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2019-03-19 17:56 来源:腾讯健康

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  东方汇易边再战,周琦的进攻积极性明显有所提高,一上来就持球单打对手,虽然没能命中,可他很快接到队友妙传,送出了本场第二次灌篮。戈登飙中三分扳平比分,两队继续维持分庭抗礼的态势,哈登在上半场就已经轰下21+4+4数据,引领火箭次节净胜4分,从而在上半场与开拓者打成55-55平。

及至进入下半场的鏖战,唐斯继续疯狂肆虐演出,尤其是末节开局还飙中三分率队打出7-2攻击波,逐步引领森林狼拉开15+的领先优势。或许大家会球员的状态是有起伏的一场比赛的好坏不能代表整个赛季的好坏,显然大家说的这话没有错但是对于布拉切来说在这一轮系列赛上表现的都不好,除了在G3比赛的最后一段比赛表现的还可以之外,其余的3场比赛都可以说是输球真因。

  他鬼魅的出现在了一个致命的位置,完成了致命的抢断,随后一马平川,完成了一次致命的快攻,对于北京来说,这无疑是一次致命的失误,导致了致命的结局。而如今,火箭队已经创造了一部分历史,目前他们领先了勇士队个胜场,拿到常规赛第一几乎是板上钉钉的事儿;至于MVP,哈登当选根本没有任何悬念,唯一的悬念是能否全票当选。

  这场比赛赛前我们做好各种困难准备,准备的比较充分,其实这种比赛技战术可能不是特别重要,双方没有太多秘密可言,打到第四场该变的都变了,赛前我要求赢就行,不要在乎得多少分。在雅尼斯的打造下,北京男篮以团队著称而且是一支作风强硬的球队,但是刘晓宇的球风偏软所以在这种体系下刘晓宇根本就发挥不出来自己的价值,但是即便如此如今北京被淘汰出局刘晓宇这个锅似乎真要背很长一段时间了。

待到最后关头,双方战成69平。

  辽宁男篮感谢信全文如下:在辽篮历经苦战以3比1战胜北京队进入CBA半决赛之后,辽篮俱乐部正式宣布:辽篮半决赛的主场将回归大本营----辽宁体育馆。

  就在昨天2017-2018赛季CBA联赛季后赛1/4决赛进行了两场比赛,分别是辽宁VS北京、新疆VS广东,最终辽宁战胜了北京3:1挺近半决赛,同时广东也战胜了新疆也以3:1的大比分挺近了半决赛。跟以前一样,球队面临困难时我们都会立足于防守,活塞队下半场只得到38分就足以证明我们高效的防守。

  当然,新疆出局也不仅仅这个原因。

  根据报告,北京外援阿隆-杰克逊常规时间的压哨三分属于走步违例,辽宁外援莱斯特-哈德森在加时赛的持球突破属于走步违例。显然在这种数据面前刘晓宇对于北京最终被淘汰是必须背锅的,同时在去家休赛期北京之所以引进刘晓宇无非就是希望能够填补孙悦留下的空缺,然而我们能够看到的是刘晓宇不仅没有能够帮助北京取得胜利反而成为了北京输球的真因,事实上刘晓宇与北京男篮的体系是不兼容的。

  他的身高达到6尺9寸(米),却能投能传能隔扣,运动能力爆表,进攻端无可阻挡。

  东方汇关于国家队的话题,中国男篮有非常多的聪明专家和智囊,非常有智慧和担当的领导,他们这些领袖和智者会知道为中国篮球发展做些什么。

  进入次节比赛,火箭连续3记三分加乔约翰逊上篮,打出一波11-3攻势,一举将比分反超为38-34。显然最后的3个失误是首钢输球的主要原因,但是除了这三次失误之外还有一人也有非常大的责任这人就是北京首发后卫刘晓宇,在昨天的比赛上刘晓宇全场比赛出战分钟3投0中拿下了0分2篮板1犯规1失误的尴尬数据,不得不说在后卫线吃紧的情况下,刘晓宇的迷失让雅尼斯十分头疼,他只能更多使用方硕!相信看过昨天比赛的球迷就能够看的出来刘晓宇在比赛上表现的有多么尴尬,在进攻端刘晓宇几乎找到任何出手的空间,尤其是作为一名核心后卫而言最拿手的技术就应该是突破分球,但是就是这样一项最为基本的技术刘晓宇竟然都没有想会全场比赛我们真的没有看到他突破到禁区,更没有看到他在突破禁区之后有分球的表现,全场比赛0次助攻就是最好的证明。

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编辑记者等注定被机器人抢饭碗?我们可以学编程

2019-03-19 08:31:00 网易科技 分享
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东方汇 目前已有多名裁判被降档处理。 黑曜石巨龙圣地

