首先，确切地说，这是一本“伴侣书” 类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字 ——“南瓜书”....“南瓜书”对“西瓜书”中的公式进行了解析，并补充了必要的推导过程；在推导公式的过程中有时候会需要一些先验知识，编著者也进行了必要的补充. 上述做法对学习机器学习时“知其然”并“知其所以然”非常重要....最后，这是一本完全根据学习经历编著而成的书 也就是说，这本书完全从读者学习的角度出发，分享编著者在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，这对初学者来说是非常宝贵的经验，也特别能够引起他们的共鸣....这是一本与众不同的书。首先，这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字——“南瓜书”。...推几个公式之后，相信读者会从中感觉到没有体验过的乐趣. 内容简介： 周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。
这几本在Amazon上的排名都非常高，最近特别火的书。...第一本：《用Scikit-Learn和TensorFlow实践机器学习》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts...Aurélien Géron Aurélien Géron畅谈如何让企业在现实世界产品里使用机器学习 第二本：《深度学习》（Deep Learning ） 这本书封面好漂亮，特意找了个高清图。...人称Mad Max的作者：Max Tegmark PS 机器学习入门的书，可以看这本： 《Introduction to Machine Learning with Python: A Guide
本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结～覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法，全文篇幅较长，共计50000+字，可先码住辅助用于学习Langchain...如今各类AI模型层出不穷，百花齐放，大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力，不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。...Langchain可以说是现阶段十分值得学习的一个AI架构，那么究竟它有什么魔法才会配享如此高的地位呢？会不会学习成本很高？不要担心！...Langchain虽然功能强大，但其实它就是一个为了提升构建LLM相关应用效率的一个工具，我们也可以将它理解成一个“说明书"，是的，只是一个“说明书”！...当我们把向量数据库接入到AI中，我们就可以通过更新向量数据库的数据，使得大模型能够不断获取并学习到业界最新的知识，而不是将能力局限于预训练的数据中。
原文出处： BruceZhang 去 年开始，抱着学习的态度开始了我的Linux学习，到现在，差不多一年了，收获很多，不敢说精通Linux，但是，还是对得起“略懂”这两个字的。...这一年 里我看了很多书，细细数下，大概15本左右，其中包含了两个方面，一个是Android，另一个就是Linux。当然，在学习之初，遇到了不少瓶颈，在这 里，还要感谢师兄师姐的指导。...写这篇文章的目的有两个： 1.分享自己的学习经验 2.记录下我的学习历程 既然谈到了学习，那一定需要从看书说起，下面我就罗列下我看过的关于Linux学习的书 1....《Linux系统编程》 ? 首先说，这本书不是很好找，是一本比较老的书，但是内容却是非常好，也是学习Linux编程不可多得的一本好书。...在学习Linux之初，我们可能会“百度一下”–怎么学习Linux？网上好多人会回答你–看源代码。如果这时你真的照着做了，那么，你可能走上了 一 条学习Linux的不归路。为什么呢？
【下载地址】 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。...全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点...《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
