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  • 下面来看看,未来哪10种职业最容易被机器代替,今年找工作尽量避开这些大坑吧。正文共:2806 字 预计阅读时间:8 分钟当今这个时代,就业市场是战场。而人工智能和机器人的发展,更是在职场上丢下一枚重磅炸弹。很...
        

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    当今这个时代,就业市场是战场。而人工智能和机器人的发展,更是在职场上丢下一枚重磅炸弹。下面来看看,未来哪10种职业最容易被机器代替,今年找工作尽量避开这些大坑吧。

    正文共:2806 字 

    预计阅读时间:8 分钟

    当今这个时代,就业市场是战场。

    而人工智能和机器人的发展,更是在职场上丢下一枚重磅炸弹。

    很多传统上看似安全的工作,在新技术冲击下,也不再是铁饭碗(iron bowl)。

    下面来看看,未来哪10种职业最容易被机器代替,

    今年找工作尽量避开这些大坑吧。

    01 Translator 翻译

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    翻译曾经也是很多语言毕业生的就业方向之一,但在人工智能浪潮中,

    Google引入了神经机器翻译系统,科大讯飞等公司研制出的翻译软件已经能接近80%的准确度。

    可以想见,未来低端的翻译将彻底被取代,即便是高端的同传、交传,也将受到极大冲击,想单纯靠一门语言吃饱饭是越来越难了。

    图像识别软件和语音识别软件为语言翻译带来了一些重要的进展。

    像谷歌的Word Lens这样的应用程序可以实时地从标志和文档中翻译单词,还有大量的翻译应用程序可以根据输入的一个单词或短语提供翻译服务。

    有的程序还可以读出单词和短语。当然,这种技术仍然存在一些文化上的理解困难,但是原始的逐字翻译将很快被自动化完全取代。

    因此,如果你所从事的并非高薪的商务谈判或国家安全问题翻译工作,那么你的工作就会被性能优良的工具取代。

    02 Insurance underwriter 保险承包人

    保险看似是个黄金工作,很多人被这个行业还不错的薪资吸引住了。

    但其实,在人工智能时代,保险业从业者到底还能不能保住金饭碗,可能要打个大大的问号了。

    当你通过经纪人或代理人申请保险时,你的申请必须经过审查,以确定风险是否值得保险公司接受。这项工作由承保人执行。他们审查你的申请并决定是否提供保险,以及将提供的保险数额。

    保险承保人面临着被自动化取代的风险,因为应用程序可以标准化,而且大多数公司都制定了确定资格的规则。

    机器学习可以帮助计算机系统学习这些规则,并将它们应用到申请审查中。

    03 Sales representativ 销售代表

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    直觉告诉我们,做销售需要人与人的交流。

    但是,电子商务正在改变我们的购买决定,特别是那些在主要竞争对手之间没有太多差别的领域。

    Fliptop的首席执行官Doug Camplejohn说:“如果你正在销售特殊产品或高价格、低产量的产品,人工智能对你的威胁并不大,但如果你销售的是一种高产出的普通产品,你最好开始润色你的简历。”“这些产品的销售都可以在网上进行。

    04 Call center worker 电话中心从业者

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    曾几何时,我们认为与人打交道的工作,至少还需要人还做吧。

    比如客服中心,总要有人接听电话吧。

    但现在,你还真分不清接听你电话的到底是人还是机器。

    在这一点上,大多数人都熟悉自动化的客户服务电话和电话营销。

    使用自然语言处理、自动接听电话线能够更好地理解客户所说的内容,并正确引导客户。

    通常还有一个选项可以选择 “真人”接听,但这个岗位在未来几年内也会被淘汰。

    此外,自动化可能会导致对求助热线的电话减少,至少在客户服务方面是如此。智能系统由传感器远程监控,可以帮助进行产品维护和防止潜在问题的出现。

    05 Sorter 分类人员

    物流行业在人工智能冲击下,整体格局也在大变。

    而行业中的从业人员,可能是最早感受到寒潮的一批人。

    分类需要经过训练的眼睛和分类人员,通常是在工厂里从传送带中取出受损或不完美的产品。

    自动化检测技术不断发展,与人类的产出相匹配。

    现在,人们通常会对每一件物品进行手工分类和检查——例如,安全带螺栓。

    视觉检查相机曾经的花费高达3万美元,现在只需1000美元,视觉检查系统快速、高效、高度准确。

    06 Data entry 数据输入

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    在很多行业里,数据都走在重要的资产,准确的数据输入是必不可少的。

