本系列文章将向大家推荐一个学习 Verilog 的好去处：HDLBits....HDLBits 在提供 Verilog 基础语法教程的同时，还能够在线仿真你的 Verilog 模块，将你的输出与正确的时序比较，可以说真的是很棒了。...作者今天被安利了一个很棒的 Verilog 学习网站：HDLBits 。然后发现知乎上还没有与 HDLBits 相关的话题，便写下这篇文章向大家推荐。 ?...层级目录 完整地对 Verilog 的语法进行整理就已经很棒了，我一直没有发现这样系统整理 Verilog 语法的中文网站，比如像菜鸟教程这样的网站，提供了大量软件语言的语法学习与备忘查询，大多数语言还支持在线编译执行...当然，Verilog 语法不是最重要的事 Verilog 在线仿真 HDLBits 还提供了类似上图中，在线执行 c 语言代码的功能，可以在线对 Verilog 代码进行仿真，观察输出的时序。
里面集合了差不多各种语言，php，java，c语言，可以在线编译玩玩，电脑不在身边没关系，手机一样可以编程学习，体验代码的乐趣，有兴趣的可以去玩玩，可别学秃头了哦！
现实中为了及时对市场的变化进行反应，越来越多的业务选用在线学习方式直接处理流式数据、实时进行训练实时进行更新模型。...在线学习 在线学习算法的特点是：每来一个训练样本，就用该样本产生的loss和梯度对模型迭代一次，一个一个数据地进行训练，能够根据线上反馈数据，实时快速地进行模型调整，使得模型及时反映线上的变化...如果一个在线学习算法可以保证其 regret 是 t 的次线性函数，那么随着训练样本的增多，在线学习出来的模型无限接近于最优模型。...单值结构，多个模型公用一个特征存储，同时更新这个共有的特征结构 使用正负样本的数量来计算梯度的和 抽样训练集，选择更有价值的的样本 总结 以上是关于在线学习相关知识的总结和梳理，随着大数据时代的到来和人工智能的崛起...，机器学习所能处理的场景更加广泛和多样，为了达到实时性的要求还需要直接对流式数据进行实时预测，在线训练已经成为一种趋势，国外从2010起就有相关探索，目前flink已经成为了事实上的标准，针对在线学习也有生产上的计算框架
推荐系统算法常常用到逻辑回归算法，而传统的批量学习算法如 SGD 无法应对大规模、高维的数据集和实时数据流。...为了解决这个问题，在线最优化算法如 TG [1]、FOBOS [2]、RDA [3]、FTRL [4,5,6] 应运而生，下面将介绍、对比这些算法。...SGD 对于传统的在线学习方法 SGD，有更新规则 wi+1=wi−ηg(wi,zj)w_{i+1}=w_i - \eta g(w_i, z_j) wi+1=wi−ηg(wi,zj...PDF [6] 在线最优化求解(Online Optimization) 冯扬 PDF [7] 简谈L0,L1和L2 modkzs http://modkzs.github.io/2016/02/22/
第10章 在线人数统计 10.1 涉及的技术知识点 监听器 10.2 监听器 Listener用于监听JavaWeb程序中的事件。...10.3 在线人数统计功能展示 ?
为了解决这个问题，在线最优化算法如 TG [1]、FOBOS [2]、RDA [3]、FTRL [4,5,6] 应运而生，下面将介绍、对比这些算法。...SGD 对于传统的在线学习方法 SGD，有更新规则 image.png 其中 image.png 是 image.png 对于 image.png 的次梯度。...image.png 其中每个特征维度，有着不同的学习率，特征变化大的维度学习率下降得快 image.png 算法实现 https://github.com/fmfn/FTRLp 算法流程 ?...在 [5] 提出把全局学习率改成每个坐标自适应学习率，AUC 提升1%。 横向对比 ? 其中 Ψ\PsiΨ 是非平滑凸函数，如 L1 正则项。QsQ_sQs 是学习率。...PDF [6] 在线最优化求解(Online Optimization) 冯扬 PDF [7] 简谈L0,L1和L2 modkzs http://modkzs.github.io/2016/02/22/
这是一个在线SQL学习、脚本分享、脚本管理平台。 在这个平台，你可以直接运行、测试、分享你的脚本，这将非常有用，在很多测试中，你不再需要复杂的接入自己的测试环境。...在这个在线平台中，可以编辑、运行SQL，也可以通过在线的Demo来学习SQL技能，分享自己的经验。内容已经非常丰富。 ?...请记住这个网站：livesql.oracle.com ，在线SQL学习、脚本分享、脚本管理平台。 强烈推荐大家在这个平台中获得知识和便利。
作者：Evripidis Bampis,Dimitris Christou,Bruno Escoffier,Nguyen Kim Thang 摘要：我们在在线学习框架中研究各种离散非线性组合优化问题。...之前的减少证明没有（2-ε）-regret在线算法，除非Unique Game在inBPP中;我们证明了一个匹配的上界，提供了一种基于在线梯度下降法的在线算法。...然后，我们将注意力转向基于离线优化oracle的在线学习算法，在给定一组问题实例的情况下，该算法能够计算出最优的静态解决方案。...从积极的方面来说，我们提出了一个消失后悔的在线算法，该算法基于跟随扰动的领导算法进行广义背包问题。