2统计学习方法(李航) 李航博士的统计学习方法是非常经典，数学公式推导严谨，语言精炼的机器学习书籍，具备了一定的数学分析基础的同学，并且想快速了解机器学习的经典算法的话，也是非常值得一读。...3PRML 好的机器学习的书，其最大的作用就是让你知道为什么会有这样的方法，为什么会有这样的模型，它背后的灵感和动机是什么。...本书全面论述了算法的内容，从一定深度上涵盖了算法的诸多方面，同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受能力。各章内容自成体系，可作为独立单元学习。...里头还说到了强化学习... 以上精选的6本算法和机器学习，深度学习的书籍，欢迎留言和交流。...如需下载这6本书的完整电子版 更多干货： 算法channel关键词和文章索引 深度学习|大师之作，必是精品 SQL|语句执行逻辑 机器学习|PageRank算法原理 冒泡排序到快速排序做的那些优化
一、Linux与进程内存模型 JVM以一个进程（Process）的身份运行在Linux系统上，了解Linux与进程的内存关系，是理解JVM与Linux内存的关系的基础。...物理内存是Linux活动时使用的主要内存区域；当物理内存不够使用时，Linux会把一部分暂时不用的内存数据放到磁盘上的SWAP中去，以便腾出更多的可用内存空间；而当需要使用位于SWAP的数据时，必须 先将其换回到内存中...Java NIO正是在这种背景下诞生的，其充分利用了Linux系统的新特性，提升了Java程序的IO性能。 ? 上图给出了Java NIO使用的内核内存在linux系统中的分布情况。...现在分析这600m内存的分配情况： Linux保留大约200m，这部分是Linux正常运行的需要， Java服务的线程数量是160个，JVM默认的线程栈大小是1m，因此使用160m内存， Java NIO...四、总结 本文详细分析了Linux与JVM的内存关系，比较了一般进程与JVM进程使用内存的异同点，理解这些特性将对Linux系统内存分配、JVM调优、Java程序优化有帮助。
在机器学习上，首先要推荐的是两部国内作者的著作：李航博士所著的《统计学习方法》和周志华教授的《机器学习》。...《统计学习方法》采用“总 - 分 - 总”的结构，在梳理了统计学习的基本概念后，系统而全面地介绍了统计学习中的 10 种主要方法，最后对这些算法做了总结与比较。...相比之下，《机器学习》覆盖的范围更广，具有更强的导论性质，有助于了解机器学习的全景。书中涵盖了机器学习中几乎所有算法类别的基本思想、适用范围、优缺点与主要实现方式，并穿插了大量通俗易懂的实例。 ?...如果说《统计学习方法》胜在深度，那么《机器学习》就胜在广度。在具备广度的前提下，可以根据《机器学习》中提供的丰富参考文献继续深挖。 读完以上两本书，就可以阅读一些经典著作了。...高手的书都不会用大量复杂的数学公式来吓唬人（专于算法推导的书除外），这一本也不例外。它强调的是各种学习方法的内涵和外延，相比于具体的推演，通过方法的来龙去脉来理解其应用场景和发展方向恐怕更加重要。
通过这个指南，我相信你能够更好地处理机器学习问题并从中积累经验。我对各种机器学习算法都提供了相应的 Python & R 代码。这些应该足以让你大展身手了。...一般来说，机器学习算法分为三种类型。 1. 监督式学习 工作原理：该算法由一个目标/结果变量（或因变量）组成，该变量（或因变量）由给定的一组预测器（自变量）进行预测得到。...无监督学习的例子包括：Apriori 算法，k-均值。 3. 增强学习 工作原理：机器被训练来做出特定的决定。...它是这样工作的：机器通过反复试验不断训练自己，从过去的经验中学习，并试图运用最好的知识，作出准确的决策。强化学习的例子包括：马尔可夫（Markov）决策过程。...常用的机器学习算法列表 下面列举了常用的机器学习算法。这些算法可以应用于所有的数据问题： 1. 线性回归 2. 逻辑回归 3. 决策树 4. SVM 5.
加入编程界已经好几个年头了，也看了一些书，迷失过，总结过，绕过弯路，最后想想，就是因为开始没有指导性的意见。为了让后人不要重蹈覆辙，给大家推荐几本书，好好看看吧。...C++的人没有不知道这书的。...书中介绍了一些准则，每一条准则描述一个编写出更好的C++的方式。让我们学习到更多的C++实现方式，编写出效率更高的代码。 《A Tour Of C++》 短平快，200多页，看起来比较快。...作者Bruce Eckel不是按传统的方法讲解C++的概念和编程方法，而是根据他自己过去学习C++的亲身体会，根据他在多年教学实践中发现的问题，用一些非常简单的例子和简练的叙述，阐明了在学习C++中特别容易混淆的概念...三、高级 《STL 源码剖析》 这本书所呈现的源码，使读者看到vector的实现、list的实现、heap的实现、deque的实现、Red Black tree的实现、hash table的实现、set