    但科技时代,可能就再也不需要人来做数据输入和简单处理的事情了,

    自动数据输入不仅更快,还能更强,更准确。

    例如,司机在路上和地点上的数据可以被机载传感器捕获,并与GPS数据结合,并自动送入后端系统。

    这些数据可以自动与日常目标和计划进行比较,并代表该驱动程序进行处理。这样一来,数据输入的效率更高,取得结果的速度也更快。

    但是还有许多数据——尤其是历史数据——仍然需要人工数字化,短期内还会有大量数据需要扫描,因此对人工数据输入工作人员的需求将会慢慢减少。

    07 Tax Preparer 报税员

    许多人都雇佣了报税员,他们帮你弄清楚你欠了多少钱或者你会在缴税时得到什么。

    但未来,除了一些过于复杂的税法问题之外,大多数人在没有其他人帮助的情况下,很有可能会自己提交税收。

    税务表格是标准化的,机器将能够阅读信息,并问你几个问题来处理你的文书工作。比如,近年来已经出现了像TurboTax这样的软件。

    当然,税法是复杂的,有问题、含糊不清和不规范的地方,仍然需要有深入知识的人,他们能做的远远不止填好正确的表格。

    08 Fast food workers 快餐店服务人员

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    餐饮业在人工智能面前,也将面临大洗牌。

    世界各地的一些麦当劳餐厅已经启用了自动订购系统,接下来可能会研发自动烹饪机器。

    自助服务系统可能不能很好地处理客服问题,但是可视系统可以让办公室职员来处理投诉。

    自动化也会影响到休闲餐厅,因为桌面平板电脑订购系统已经占领了Chili's等餐厅。

    09 Field technician 实地考察人员

    许多工作要求员工去实地考察工作地点或机器,并检查操作流程。

    物联网的新发展可能会取代这份工作。

    低成本的传感器结合可用性高的蜂窝/卫星通信和云技术正在实现站点自动化、安装警报系统,并且可以通过桌面或移动设备进行检查和维护。

    10 Assemby line workers 流水线工人

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    几十年前就有言论称自动化将会取代制造业,但在不久的未来,可能就是现实了。

    自工业革命以来,科技、工厂和工作之间的关系一直很微妙。

    几十年来,机器人技术一直被用于制造业,尤其是在福特和丰田等大型企业,而且这种技术还在继续发展。

    在未来,随着人工智能和电子化操作的进一步推广,流水线工人的生存空间还将被进一步挤压。

    好了,你还知道有哪些工作也面临类似的威胁呢?


    640?


    出处:51CTO

    链接:http://ai.51cto.com/art/201802/566542.htm



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  • 大概从人类发明机器的那一刻起,就再没有什么“铁饭碗”了,最容易被人类取代的职位,主要如下: 行政文员、秘书、助理 财务:银行柜员、出纳、会计、审计 客服:前台、接线员、售货员、导购 中层管理者 创意者...

    大概从人类发明机器的那一刻起,就再没有什么“铁饭碗”了,最容易被人类取代的职位,主要如下:

    1. 行政文员、秘书、助理
    2. 财务:银行柜员、出纳、会计、审计
    3. 客服:前台、接线员、售货员、导购
    4. 中层管理者
    5. 创意者:设计师、记者、教授、律师、建筑师
    6. 手艺人:铁匠、渔民、厨师、面包师、调酒师
    7. 中介
    8. 管理员:仓库管理员、分拣员、图书馆管理员、邮递员、保安
    9. 驾驶员:司机、飞行员
    10. 危险工种:救援人员、士兵、宇航员、科学实验人员
    11. 服务员:超市店员、收银员、点餐员、保洁员、加油员
    12. 医药业者:药剂师、手术助理、实验室助理、老人护理员
    13. 流水线工人、清洁工、印刷工人

    也就是说,有了科技发展,世界生产力总体上一定是提升的,创造财富的能力也是逐渐提高的—— 最简单的观察,世界上养活的人只会是越来越多的。


    成为一名人工智能工程师,需要了解的知识体系

    http://www.duozhishidai.com/article-14600-1.html

    入行人工智能需要的五大技能

    http://www.duozhishidai.com/article-13117-1.html

    人工智能需要掌握那些知识点,主要应该看些什么书籍?

    http://www.duozhishidai.com/article-12321-1.html

     

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  • 在所有常见的艺术创作工种中,“演员”判定为最容易被机器自动化取代的行业,概率高达 37.4%。 但怎么说呢,撇开科幻小说中用虚拟形象取代真人演员的情节不谈,单单是当下以假乱真的“抠图剧”就让我们对这个...

