企业正在实施诸如人工智能（AI）、物联网（IoT）、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、区块链和大数据等现代技术，以提高客户的保留率和体验，防止他们输给竞争对手。

人工智能是本世纪引领世界未来科技领域发展和生活方式转变的风向标，人们在日常生活中其实已经方方面面地运用到了人工智能技术，比如网上购物的个人化推荐系统、人脸识别门禁、人工智能医疗影像、人工智能导航系统、人工智能写作助手、人工智能语音助手等等。

我们都知道STL的三大组件是迭代器，算法和容器。本文介绍STL组件中的一个算法，希望对你有帮助，一起来看。

首先这个问题问的很广。做机器学习方向很多，有些公司更偏重于数据挖掘，而有些更倾向于深度学习。同理，相对应的岗位有些偏重理论也有些偏重实践。这些因素叠加造成了机器学习相关的岗位分布广，如数据分析师，算法工程师，机器学习科学家等，很难一概而论。

在本文中，我们将探讨 “二次方” 和 “n log(n)” 等术语在算法中的含义。在后面的例子中，我将引用这两个数组，一个包含 5 个元素，另一个包含 50 个元素。我还会用到 JavaScript 中方便的 performance API 来衡量执行时间的差异。

如今，机器人已经被广泛应用于各个行业，从事着各种各样的工作。这归功于无数工程师和科学家不知疲倦地创造、改进并在某些情况下重新定义了机器人技术。

自1950年代以来，一直进行AI研究，这既有未实现的期望，也有意外的成功故事。

居家新型虚拟助手到将我们邮箱内的垃圾邮件一扫而光的垃圾邮件过滤器，人工智能（AI）已深入我们生活的方方面面。随着人工智能算法及驱动它们的计算能力日臻完善，它们在积极改变人类家园方面的能力不容置疑。

在AI时代下，安全亟需被重新定义。随着人工智能、物联网等技术的普及与应用，全球进入万物互联时代，带来了生产方式的变革。但就如一枚硬币的两面，技术高速发展进化的同时，必定也会带来新的安全问题。

本文介绍了机器学习的各种算法的优点和缺点，一起来看一下吧。

“AI在企业中变得越来越普遍，但应用场景、如何改进或更新过往系统仍有很多误解，”布洛克说，虽然可将“机器人成为同事”的说法“浪漫化”，仍有必要了解不同类型的技术如何增强我们的系统并创造更有效的环境。

为了在新时代蓬勃发展，企业安全需要减少人工智能带来的风险，并充分利用它提供的机会。