大數(shù)據(jù)和人工智能一直是猜測(cè)和討論的熱點(diǎn)，但大數(shù)據(jù)到底是什么？是什么讓機(jī)器變得智能？大量數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)嗎？按照預(yù)定的規(guī)則生成特定的結(jié)果是否智能？所謂機(jī)器智能，就是機(jī)器(更多時(shí)候是計(jì)算機(jī))可以做只有人才能做的事情。如何判斷一臺(tái)機(jī)器是否智能？1950年，圖靈博士提出了測(cè)試的方法，即圖靈測(cè)試讓機(jī)器和人同時(shí)隱藏和回答問(wèn)題。如果提問(wèn)者分不清是機(jī)器在回答還是人在回答，那么機(jī)器就有智能。

明年微軟將會(huì)向用戶推送一個(gè)全新的Windows10 creator更新，Edge browser已經(jīng)成為微軟的一個(gè)重大調(diào)整項(xiàng)目，會(huì)不斷增加一些新的工具和功能改進(jìn)。例如，Edge瀏覽器現(xiàn)在可以支持谷歌的開(kāi)源壓縮算法Brotli。Brotli壓縮算法是Google之前Zopfli壓縮算法的繼承者，于2015年發(fā)布。與gzip算法不同，Brotli壓縮算法一開(kāi)始并不是作為一個(gè)獨(dú)立的算法存在，而是作為WOFF2字體格式的離線壓縮解決方案。

MaccabeesUpdate:2017 . 12 . 12受影響網(wǎng)站:針對(duì)各種關(guān)鍵詞組合，故意創(chuàng)建大量登陸頁(yè)面，如“地名A服務(wù)A”、“地名A服務(wù)B”、“地名B服務(wù)A”等。為了覆蓋這些關(guān)鍵詞，制作了大量的頁(yè)面，質(zhì)量通常不高。Maccabees這個(gè)名字是由SERoundtable.com的BarrySchwartz給出的，而不是谷歌官方給出的，因?yàn)榭雌饋?lái)谷歌不會(huì)再公布算法更新了，更不用說(shuō)這個(gè)名字了。

谷歌在一定程度上證實(shí)了這一更新，但只是說(shuō)在此期間推出了幾個(gè)小的更新，作為其日常工作的一部分，以提高相關(guān)性。移動(dòng)優(yōu)先級(jí)指數(shù)(MobileFirstIndex)于2017年10月中旬推出。受影響的網(wǎng)站:移動(dòng)優(yōu)先級(jí)指數(shù)是指谷歌優(yōu)先級(jí)指數(shù)網(wǎng)站的移動(dòng)版，并作為排名依據(jù)。以前，PC版本是有索引和排名的。

算法推薦個(gè)體與數(shù)據(jù)的關(guān)系如下:1。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng):算法推薦依賴(lài)于大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以包括用戶的個(gè)人信息、歷史行為、購(gòu)買(mǎi)記錄等。通過(guò)分析和挖掘這些數(shù)據(jù)，算法可以了解用戶的興趣、偏好和行為模式，并為他們提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。2.數(shù)據(jù)收集:為了推薦算法，需要收集和存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)。3.數(shù)據(jù)處理和分析:算法通過(guò)對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，提取有價(jià)值的信息。

以我們天九共享為例，新一輪的共享經(jīng)濟(jì)浪潮已經(jīng)到來(lái)，數(shù)據(jù)明星正在天九平臺(tái)上迅速聚集，形成了國(guó)內(nèi)最大的企業(yè)家大數(shù)據(jù)模式。我們利用度秘算法的億級(jí)計(jì)算能力，不斷看透“度秘”，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新企業(yè)與傳統(tǒng)企業(yè)雙端需求的精準(zhǔn)匹配，服務(wù)注冊(cè)創(chuàng)業(yè)者超過(guò)350萬(wàn)，覆蓋企業(yè)主4700萬(wàn)。正是因?yàn)橛辛藬?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，天九的共享才有了指數(shù)級(jí)的發(fā)展。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)(Data-driven)是一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的組織，它會(huì)及時(shí)獲取、處理和使用數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)造效益，不斷迭代和開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，并通過(guò)數(shù)據(jù)導(dǎo)航。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)其實(shí)是四步循環(huán):數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)反饋；這其中最重要的部分是數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)節(jié)，即在通過(guò)正確的方式獲得有用的數(shù)據(jù)后，通過(guò)數(shù)據(jù)分析獲得一些相關(guān)的數(shù)據(jù)觀察，比如用戶分層、購(gòu)買(mǎi)行為差異化的分析；需要分析這些觀察背后的原因，當(dāng)然可以是假設(shè)性的驗(yàn)證，也可以是探索性的分析，更重要的是這些分析后的結(jié)論可以有所行動(dòng)。