前言 在上篇博客《人工智能在线特征系统中的数据存取技术》中，我们围绕着在线特征系统存储与读取这两方面话题，针对具体场景介绍了一些通用技术，此外特征系统还有另一个重要话题：特征生产调度。...本文将以美团点评酒旅在线特征系统为原型，介绍特征生产调度的架构演进及核心技术。...特征生产调度演进 从离线到在线 在线特征系统最核心的目标是将离线的特征数据通过在线服务的方式，提供给策略系统使用。...元数据驱动，平台化导入 ETL工具需要开发数据导入脚本，它的灵活性相对较高，写出错的可能性也很大，测试和审核流程难以避免，新入职同学更是需要较大的学习成本。...数据恢复 后记 一个完整的在线特征系统数据流涵盖加载、计算、导入、存储、读取五个步骤。
在线学习通常比亲自培训更方便，而且由于在线教育的方法和技术不断发展和改进，在线学习很快成为首选的商业工具。...Neovation Learning Solutions总裁丹•贝尔哈森（Dan Belhassen）表示：“在线培训一直是向员工、会员和客户提供培训的一种经济高效的方式。...Belhassen说，通过将长期培训分解为模块化的每日或每周在线课程，“学习者能够参与、吸收和保留他们的培训材料。”。
做生信分析，Galaxy 平台应该都不陌生，里面提供了很多在线分析流程和工具，可在线使用也可以本地部署。...机器学习也不例外，Galaxy 提供了一些在线机器学习工具可供快速使用和教程学习，来试试？
http://www.jikexueyuan.com/ 极客学院，各种学习资料，但是视频大部分收费的，如果有特别想看的课程可以学习，实在不行看看wiki。...https://channel9.msdn.com/ channel9平台是微软的一个主要的传播微软技术的平台，另一个好处是可以学习英文，IOT课程值得推荐。...http://edu.51cto.com/ 51CTO的在线课程，有着自己的资源，方便扩展。...http://www.jdon.com/ 解道，这个应该是我见过讲面向对象，各种soa思想比较全的网站了，纯文字技术社区，牛人多，值得学习，当年我第一次在国外听说MEAN架构的时候，来国内搜发现解道已经用了对应的中文文章了
人工智能、机器学习、深度学习这些名词经常会在各种场合听到，那具体有哪些区别呢？在业内来说，这几个概念还是有区别的，如果混用就会让人觉得是个门外汉。...人工智能：模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。人工智能是个很宽泛的概念，人类制造了各种机器之后，总希望这些机器越来越智能，这样人就可以越来越轻松，更好地享受生活。...深度学习现在很火，甚至可以说人工智能火就是被深度学习带火的，其原因还是效果好。...深度学习大大提升了人脸识别、语音识别这些任务的准确率，使得很多之前不可能的应用成为可能，这是通用人工智能的必经之路，当然也是未来的方向。...AI人工智能与大数据
image.png 思维导图 仅仅列出本课程学习知识点。有兴趣的朋友可以自行去官方下载学习。本文在仅供个人学习总结使用，不具有任何指导价值。...监督式学习.png 相关代码 特征缩放 //导入包含缩放方法的类 from sklearn.preprocessing import StandardScaler // 创建类的实例 StdSc...后记 inter的学习资料现在有中文版本的，理解学习起来轻松多了。
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空山鸣响，静水流深：深度学习概述 ---- 深度学习的一些简介，其要点如下： 深度学习实际上是基于具有多个隐藏层的神经网络的学习； 深度学习的思想来源于人类处理视觉信息的方式； 深度学习的发展得益于数据的井喷和计算力的飙升...image 玉不琢不成器：深度学习中的优化 ---- 深度学习中实现优化的思路，其要点如下： 深度学习中的优化需要解决病态矩阵、局部极小值和鞍点等问题； 深度学习优化中的降噪方法包括动态采样、梯度聚合和迭代平均...image 困知勉行者勇：深度强化学习 ---- 深度强化学习（deep reinforcement learning）是深度学习和强化学习的结合，它将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力熔于一炉，用深度学习的运行机制达到强化学习的优化目标...，从而向通用人工智能迈进。...深度强化学习的简单原理与方法分类，其要点如下： 深度强化学习是深度学习和强化学习的结合，有望成为实现通用人工智能的关键技术； 基于价值的深度强化学习的基本思路是建立价值函数的表示，通过优化价值函数得到最优策略
近年来，“人工智能”这个已经存在几十年的词重新成为一个热词。尤其是随着AlphaGo的横空出世，一般百姓对于人工智能都有所耳闻，许多公司更是宣布把人工智能作为未来最重要的战略方向。...由于近期在图片、语音识别的技术突破，以及AlphaGo背后的技术，都采用的是深度学习技术，使得许多人认为人工智能就是深度学习。...然而，在许多业内人士看来，尽管深度学习确实推动了一拨技术变革，但其所代表的人工智能技术仍然是“弱人工智能”技术。...言归正传，在自然语言处理领域，文本理解仍然是人工智能尚未攻克的难题。...“自主学习”的“人工智能”仍然相去甚远。
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专家系统 人工智能并非专家系统，但是却或多或少的与专家系统有关系，可以说专家系统是人工智能很早期的存在形式。
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