    来源:源于中国的现代景观研究平台

    本文已获授权

    当下,风景园林或景观设计行业不能只在自己的小圈子讨论设计好或不好,而是应该跨出舒适区,与不同的行业交流切磋。笔者一直对AI充满关注。认为未来是AI的时代,我们人类应该要未雨绸缪,更好地驾驭AI,或与AI并肩战斗。

    从围棋AlphaGo、AlphaGo Master到AlphaGo Zero的演变和进化,我们看到了什么?

    今年伦敦当地时间10月18日18:00(北京时间19日01:00),谷歌旗下的DeepMind团队公布了进化后的最强版AlphaGo ,代号AlphaGo Zero。

    新版本的AlphaGo究竟有多厉害?打败李世石的AlphaGo用了3000万盘比赛作为训练数据,AlphaGo Zero用了490万盘比赛数据。经过3天的训练,AlphaGo Zero就以100:0的比分完胜对阵李世石的那版AlphaGo。与学习大量人类棋谱起步的前代AlphaGo不同,AlphaGo Zero是从“婴儿般的白纸”开始,通过3天数百万盘自我对弈,走完了人类千年的围棋历史,并探索出了不少横空出世的招法。自我对弈40天后,AlphaGo Zero变得更为强大,超过了此前击败当今第一人柯洁的“大师”版AlphaGo。通过数百万次自我对弈,AlphaGo从零开始掌握了围棋,在短短几天内就积累起了人类几千年才有的知识。AlphaGo Zero也发现了新的知识,发展出打破常规的策略和新招,却又更胜一筹。

    该团队的负责人哈萨比斯等人撰文《AlphaGo Zero从零开始》提到:人工智能研究的一个长期目标就是创造能在最有挑战性的领域,不用人类输入就达到超人水平的算法。AlphaGo Zero之所以能当自己的老师,是用了一种叫强化学习的新模式。系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始,将该神经网络和一个强力搜索算法结合,自我对弈。在对弈过程中,神经网络不断调整、升级,预测每一步落子和最终的胜利者。升级后的神经网络与搜索网络结合成一个更强的新版本AlphaGo Zero,如此往复循环。每过一轮,系统的表现就提高了一点点,自我对弈的质量也提高了一点点。神经网络越来越准确,AlphaGo Zero的版本也越来越强。

    那么从阿法狗的进化,我们发现AI强大的学习能力。所以,人类开始担忧:AI会不会取代人类?或者说:在这个时代,做什么工作最有可能被机器人淘汰?干什么最不容易被淘汰?

    上周BBC分析了365个职业,我们意外地看到如摄影师之类的艺术家职业也正在被AI所取代,那么就是说:AI也已经能拍出美美的照片了??

    上周,《纽约客》杂志的一张最新封面毫无征兆地在朋友圈里刷了屏。封面上,人类坐地行乞,机器人则扮演了施予者的角色,意指明显——在未来社会,人类的工作机会被不断进化的机器人剥夺,从而沦为了流落街头的弱者。

    BBC 基于剑桥大学研究者 MichaelOsborne 和 Carl Frey 的数据体系分析了 365 中职业在未来的“被淘汰概率”。

    虽说他们分析的仅仅是这些职业在英国的前景,所基于的也不过是英国本土的数据。但从这些概率中,我们可以得出两个基本的结论:

    如果你的工作包含以下三类技能要求,那么,你被机器人取代的可能性非常小:

    社交能力、协商能力、以及人情练达的艺术;

    同情心,以及对他人真心实意的扶助和关切;

    创意和审美。

    如果你的工作符合以下特征,那么,你被机器人取代的可能性非常大:

    无需天赋,经由训练即可掌握的技能;

    大量的重复性劳动,每天上班无需过脑,但手熟尔;

    工作空间狭小,坐在格子间里,不闻天下事。

    以下则是部分具体职业的前景展望,我们重点关注了摄影师这个职业!但是,我们往下看到了建筑师????

