的核心维度。商店的尺寸主要分为：流量，客户获取，客户的尺寸主要分配费率，客户忠诚度，消费频率，声誉，管理才能，成本，采购渠道，分销渠道等。总的来说，商店的主要核心尺寸只有几个主要核心维度，例如：交通维度，位置的位置确定这个维度将相对较长。例如，品牌会影响客户获取率，声誉，忠诚度和消费频率。
例如，商店的商店经理非常有能力，管理和说服力，并且经常产生新鲜的营销黄金创意以使商店的业务蓬勃发展。在人才方面，它比其他商店更长。理解对手的核心维度后，您可以降低维度的尺寸。例如，竞争对手的流量尺寸很长，它如何缩短它？在其旁边打开类似的商店，立即缩短了它？他的交通尺寸将一半的交通尺寸。在对手所有者的流通上游开设类似的商店，立即降低了该商店的维度优势。不用说。许多人不想说实际上，许多商人在商业战争中都这样做。相似的品牌商店正在附近建立以削弱对手品牌的优势。HEDGEBRAND DIME具有其他维度的NSION，例如低成本策略对冲品牌的影响力。集合和关闭关键客户，大大降低了对手品牌的影响。例如，如果对手的才华拥有较长的才华，我应该做什么？挖掘角落？。
这些反病毒软件公司的崛起和卡巴斯基（Rising and Kaspersky）依靠收费来维持运营，费用是这些反病毒公司的重要方面。但是360抗病毒降临，人们是免费的，质量非常好。它突然将世界的维度缩小了，就像两个维度一样，将两个维度的物体在一个维空间中，他还能生存吗？
因此，当我们削减维度并打击他人时，我们必须始终保持警觉，以减少维度。
随着互联网的持续发展，各种计算机情报系统技术也发展得很好。那么有多少人知道人工智能？人工智能技术中的图像识别的观点是什么？您需要了解什么？当前流行的AI+图像识别技术，神经网络图像识别技术和非线性降低图像识别技术是两种最常用的图像识别技术。以下计算机培训分析了每个人的以下两种常见的AI图像识别技术。
1.神经网络图像识别技术
要了解AI图像的识别技术，最重要的是了解神经网络图像识别技术。实际上，神经网络图像识别技术是人工神经网络图像识别技术。在该过程中，计算结构反映了人脑的某些特征。在解释过程中，主要使用模拟，但是在实际使用过程中，IT训练发现神经网络系统本身并未完全模拟人类神经网络。它主要是通过人类。神经网络抽象，简化和模拟实现了相关计算结构的效率。
对于神经网络图像识别技术，可以通过使用神经网络应用神经网络学习算法来实现图像识别，我们首先需要准备相关的图像。而Kunming Beida Beida Bluebird认为，预处理主要包括实际转换真实的图像颜色图像呈灰色，度图，灰色图像以及灰度图像的标准化的旋转和放大。
第二，非线性减小图像识别技术
除了神经网络的图像识别技术外，非线性维度图像识别技术在当前AI时代也是一种更常用的图像识别技术。它是一种相对较高的图像识别技术，用于传统的图像识别技术应用程序。这种高度的特征使计算机在图像识别过程中通常承担很多不必要的负担。这种负担自然会影响图像识别的速度和质量。非线性减小图像识别技术是一种技术形式，可以更好地实现图像识别和降低尺寸。
在学习软件开发的过程中，许多人对IT行业的了解一无所知。我不知道IT行业能做什么？实际上，生活中的许多技术都需要根据计算机技术来实施。
Kunming计算机培训还可以在学习时了解更多相关的行业知识，这将极大地帮助未来的发展。
线性判别分析（LDA），也称为Fisher线性判别（FLD），是模式识别的经典算法。它在1996年引入了模式识别和人工智能。
线性识别分析的基本思想是将高维模型样本投影到最佳识别矢量空间，以实现提取分类信息和压缩特征空间的效果。投影后，距离和最小等级之间的距离，即，该模式在空间中具有最佳的分离。因此，这是一种有效的特征提取方法。该方法的使用可以使后者的后一个矩阵 - 投影模式的后一个矩阵样品，与此同时，矩阵是最小的。也就是说，它可以确保新空间中最小的内部距离和最大的间距距离，即，即确保矩阵的样本。该模式在空间中具有最佳的分离。
LDA受到监督，足以“对”您的单词进行分类
属于属性感知也称为压缩采样和压缩感测。作为一种新的采样理论，它使用开发信号的稀疏特征来获得带有随机采样信号的离散样本，该条件远小于nyquist采样率，并且然后，使用非线性重建算法完美地重建信号。cression感知是一种人工智能信息减少技术，它也是后5G通信中可能的应用技术之一。
