http://insights.thoughtworkers.org/ba-capability-and-development-path-in-thoughtworks/ 作者:ThoughtWorks – 亢江妹.未经允许,请勿私自转载. BA,或者称业务分析师,是企业数字能力和业务能力之间的沟通桥梁.随着企业数字转型的进一步深化,相信对BA这样的技能需求会越来越多,只是未必都用“BA/业务分析师”这样的Title. ThoughtWorks在创建之初,就有BA这样一个职位.Lupi Mes…

BA,或者称业务分析师,是企业数字能力和业务能力之间的沟通桥梁.随着企业数字转型的进一步深化,相信对BA这样的技能需求会越来越多,只是未必都用“BA/业务分析师”这样的Title. ThoughtWorks在创建之初,就有BA这样一个职位.Lupi Messenger是我的一个同事,她是ThoughtWorks的第一批BA,到现在为止做了18年,孙女都已经上小学了,我很仰慕.这二十年间变化很大,需求分析方法从最初的敏捷用户故事,演进到现在精益为基础的需求分析方法,BA的技能要求也在不断变化.整理…

乐酷工作室孙志伟:Testin云測试有广度有深度 省钱省力值得信赖 2014/10/16 · Testin · 开发人员訪谈 乐酷工作室是一个专业从事移动终端应用及游戏自主研发和运营的创业团队,眼下拥有神魔降临.将军令.赢话费赢三张等多款游戏,同一时候与百款优秀的产品单机产品在线运营.成立四年多来,已先后公布并运营了数千款大小产品,在全球的范围有着相当的知名度. 乐酷是Testin云測的忠有用户之中的一个,其总经理孙志伟表示,Testin云測有广度,在測试的过程中,包含160多种android机…

图的广度和深度遍历,具体内容教材有 clc;clear all;close all; %初始化邻接压缩表compressTable=[1 2;1 3;1 4;2 4;2 5;3 6;4 6;4 7];max_vertex = max(compressTable(:)); %压缩表中最大值就是邻接矩阵的宽与高graph_matrix = compressTableToMatrix(compressTable);%从邻接压缩表构造图的矩阵表示[x,y] = cylinder(1,max_vertex…

连通图的遍历(深度遍历/广度遍历) 概念:图中的所有节点都要遍历到,并且只能遍历一次. 深度遍历 广度遍历 深度遍历 概念:从一个给定的顶点开始,找到一条边,沿着这条边一直遍历. 广度遍历 概念:从一个给定的顶点开始,找到这个顶点下的所有子顶点后,再找下一层的子顶点. 深度遍历的实现思路 1,创建一个bool数组,用来识别哪个顶点已经被遍历过了. 2,递归 3,递归找给定顶点是否有下一个顶点(方法:get_first_neighbor),都找完后, 4,再递归找给定顶点之后的在3处找到的顶点后的…

现在有一种类似树的数据结构,但是不存在共同的根节点 root,每一个节点的结构为 {key: 'one', value: '1', children: [...]},都包含 key 和 value,如果存在 children 则内部会存在 n 个和此结构相同的节点,现模拟数据如下图: 已知一个 value 如 3-2-1,需要取出该路径上的所有 key,即期望得到 ['three', 'three-two', 'three-two-one']. 1.广度优先遍历 广度优先的算法如下图: 从上图可…

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识…

经过比拼,AlphaGo最终还是胜出,创造了人机大战历史上的一个新的里程碑.几乎所有的人都在谈论这件事情,这使得把“人工智能”.“深度学习”的热潮推向了新的一个高潮.AlphaGo就像科幻电影里具有人的思维和情感的机器人一样,被极大地神话了,而且这让更多的人对人工智能产生了畏惧感.那么,AlphaGo的胜利真的意味着人工智能(AI)已经超越人类了吗? 答案肯定是No. AlphaGo仍只是个机器,之所以它能够战胜李世石是完全依靠它强大的运算能力和模仿能力,但本身并不具备人类拥有的智慧.面对新的规…

GPU加速:宽深度推理 Accelerating Wide & Deep Recommender Inference on GPUs 推荐系统推动了许多最流行的在线平台的参与.随着为这些系统提供动力的数据量的快速增长,数据科学家正越来越多地从更传统的机器学习方法转向高度表达的深度学习模型,以提高其建议的质量.Google的广度和深度架构已经成为解决这些问题的一种流行的模型选择,既有其对信号稀疏性的鲁棒性,也有其通过DNN线性组合分类器API在TensorFlow中的用户友好实现.虽然这些深度学习…

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(…