    电话推销员

    被取代概率99.0%

    打字员

    被取代概率98.5%

    会计

    被取代概率97.6%

    保险业务员

    被取代概率97.0%

    银行职员

    被取代概率:96.8%

    政府职员

    被取代概率:96.8%

    接线员

    被取代概率:96.5%

    前台

    被取代概率:95.6%

    机器人前台这两年已经多次登上了新闻标题,话题度最高的是由日本软银公司开发的 Pepper。目前,日本以及欧美多国都已经有医院、银行、电器店之类的机构购买了 Pepper,作为前台接待人员使用。

    客服

    被取代概率:91.0%

    人事

    被取代概率:89.7%

    保安

    被取代概率:89.3%

    房地产经纪人

    被取代概率:86%

    工人,以及瓦匠、园丁、清洁工、司机、木匠、水管工等第一、第二产业工作

    被取代概率:80%-60%

    厨师

    被取代概率:73.4%

    IT工程师

    被取代概率:58.3%

    图书管理员

    被取代概率:51.9%

    摄影师

    被取代概率:50.3%

    令人惊讶的是,摄影师这样一份依赖主观审美的工作竟然也被判定为有超过 50% 的可能被机器人取代。

    而谷歌也的确开发出了一种试验性的深度学习系统,这个系统会模仿专业摄影师来展开工作,从谷歌街景中浏览景观图,分析出最佳的构图,然后进行各种后期处理,从而创造出一幅赏心悦目的图像。

    下面是该 AI 系统基于 Google 街景创作出来的一些作品:

    演员、艺人

    被取代概率:37.4%

    在所有常见的艺术创作工种中,“演员”被判定为最容易被机器自动化取代的行业,概率高达 37.4%。

    但怎么说呢,撇开科幻小说中用虚拟形象取代真人演员的情节不谈,单单是当下以假乱真的“抠图剧”就让我们对这个行业被取代的前景充满了信心。

    化妆师

    被取代概率:36.9%

    写手、翻译

    被取代概率:32.7%

    理发师

    被取代概率:32.7%

    运动员

    被取代概率:28.3%

    警察

    被取代概率:22.4%

    程序员

    被取代概率:8.5%

    记者

    被取代概率:8.4%

    保姆

    被取代概率:8.0%

    健身教练

    被取代概率:7.5%

    艺术家、音乐家、科学家

    被取代概率分别为:3.8%、4.5%、6.2%

    无论技术如何进步,人工智能如何完善,对人类而言,创造力、思考能力和审美能力都是无法被模仿、被替代的最后堡垒。

    律师、法官

    被取代概率:3.5%

    牙医、理疗师

    被取代概率:2.1%

    建筑师

    被取代概率:1.8%

    近年,已经有各种各样的所谓“人工智能建筑师”被开发出来,但这些系统能完成的工作仅仅是画图纸而已。

    公关人员

    被取代概率:1.4%

    心理医生

    被取代概率:0.7%

    教师

    被取代概率:0.4%

    酒店管理者

    被取代概率:0.4%

    从中我们可以看出:在专家的评估中,图像审美与其他艺术不同,是可以被量化、数据化的。

    那么,问题来了。以建筑师为代表的设计师被取代指数为1.8%,名列该榜倒数第五位。其点评是因为:“以建筑师为代表的设计师真正赖以立足的创意、审美、空间感、建筑理念和抽象的判断都是机器难以模仿的。”

    套用一句同济建筑城规学院领导的话来说:未来所有的人都是设计师,而所有的公司都是设计公司。

    那么,再深究下去,景观设计师是否比建筑师更不容易被AI所取代?

    我觉得答案是显而易见的,景观设计师几乎很难被取代。有以下三个原因:

    1. 对风景园林的审美存在主观性首先有东西方的差异,其次即使都是中国人,人与人也对园林景观有着不同的看法,差异也很大。这一点建筑行业的标准相对统一,审美比较一致。

    2. 如果说图像审美可以通过大数据进行量化,但是风景园林的审美则难于被量化。我们很难说苏州园林指数34567,而日本园林的指数是76543,彼得沃克作品指数是86532,巴拉甘作品指数是97651....等等。依据不足,数据也不够大,如何被量化?

