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“你做数据分析的方法论是什么？”这个问题让很多新手同学两股战战。啥是数据分析方法论？每天select
刚刚转行在一家互联网金融机构做业务部门的数据分析师，目前只有我一个人，在平时的工作中会面临着大量的数据需求，
本文是在pytorch官网教程“训练一个图片分类器”中自认为有用部分进行的截取、翻译和再注释(严格说的话算半原创吧)。便于日后复习、修正和补充。
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数据说·梦想季成功的关键在于相信自己有成功的能力。数据之路，与你同行！——数据说·梦想季导读：要做好数据分析
人工智能技术作为产业数字化转型的新兴动力和重点产业，被 《“十四五”数据经济发展规划》列为未来五年推动数字经济发展的重要底层技术，可有效促进底层基础设施的智能化升级，提供政务服务、智慧城市、智能制造、自动驾驶、语言智能等上层智能应用。然而人工智能技术在实际落地过程中，存在着技术使用门槛高、算力资源昂贵、人力投入高、项目周期长、人才稀缺等问题。星环科技推出的Sophon CE（Community E
业务方要你人工智能大数据精准预测，预测偏差多少钱，就扣你多少钱的工资，你怕不？！偏偏真的就有很多类似场景，话
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问：1、研发和测试的时间比，多少合理？2、一个版本，60个Bug（致命2，严重3，普通30，一般5），能得出啥结论？问题1、研发和测试的时间比，多少合理？IDO老徐，答：1、有很多统计方法，不同的团队，能力不同，业务不同，差异化很大。2、如果是写文章，给大家一些参考数据。我的建议是，三分之一。具体，根据团队实际情况，以及每个版本的复盘总结，去调整后续的时间占比。3、参考文章：“测试时间估算”的现状
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