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為“大”的數據,但是這些數據是沒有流動屬性的“死”數據,并不能驅動企業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。如企業(yè)人力資源管理中人的信息,不能隨崗位變化等自動更新。 而在互聯(lián)網時代,在線和數據雙螺旋結構讓數據可流動、可共享、有意義。一方面,互聯(lián)網加速了數據的積累,線上的數據是動態(tài)變化的,用戶的每個動作、來自:云商店錯的組織架構和信息體系,也引起了更多企業(yè)的反思。 ● 反思服務治理的靈活性:SOA 是提倡組件化、隨意組裝、面向服務的敏捷管理思想。依據這種思想,企業(yè)可以思考自身服務模式、 組織架構是否靈活,是否能滿足客戶需求、產品和服務等眾多商業(yè)要素的不確定。 ● 反思業(yè)務協(xié)作的敏捷性:業(yè)務協(xié)作能力取決于“人”的協(xié)作能力。亞馬遜來自:云商店
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用于識別手寫數字的模型呢?讓我們來一探究竟吧。 數據集的選擇與準備 機器學習中的傳統(tǒng)機器學習和深度學習都是數據驅動的研究領域,需要基于大量的歷史數據對模型進行訓練,再使用模型對新的數據進行推理和預測,因此數據是機器學習中的關鍵要素之一。 MNIST數據集是目前手寫數字識別領域使用來自:百科來自:專題
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