    3.无法用大数据来量化并优化学习的根本原因是,风景园林或景观设计的标准和规律并不明确。哪些人或设计项目可以成为标准?这些标准的判断是一致的吗?还是各有矛盾?所以说,我们不要为难AI了,他都无从下手,学都不知道如何学,他如何战胜人类?这实在是AI厚黑学的经典案例。

    当然,风景园林学科中很多已经标准化的内容会更容易被大数据穷举法运算出来,这实在都不需要AI出手。

    最后,我们还是希望说透一个问题:审美是否可以被量化?而如何被量化?

    要回答这个问题,还是回头问:“美到底是什么?”

    应该说,美是一种引起人的愉悦感的物质属性。“认为一个事物美”,可以被看成一个行为或是大脑的一个认知活动。无论你是谁、对象是什么、在什么时候,这个活动都是有一定的共通性的。

    而从神经科学角度来定义美的这类研究,叫“神经美学(Neuroaesthetics)”。这是一个相对较新的美学分支,最开始是由伦敦大学学院的神经美学教授Semir Zeki(泽米儿·泽基)提出的,他本身也是一个很有名的视觉神经科学家。Zeki在神经美学上最大的一个贡献是发现负责评价“一个视觉作品美不美”的大脑区域——覆盖于眼眶之上的大脑皮层,眼窝前额皮层(或叫眶额皮层,orbitofrontal cortex)。

    有趣的是,核磁共振实验发现,人对作品的美丑评价,和这个区域的活动强度有关:活动强,便认为一个作品很美;活动弱,便是丑的。从这个维度来说,“美”是可以量化的。

    那么,我们认为美所带来的“体验”,景观设计或建筑设计等一系列设计最终都是可以通过大数据量化的。而大数据量化的一个标准可能是“体验设计”的多个标准化体验点的打分机制。

    注:关于阿法狗和AI替代职业等数据来源于网络

    作者:俞昌斌 ,转载自源于中国的现代景观研究平台

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  • 前端开发真的会被取代吗?

    千次阅读 2018-03-19 00:00:00
    于是很多人就慌了手脚“手机APP可以直接生成网页,取代了前端工程师的一部分工作,随着APP的进一步开发使用,前端开发的行业空间将更加狭小,是不是就意味着,前端开发正面临着淘汰的局面?”前端真的要被取代了吗...
        

    事情是这样子的,前不久有团队做了款手机版app这段时间发布了,可以直接生成网页。

    于是很多人就慌了手脚


    “手机APP可以直接生成网页,取代了前端工程师的一部分工作,随着APP的进一步开发使用,前端开发的行业空间将更加狭小,是不是就意味着,前端开发正面临着被淘汰的局面?”


    前端真的要被取代了吗?

    答案是,当然不会。

    很多人会有这种想法,有以下两个主要原因:


    1、大部分人对于前端工程师的误解


    一个转换网页的APP的出现就能引起这么多人的猜测和恐慌,足以说明很多人对于前端开发的认识和了解是不够清晰的。


    真正的前端开发并不是傻瓜式的网页生成可以取代的,在这个前端开发快速发展的互联网时代,你还认为前端开发只是切网页的,那你就大错特错了。


    来看一则招聘启示

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    看岗位职责就知道了,一个APP转换网页怎么可能撼动前端开发整个行业呢?大家真是太小看我们的前端攻城狮的日常了。


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    2、行业内大批学艺不精者造成市场饱和假象


    由于前端工程师的入门门槛较低,很多人认为HTML、CSS、JavaScript并不是很难掌握的语言,似乎只要花一点时间,无论是谁,都可以通过网上教程或者书本入门。


    许多人怀着追求高薪的想法入行,其实也没什么错,但是无法安心学习,浅尝辄止,会一点皮毛便不再深入研究,所以即便有大量的前端工程师涌入,公司对于技术扎实的优秀工程师的需求仍然只增不减。


    来看看数据


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    (以北京为例,截止到2018年3月12日,前端岗位需求两万多。)


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    (以北京、上海、深圳、广州等一线城市为首,一线城市对于前端攻城狮需求量仍然极大.)


    整个互联网在不断发展,前端开发技术也在不断进步,前端开发市场会越来越广泛,人才需求当然也不会止步于当前,所以不论现在还是未来,整体市场都不会饱和,只会低端饱和,高端缺人。未来优秀前端开发工程师将成为市场争抢的资源。而淘汰的并不是前端,应该是落后的技术和不合格的开发者。


    10 年前的前端工程师熟悉所有 IE6 bug,只要你说得出表象,他就能告诉你这个 bug 叫什么名字、成因是什么、如何能够绕过去同时保持跟其它浏览器兼容。


    10年后的现在,这样的技术是显然被淘汰了的。


    前端开发技术日新月异,那么前端开发攻城狮的未来又在哪里呢?


