组建顶尖的人工智能团队？

对于什么时候应该使用机器学习/AI，很多人都会迟疑和顾虑，而作者正是因为经历了种种顾虑后，将经验总结成这篇文章，文摘菌编译了这篇文章，希望大家能够减少顾虑，更好地与机器学习或AI一起畅享学习之旅。

试想一下，你刚准备对一个临床试验的数据集上手进行分析一下。为了让你有带入感，我自己做了一份类似数据：

假设这些数据列出了患者在60天的疗程内，所接受的治疗天数(输入特征)以和某某疗法正确剂量(输出预测)之间的对应关系。

 

需要迁移什么以及迁移要付出多少成本?

企业在启动迁移计划时，需要查看云平台中当前拥有哪些业务系统以及尚需迁移的业务系统。一旦完全了解所拥有的内容，就可以开始分析应该首先迁移哪些系统。专家建议使用成本效益分析(CBA)流程来确定这一点，并建议根据每个云迁移项目的成本效益来对应采用这些项目的顺序进行排序。这样可以确保企业今年完成清单上的迁移项目，那么可能已经解决了为企业带来很大收益与财务支出的难题。

在为成本效益分析(CBA)带来云迁移的好处时，需要考虑在这个危机期间遇到的瓶颈或服务问题。例如，企业内部托管的服务台系统是否被证明影响灵活性工作?虽然当工作人员回到正常的办公环境时，情况可能不会继续如此，但事实证明缺乏灵活性的问题应该得到认真考虑，并相应地加以权衡。

混合部署仍有一席之地

虽然基于云计算的环境是许多企业的目标，但有时仍在运营一些内部部署资源。对于某些企业而言，安全和治理将要求某些项目保持在企业网络的控制之内，尽管随着首席信息安全官和首席技术官发现安全良好的公共云至少应与其内部部署数据中心一样安全，但这已不再是一个问题。

类似地，拥有可用的内部部署资源为数据链路可能不适合完全在云计算平台工作的企业提供了缓存或恢复的可能性。只要是在保修期内，保持安全性和比较新的状态，对重新使用某些物理设备的可能性持开放态度，这是在计划阶段的明智心态。



社交媒体上如今流传着一个类似玩笑的说法，“数字化转型的较大推动力是冠状病毒疫情”。虽然这可能有些言过其实，但是在全球各地持续蔓延的疫情确实使许多首席技术官将云迁移项目的优先级提高到首要的地位。根据预测，到2020年底，将有83%的企业工作负载在云中运行，因此，实施稳健的云迁移战略将使企业能够很大限度地获得云计算提供的回报，同时使流程尽可能高效和直接。


 

在跳跃表的结构中有head和tail表示指向头节点和尾节点的指针，能后快速的实现定位。level表示层数，len表示跳跃表的长度，BW表示后退指针，在从尾向前遍历的时候使用。

BW下面还有两个值分别表示分值（score）和成员对象（各个节点保存的成员对象）。

跳跃表的实现中，除了最底层的一层保存的是原始链表的完整数据，上层的节点数会越来越少，并且跨度会越来越大。

跳跃表的上面层就相当于索引层，都是为了找到最后的数据而服务的，数据量越大，条表所体现的查询的效率就越高，和平衡树的查询效率相差无几。

应用场景

因为ZSet是有序的集合，因此ZSet在实现排序类型的业务是比较常见的，比如在首页推荐10个最热门的帖子，也就是阅读量由高到低，排行榜的实现等业务。

下面就选用获取排行榜前前10名的选手作为案例实现，实现的代码如下所示：

（编辑：周口站长网）

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