2019部门内部总结会
总结会2019年在两场大雪后即将过去，崭新的2020年即将到来。也是该总结过去一年并展望2020的时候。 12.19 下午我们十几个在京的同学在缺少「人手一把瓜子」的条件下开了两个多小时的闭门总结。通过这次机会和大家聊聊2019的血与火&罪与罚，说说2020的光明。武汉同学通过视频会议远程参加。 来小米快两年，看着四大体系平台一砖砖的盖起来并开始发挥越来越重要的作用。非常感谢一起奋斗的同学们。大家2019辛苦了！ 聚餐小米园区有两个可以点菜的餐厅，1988和2010，没错就是筷子上刻的那两个年份。我们是本着肥水不流外人田的私心「小米家饭，量大实惠」就选在园区聚餐。武汉同学选在一个奇怪的叫「红房子」的餐厅，名字虽怪，但是味道不错，别问我为啥知道。 供应链计划组的瑶祝酒提前就预定了大桌，并豪气的来了一..
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数据的一些观点
Data integrity at the origin先引一段文字表述一下核心观点： 今天，许多组织对如何解锁用于分析的数据的解决方案是建立迷宫般的数据管道。管道从一个或多个数据源检索，清理，然后转换数据并将其移动到另一个位置以供使用。这种数据管理方法通常会让使用数据的管道承担一项困难的任务，即验证入站数据的完整性，并构建复杂的逻辑来清理数据，以满足所需的质量级别。根本的问题是，数据源没有为其消费Data integrity at the origin者提供高质量数据的动机和责任。出于这个原因，我们强烈主张从源头保证数据完整性，我们的意思是，任何提供可消费数据的源都，必须明确地描述其数据质量的标准，并确保这些标准。这背后的主要原因是，原始系统和团队最熟悉他们的数据，并且最适合在源头修复它。数据网格架构..
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给大家介绍一个数据What-If Tool
机器学习世界的研究重点稍微从探索“模型 能够理解什么”，转向了研究“模型是如何理解的”。由于人们担心引入偏差，或者过度泛化模型的适用性，因此开发出了What-If Tool（WIT）这样的工具。这个工具可帮助数据科学家深入研究模型的行为，并将各种功能和数据集对输出的影响进行可视化。WIT由Google引入，简化了比较模型、切片数据集、可视化构面和编辑单个数据点等任务，并可以在Tensorboard 或Jupyter notebooks中使用。尽管WIT可以帮助执行分析，但研究者仍然需要对模型背后的数学 和理论有深刻的理解。WIT只是数据科学家 用来深入了解模型行为的工具，对于使用不当或缺乏训练不佳的算法，初级用户不应奢望有任何工具可以消除或减轻其风险或造成的损害。 在数据中我们对What-If充满了好奇，总..
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又是一年双十二
创新和求变的心这个世界的变有点失速，我们都在穷极各种方式去追赶。例如做一个单纯的信息系统，现在也是搞得越来越复杂， 前后端分离后还的把前端做的够漂亮， 够有情调。这里停几分钟怀念一下dBASE III的简单粗暴，MSDOS下一大数据库开发利器。 部门的同学们现在对Angular体系相对是比较熟悉了，也是时候更进一步，Essential JS 2是个好东西， 漂亮实用到一塌糊涂， 严重推荐各位对系统界面有极致要求的同学。需要进一步了解，重击这里： https://ej2.syncfusion.com/angular/
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