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    据蚂蚁金服数据平台,负责数据中台产品研发的前端工程师成曰分析预测:

    随着前端技术发展,那些小规模移动App市场被一些巨头把持,小规模App生存空间将越来越小,PC信息导航类网站(网址、购物、论坛、生活)由于移动优先、智能推荐的现状,也同样面临更加狭小的生存空间。


    还有一大变化是,大量工作需要前端来做


    • 日常办公软件(复杂应用,并且慢慢从桌面程序演化为Web):Office、Email、文档管理、产品设计、项目管理、代码编辑器

    • 大数据/AI配套软件(复杂应用,并且慢慢从桌面程序演化为Web):需要大量的后台系统来做数据分析/机器学习

    • 播放器/游戏:H5代替Flash,如Web Audio、Web Video、Canvas

    • 容器/DSL/内核/小程序:支付宝/微信/钉钉容器,内核(也就是UC、QQ浏览器内核),及其自定义DSL(如果将来手机的底层能力都可以上浮到小程序,很有想象空间)

    • 产品信息展示类网站(炫酷应用):各种智能设备官网、大企业官网


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    互联网红利期过后,前端开发开始回归理性,滥竽充数的开发者开始在行业中找不到自己的一席之地,一边是前端开发在未来巨大的潜力和优势,一边是企业日益提高的岗位门槛。



    那么如何提升,才能增强自身竞争力,获得更多的优势呢?

    掌握怎样的学习技巧才能有效的提高学习及工作效率?


    为了解决大家在学习和职业发展中遇到的问题,将邀请前端行业大咖阿里云大学荣誉讲师——海牙参加此次免费前端专场分享会给大家这样一个学习和提升的机会。

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    今晚你将学习到


    1、最新技术实战项目讲解

    2、企业编码规范

    3、网站性能优化

    4、高效学习方法指导

    5、面试技巧及前端发展趋势


    参与方式


    大家可以通过扫描海报下方二维码

    或添加QQ直播学习群:712772064

    获取免费上课地址


    提示:此课程以干货分享为主,每节课时长约2.5小时,因QQ人数限制,请确认自己的需求后再添加(是否带着前端方面的问题来探讨),把机会留给更需要的人

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  • 人工智能会取代艺术家?

    千次阅读 2019-06-13 14:31:00
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  • 人工智能真的会取代前端开发吗?

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  • [转] MyCat:取代Cobar的数据库中间件

    千次阅读 2015-03-14 18:58:04
    MyCat:取代Cobar数据库中间件 什么是MyCAT?简单的说,MyCAT就是: 一个彻底开源的,面向企业应用开发的“大数据库集群” 支持事务、ACID、可以替代Mysql的加强版数据库 ? 一个可以视为“Mysql”集群的企业级数据库...
  • 在网上有很多关于RxJava入门指南的帖子,其中一些是基于Android环境的。但是,我想到目前为止,很多人只是沉迷于他们所看到...在这一系列的文章中,我想要探索在我工作过的一些依赖于RxJava架构的Android项目中的模式。
  • HAWQ取代传统数仓实践(一)——为什么选择HAWQ

    万次阅读 多人点赞 2017-05-10 16:24:57
    Spark还有一个问题是需要占用大量内存,当内存不足时,容易出现OOM错误。 3. Impala  Impala是一个运行在Hadoop之上的大规模并行处理(MPP)查询引擎,提供对Hadoop集群数据的高性能、低延迟的SQL查询,使用HDFS...
  • CentOS 7中Systemd取代init进程

    千次阅读 2017-04-08 13:56:41
    CentOS 7中Systemd取代init进程由于这个学期学校有Linux课程,我也一直期待着这门课,为了练习在Linux上搭建一些应用,so 我把原来的Windows2012的云服务器换成了CentOS7(其实有很多其他原因,比如mstsc传输速度慢...
  • hbase是否能取代mysql