  据《金融时报》报道,现在也许是放弃从事新闻工作、成为机器学习程序员的时候了。这似乎是个符合逻辑的举动,与“如果不能打败他们,就加入他们”的理念不谋而合。过去几年里,我们已经看到过成千上万的专栏文章讨论人们担心机器人抢走他们的工作。现在看来,唯一可保安全的工作就是为机器人编程。

  这份工作的薪酬也很吸引人,机器学习专家的薪酬是计算机行业从业人员中最高的。程序员在线社区Stack Overflow统计显示,在美国,机器学习专家的平均年薪超过10万美元。在英国法国,这些人的薪酬同样比开发者和数据科学家更高。

  机器学习是一种人工智能(AI),它能让计算机在没有明确编程指令的情况下收集信息。对于那些尝试分析越来越多、越来越复杂数据的公司来说,这种能力是必不可少的。拥有熟练编程技能的人也供不应求。利用机器学习来帮助企业分析IT系统日志的初创公司Logz.io联合创始人阿萨夫·伊戈尔(Asaf Yigal)说:“我们发现找到合适的人才非常困难,这样的人才可以获得令他们自己都感到不可思议的报酬。”

  Logz.io编程团队中,20%的成员都专注于机器学习。伊戈尔表示,他经常从网络安全行业挖人,因为他们能将数学技能和商业经验完美结合起来。牛津大学计算机科学教授、AI公司DiffBlue创始人丹尼尔·克洛伊宁(Daniel Kroening)说:“这个市场完全处于人才枯竭状态,无法找到需要招募的人,那也是公司不惜为此付出巨大代价的原因。”

  那么你如何改变职业,进入这个有利可图的领域呢?Stack Overflow的洞见主管凯文·特洛伊(Kevin Troy)说:“你需要懂得许多数学知识,最好拥有博士学位。许多机器学习专家都是从学术界招募来的。”利用机器学习技术检测欺诈点击的广告公司Sublime Skinz数据科学主管柯拉莉·彼得曼(Coralie Petermann)表示:“我正寻找那些能更好理解复杂问题的人。我问了许多具体问题,不仅仅限于广告问题,但我想了解这个人是怎么想的。”

  在彼得曼的25人团队中,有5人正研发机器学习,她希望明年至少再招募到5人。那些迟迟没有发现职业机遇的学生,正将目光重新转回学校。过去几年,向牛津大学申请攻读机器学习研究生的人数大幅增长。克洛伊宁说:“去年我们收到150份到160份申请,其中只有10人对机器学习感兴趣。今年收到250份申请,有150人对机器学习产生兴趣。”

  如果对在大学深造数年不感兴趣,还有其他可进入机器学习领域的路径。克洛伊宁举例说,在发现难以找到合适的员工后,他自己在DiffBlue创建了机器学习训练项目。他说:“我们招募拥有计算机科学或数学专业的人才,然后对他们进行相关培训。雇佣他们要廉价得多,他们的薪酬大约只有机器学习开发者的一半。”

  市场中充斥着许多并不真正了解算法的人。克洛伊宁已经被大量申请淹没了,他说:“人们渴望接受培训,到目前为止,我们还未曾向招募人员支付过任何费用。”克洛伊宁说,学员需要3到4个月培训才会开始变得“有用”。DiffBlue已经为多家金融服务公司开发技术,目前拥有45名员工,今年计划扩展到100人。

  通过在线教程自学也是一种方案。三大在线教育提供商Coursera、Udacity以及edX都提供类似项目,Coursera上的吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程被认为是开始学习的最佳之地。可是Logz.io的伊戈尔怀疑自学的成果。他说:“许多人说他们懂得机器学习,但实际上并非如此。市场上充斥着许多并不真正了解算法的人。”伊戈尔为求职者举行实践测试,以剔除那些滥竽充数者。

  与任何供需失衡相似,机器学习领域的问题终将得到纠正。Stack Overflow表示,在其在线论坛上,机器学习专家的数量正逐渐增加。特洛伊说:“我们调查用户在做什么。在某些地区,我们看到从事机器学习工作的人正以每年50%的速度增加。5年前,Stack Overflow的流量只有0.5%与机器学习有关,现在已经增长至4%,5年间增长了7倍。”

  那么,现在就攻读博士学位,并在机器学习大潮中赚钱为时已晚吗?或许。这个领域的薪资增长已经放缓,但工资水平依然高于其他计算机科学岗位。而且无论如何,学习机器学习都是个好主意。特洛伊说:“这将是所有开发者都需要了解一点儿的技术。将来,每家公司可能都会有几名机器学习专家,然后又20到40位了解机器学习知识的开发者,以便他们能够与这些程序互动。”

责编:陶宗瑶(实习生)
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