点击上方蓝色【一灯科技】，即可关注我们的公共号啦，吼吼～ 入门书 入门可以通过啃书，但书本上的东西很多都已经过时了，在啃书的同时，也要持续关注技术的新动态。...，很有帮助 《编写可维护的JavaScript》 《JavaScript DOM编程艺术》学习JavaScript和DOM开发的必读之作。...同样传递了网页设计中的理念以及设计中需要注意的问题 《高性能JavaScript》和《高性能HTML5》：强调性能的书，其中不只是性能优化，还有很多原理层面的东西值得学习 《HTML5 Canvas核心技术...秘密花园 JavaScript初学必看，非常不错 w3cplus：一个前端学习的网站，里面的文章质量都挺不错的 node school：一个不错的node学习网站 learn git branch：一个...git学习网站，交互很棒 一灯学堂：一个很好的学习网站，深入解读前端技术，带你体会工程化编程的乐趣； 前端乱炖：一个前端文章分享的社区，有很多优秀文章 正则表达式：一个正则表达式入门教程，非常值得一看
为了记录自己度过的书，写个帖子总结一下，不定时更新。以前度过的书有些不记得了，就先记录一下我记得的吧：） PS:现在读过的书（2016.4月以后），我会做读书总结。...以前看的书，会再抽时间回顾一下，做个简单的总结。...跟数据挖掘相关的书我另写了一个帖子，可以参考这个： 【原】数据分析/数据挖掘/机器学习---- 必读书目 2017.11-12 基本框架搭成，做好之后看公司同不同意开源哈哈，加了两个月的班，朝9晚11，...2017.10 开始做一个新的深度学习框架，基于tf的二次开发，有意思，要多多coding！中旬接触了PaddlePadlle，决定用起来，写个系列！ 2017.6-9 真的是非常动荡了。...并把论文贴出来 2016.9 看了深度学习处理图像方面的内容，忙着离职，看书的时间减少了很多。
【新智元导读】机器学习大牛Christopher Bishop的新书《基于模型的机器学习》近日推出了抢先预览版，用浅显的生活实例介绍了机器学习中的多个经典概念，比如概率论，随机变量、随机模型、推理、因子图...）是最牛的机器学习著作之一。...什么是基于模型的机器学习？ 2. 模型 VS 算法 3. 一个例子：预测的技能 4. 基于模型的机器学习工具 5. 本书面向谁？ 6.如何阅读本书？...第一章 神秘谋杀案 通过寻找凶手的案例，介绍了基于模型的机器学习的所有关键概念。...关键词：高斯分布、变量、共轭分布、期望传播、在线学习 第4章 整理你的收件箱 一个模型可以通过学习用户最可能忽视的邮件，来帮用户整理收件箱。
在深度学习分类任务中，我们经常会使用到损失函数，今天我们就来总结一下深度学习中常见的损失函数。...则全体样本的经验风险函数为： ? 该式就是sigmoid函数的交叉熵，这也是上文说的在分类问题上，交叉熵的实质是对数似然函数。...在深度学习中更普遍的做法是将softmax作为最后一层，此时常用的仍是对数似然损失函数，如下所示： ?...运用感知机损失的典型分类器是感知机算法，感知机算法只需对每个样本判断其是否分类正确，只记录分类错误的样本，类似hinge损失，不同之处在于，hinge损失对判定边界附近的点的惩罚力度较高，而感知损失只要样本的类别判定正确即可...不同的loss函数，具有不同的拟合特性，就需要具体问题具体分析。 自定义损失函数 Tensorflow不仅支持经典的损失函数，还可以优化任意的自定义损失函数。
来源：专知本文为书籍，建议阅读8分钟这是关于深度学习的合成数据的第一本书。 这是关于深度学习的合成数据的第一本书，其覆盖的广度可能使这本书成为未来几年合成数据的默认参考。...这本书也可以作为介绍机器学习的其他几个重要的子领域，在其他书中很少触及。机器学习作为一门学科，如果没有手边的内部优化工作是不可能的。...这本书包括了优化的必要的筋，尽管讨论的核心是训练深度学习模型的日益流行的工具，即合成数据。预计合成数据领域将在不久的将来经历指数增长。这本书是这一领域的全面综述。...此外，它还涉及了计算机视觉之外的合成数据的应用(在神经编程、生物信息学、NLP等方面)。它还调研了关于改进合成数据开发和生成它的替代方法(如GANs)的工作。...这本书介绍和回顾了机器学习各个领域合成数据的几种不同方法，最值得注意的是以下领域: 领域自适应，使合成数据更真实，和/或适应模型，以对合成数据进行训练，并为生成具有隐私保证的合成数据。