[简介]近年来，随着对数据分析领域状况的越来越多的了解，许多大数据分析师使用四个主要数据分析和机器的方法减少来解决数据分析过程中的一些困难问题，这就是更容易，更有可能是有利的工作，并避免在某些工作中重复运动和过程。今天，我将解释机器学习的四种主要数据分析方法。我希望这对每个人都会有所帮助。
在拥挤的体育场里找到一个特定的人并不容易。将所有数据放在同一物理位置可能不会使发现更加容易。此外，由于原始系统的数据很慢，而且成本很高，因此相关的数据仅仅是存储在湖中的一小部分。更复杂的是，许多公司可能在多个本地数据中心和云提供商之间分布数百个数据存储。原始格式存储数据并不能消除数据的需求以适应每台计算机的学习过程。相反，它只是将这一过程的负担转移到了数据科学家。尽管湖泊可能具有所需的处理功能，但数据科学家通常通常不具有集成数据所需的技能。
在过去的几年中，一些数据准备工具已经出现，因此数据科学家可以访问简单的集成任务
更复杂的任务仍然需要高级技能。IT部门通常需要为数据湖中特定的ML流程创建一个新的数据集以营救，从而大大减慢了进度。数据虚拟化的好处已经开始应用新过程，例如Data Virtualit可以为任何数据提供一个单一的访问点，无论该机器的格式如何，无需将其复制到首先，中央存储库，提供相同物理数据的不同逻辑视图，而无需创建其他以创建其他物理数据。这提供了一种快速，便宜的方式，以提供不同的数据视图，以满足每种类型的用户和应用程序的唯一需求。这些逻辑视图可以通过使用复杂的优化技术应用于物理数据的复杂数据。转换和组合功能以实现最佳性能。
具体而言，数据虚拟化有助于通过以下方式应对这两个主要挑战
数据发现数据科学家可以访问更多数据。因为不必从原始系统复制数据集，因此可以在系统中使用，因此添加新内容将更快，更便宜。这些工具为实际复制提供了完全的灵活性。例如，对于一个过程，您可以选择实时访问源的所有数据，对于另一个过程，您可以选择实现物理内存（例如数据湖）中的所有必要数据，然后为另一个过程，然后，然后，另一个过程，然后是另一个过程，然后，然后是另一个过程，然后是另一个过程，然后，然后是另一个过程，然后是另一个过程，然后是另一个过程，然后是另一个过程，然后，然后是另一个过程，然后是另一个过程然后是另一个过程，然后是另一个过程，然后是另一个过程，然后是另一个过程，然后是另一个过程，然后另一个过程，然后，另一个过程是您可以选择仅反映数据一部分的混合策略（例如，经常使用或使用它的数据in该过程或可能对许多过程有用）。
所有数据集提供了一个可搜索目录，可以搜索
该目录包含大量元数据，标签，列，并使用有关每个数据集的信息。例如，谁使用每个数据集，何时以及如何使用它，数据集的内容也可以直接从该目录中搜索和查询。
工具是根据一致数据表示的，查询模型披露了所有数据
这意味着，无论数据最初存储在关系数据库中，Hadoop群集和SaaS应用程序也在NOSQL系统中，数据科学家都可以看到所有数据，就像将其存储在单个关系数据库中。可以通过SQL，REST或ODATA等标准方法访问此“虚拟数据库”。这些方法支持R，Scala，Python和Spark
ML和其他标准工具/语言。
IT数据架构师和数据科学家之间的职责很明确，成本有效分开
IT数据架构师可以使用DV创建“可重复使用的逻辑数据集”，以在许多过程中以有用的方式披露信息。这些逻辑数据集不需要物理复制数据。因此，工作负载要少得多，然后数据科学家可以修改这些数据集，这些数据集可用于满足每个ML过程的需求。根据定义，可重复使用的逻辑数据组件来处理复杂的问题，以处理诸如转换和性能优化等复杂问题，因此数据科学家可以根据需要执行最终（且更容易）的最终定制。
现代工具还包括高级管理功能
因此，可以集中安全策略，可以保留虚拟数据集的管道，并且可以在多个ML过程之间重复使用常见的转换和计算。数据虚拟化平台还可以无缝地向业务用户和应用程序呈现ML分析的结果，因此可以轻松合并到业务流程和报告中。随着机器学习和数据湖泊的持续扩散并支持现代分析，数据虚拟化是大大增加数据科学家的关键。您的核心技能，而不是数据管理，允许数据科学家访问更多数据并使用基于目录的数据以查找，找到，查找，查找，查找，找到，查找，查找，查找，查找，查找，查找，找到数据科学家并极大地简化了数据集成。因此，组织确实可以从手头的数据中受益。
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