    千次阅读 2014-05-20 14:55:00
    其次Hadoop社区蓬勃发展,生态圈不断扩大,用户不断增多,规模极限也不断突破,这就促使了Hadoop的架构和代码发展非常快而且变更也比较快,正因为如此,系统在快速发展的时候容易引入很多的Bug和一些缺陷(可能因为...
  • 温州老板说可以使用Netfiter,我说太麻烦,工作量也不小。或者说使用jprobe机制钩住tcp_v4_rcv,然后在其pre handler中接管整个处理逻辑,将其换成4.9内核的逻辑,涉及到数据结构的修改就需要自己malloc,在pre ...
  • 2020年刚刚开始,就意味着离职潮高峰的到来,我身边就有不少人拿着年终奖离职了,而最让我感到意外的,是一位工作十年的数据分析师也离职了,不同于别人的主动辞职,他是公司炒掉的。 很多人都说数据分析是个好...
  • 人工智能会不会取代人类?

    千次阅读 多人点赞 2018-12-12 10:41:28
    而科学工作者、企业研发人员等需要创造性的就业岗位,以及律师、医生等技能复杂度很高的就业岗位,相对不容易被人工智能取代,仍将长期存在下去。 虽然人工智能会取代大量的工作岗位,但是也不要太过惊慌。我们只要...
  • 电子能取代政府吗?

    千次阅读 2004-09-14 16:32:00
    传统行业乃至新兴行业的电子化随着新经济的热潮曾经红极一时,例如商业银行的电子化曾经认为可能取代传统的柜面网点式服务,网络银行也视为提供所谓3A(anywhere anytime anyhow任何时间、地点和任何接入方式)...
  • 传真百科:电子邮件能取代传真吗

    千次阅读 2015-01-14 13:56:35
    二十一世纪的今天传真仍普遍使用在技术先进的现代化办公室中,全球范围每年都有数亿文件通过传真方式进行发送。传真作为一种传统的通信方式,为何不电子邮件所取代?我们从传真与电子邮件通信方式,即可得到答案。
  • Swift 能不能取代 Objective-C?

    千次阅读 2018-09-07 11:58:34
    其实到现在为止 Swift 离替代 Objective-C 还是很遥远,...如果把取代定义为编写底层框架的话, 至少以 Swift 3 来说, 毫无疑问是不可能的. 首先我们先去探究一下为什么苹果会选择 Objective-C 作为官方开发语言?...
  • 三元组存储会取代关系型数据库吗?

    千次阅读 2013-12-22 12:27:07
    三元组存储会取代关系型数据库吗? Dr. Jans Aasman, CEO of Franz Inc., the leading supplier of Graph Database technology for the Semantic Web. 人们总是在问我:"在未来的三五年内三元组的存储会取代...
  • 麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)发布《失业与就业:自动化时代的劳动力转型》报告,称到2030年,全球将有多达8亿人的工作岗位可能自动化的机器人取代,相当于当今全球劳动力的1/5。即使机器人的...
  • 不要再问React Hooks能否取代Redux了

    千次阅读 2019-09-13 01:44:33
    useState和useReducer只是管理组件状态的方法,并且它们的工作原理同类组件的this.state和this.setState是一样的,你仍然需要传递你的props。 useContext是大家认为在Redux板上钉钉的特性,因为它可以让你在组件之间...
  • 微软计划使用 Rust 取代 C和C+

    千次阅读 2019-07-24 16:12:00
    根据 StackoverFlow2019 年开发者调查报告的数据显示,Rust 是如今最受欢迎的编程语言,因此更容易招募到相关开发人员。相比之下,在这项调查中,受访者将 C 列为第四个最讨厌的编程语言,C++ 则排名第九。 ...
  • 项目中我为什么用Mongodb取代Mysql

    千次阅读 2019-04-12 10:00:26
    在项目设计的初期,我当时有了这样的想法,...Map/Reduce可以对大数据量的表进行统计、分类、合并的工作,完成原先SQL的GroupBy等聚合函数的功能。并且Mapper和Reducer的定义都是用Javascript来定义服务端脚本。 ...
  • 网络篇 - ipfs协议能取代http吗

    千次阅读 2019-01-26 13:33:26
    Filecoin 白皮书中阐述了 IPFS 的工作原理: 每个文件及其中的所有块都赋予一个称为加密散列的唯一指纹。 IPFS 通过网络删除重复具有相同哈希值的文件,通过计算是可以判断哪些文件是冗余重复的,并跟踪...

空空如也

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容易被取代的工作