作者：徐晗曦 原文：写给大家看的机器学习书（第一篇） https://zhuanlan.zhihu.com/p/25328686 1....机器学习很火。 机器学习专家很贵。 所有大型互联网公司都驾着机器学习的马车朝着人工智能前进。 然而今天哪怕是互联网从业者，大部分也是不知道机器学习到底是什么的。机器如何学习？机器学到的是什么？...理论方面，以： 周志华的《机器学习》西瓜书 https://book.douban.com/subject/26708119/ 林軒田機器學習系列课程 Foundations https://www.youtube.com...机器学到的到底是什么？ 什么样的问题适合用机器学习来解决？ 2. 什么是机器学习？机器学到的到底是什么？ 2.1 什么是机器学习？ 在讨论机器学习之前，我们首先看看人类是如何学习的。...学习算法有很多，上面提到过的逻辑回归、随机森林只是众多算法中的两种。事实上对各种不同学习算法的讨论是机器学习书籍的重点，一章介绍一种，就厚厚一本书了。读者不必着急，这部分我们将慢慢展开。
前言 每过十天半个月，公众号「Web项目聚集地」就会给大家发福利，福利不限于学习资料、实体书籍。...笔者比较喜欢体验各种语言，在大学的时候学习和体验了各种语言，包括C、C++、C#、Java、Python、Ruby、PHP等，在笔者的网站nodelover.me你还会发现有Go、Rust的免费视频教程...Node.js底层还有许多内容笔者也没有弄懂，不过80%的业务场景，只需要20%的技术能力就可以解决。笔者跟读者一样，都是一个学习者。...笔者希望更多的人学习Node.js、使用Node.js，使它更加强大。...本书也可以作为Node.js的入门教程，但是需要你有一定的自学能力，对于一些基础的知识，笔者都会给出视频链接，读者可以自行学习。
《高效学习机器》探讨了机器学习的主要主题，包括知识发现、分类、遗传算法、神经网络、核心方法和生物启发技术。...他们的经验重点，表达在他们的样本算法的密切分析贯穿全书，旨在装备工程师，工程学生和系统设计师设计和创建新的和更有效的机器学习系统。...高效学习机器的读者将学习如何识别和分析机器学习技术可以为他们解决的问题，如何实现和部署样本问题的标准解决方案，以及如何设计新的系统和解决方案。...Awad和Khanna探索了深度神经网络、分层时间记忆和皮质算法的深度学习技术的当前发展。 《自然》建议使用复杂的学习技术，使用简单的规则来产生具有适应性、进化和分布式特性的高度智能和有组织的行为。...关于支持向量机及其扩展的两章重点介绍了机器学习核心的分类和回归技术的最新改进。
因此，除了准确性，值得信赖的机器学习是基于机器学习的技术实现和发展的最后一个里程碑。值得信赖的机器学习包含了一系列基本主题，如对抗鲁棒性、公平性、可解释性、问责性和伦理。...一般来说，对抗鲁棒性集中在机器学习中最坏情况性能的研究，而标准机器学习实践则关注平均性能，例如对测试数据集的预测精度。...因此，与其问“机器学习在给定数据集/任务上的表现如何?”，在对抗性鲁棒性中，我们问“如果数据集或模型可以经历不同的可量化水平的变化，机器学习的鲁棒性和准确性如何?”...这种干预过程通常涉及在机器学习中引入虚拟对手以进行鲁棒性评估和改进，这是对抗性机器学习的关键因素。 本书旨在提供对抗性鲁棒性的整体概述，涵盖机器学习的生命周期，从数据收集，模型开发，到系统集成和部署。...在第2部分中，我们介绍了不同类型的对抗攻击，对攻击者在机器学习生命周期、目标机器学习系统知识、数字和物理空间的实现以及数据模态中的能力进行了不同的假设。
机器学习专家很贵。 所有大型互联网公司都驾着机器学习的马车朝着人工智能前进。 然而今天哪怕是互联网从业者，大部分也是不知道机器学习到底是什么的。机器如何学习？机器学到的是什么？...本篇综述 前两篇我们已经学习了机器学习的概念和组成： 这一篇，我们要具体地讲一个学习算法，把它用在有好货这个场景，看看这个算法到底是怎么样从用户日志中寻找规律，学得模型的。...一旦学得模型以后就可以对未来做出预测 —— 预测用户是否会点击某个商品，预测人生的巅峰、世界的和平、一起学习机器学习的女朋友......学习PLA的重点应该放在理解PLA算法的第三步，理解PLA之所以被设计成这样，背后的含义其实朴素又直观。 然后，我们将讨论学习算法两个很重要的问题——学习算法能最终停止并学到东西吗？...再次感谢您的阅读，这里是《写给大家看的机器学习书》，希望我有把事情说清楚，有任何疑惑或者问题，欢迎留言。 祝开心 ：） 系列推荐 写给大家看的机器学习书（第一篇） 写给大家看的机器学习书（第二篇）
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