过去的2020年发生了太多的事情，2020年1月23日武汉封城历历在目，仿佛就在昨天。多少人经历了悲欢离合、多少店铺关张，又有多少企业倒下？所以这段时间我一直在思索人生的意义。人生的意义就是追求幸福的人生，可什么是幸福呢？
对于23届录友来说，大多数已经结束了自己的秋招，不少录友放松一阵之后，也开始想入职之前应该学点什么，对自己以后工作会比较有帮助。 我通过一位23届和一位22届录友的问题，来说一说，我对大家入职前应该学什么的一些建议。 以下是知识星球里两位录友的提问： ---- 录友问： 卡哥，我是非科班转码的，现在终于拿到心仪的大厂Offer 了，已经签了。 因为明年夏季才入职，想问下这段时间，还可以补一补哪些基础知识和课程？我现在只会数据结构和算法，Spring框架和Cloud 的一些知识。 计算机网络、操作系统和数据库
本文为知乎答主，运筹学博士郝井华在「深度学习如何影响运筹学？」问题下的答案，AI 研习社获其授权转载。 这个问题比较前沿一些，原来看起来相关性不那么强的技术领域，机器学习 VS 运筹学，因为深度学习的发展和突破，变得联系越来越紧密了。本人是运筹学 PHD 出身，所以想从运筹学这个学科发展和演化的角度，谈一下自己的看法。 狭义的运筹学，往往特指采用 LP/MILP/MIP/QP/NP 等数学模型建模、采用精确算法/启发式算法在线求解并得到满意方案以及进行相关理论分析的一类技术。所以，运筹学最早是作为应用数学
今天分享的是标题为Differentialanalysis of chromatin accessibility and histone modifications for predictingmouse developmental enhancers的文献。这篇文章发表于2018年8月22日发表于Nucleic AcidResearch（IF=11.5），该工作通过ENCODE公共数据探索并发现了组织中预测增强子的新方法。
这段时间刚好一些准大学生们也开始陆陆续续的收到录取通知书了，即将进入大学，步入新的人生阶段。
《无人驾驶车辆的运动控制发展现状综述》是期刊《机械工程学报》在2020年第56卷10期上刊载的一篇论文。《机械工程学报》属于三类高质量期刊，是EI收录期刊，2019年复合影响因子2.346，综合影响因子1.421。
影像组学是放射学领域的一个相对较新的词，意思是从医学图像中提取大量的定量特征。人工智能（AI）大体上被定义为一组先进的计算算法，可以对所提供的数据模式进行学习，以便对未知的数据集进行预测。由于与传统的统计方法相比，人工智能具有更好的处理海量数据的能力，因此可以将影像组学方法与人工智能结合起来。总之，这些领域的主要目的是提取和分析尽可能多和有意义的深层定量特征数据，以用于决策支持。如今，影像组学和人工智能都因其在各种放射学任务中取得的显著成功而备受关注，由于担心被人工智能机器取代，大多数放射科医生对此感到焦虑。考虑到计算能力和大数据集可用性的不断发展进步，未来临床实践中人与机器的结合似乎是不可避免的。因此，不管他们的感受如何，放射科医生都应该熟悉这些概念。我们在本文中的目标有三个方面：第一，让放射科医生熟悉影像组学和人工智能；第二，鼓励放射科医生参与这些不断发展的领域；第三，为未来方法的设计和评估提供一套良好实践建议。本文发表在Diagnostic and Interventional Radiology杂志。
接下来的一段时间，帅地会总结各种技术栈的学习路线，例如 Java 开发，C++ 开发，python 开发，前端开发等等，假如你没有明确的目标，或许可以按照我说的学习路线来学习一波，我写的每一份学习路线，不会很全面，因为我认为，东西列的太多，反而不利于新手的学习，所以我列举的，都是比较必要的知识，当你把这些知识学了的时候，我相信你不需要别人的学习路线，也能知道自己接下来需要学啥了。
2017年9月，我以前一个同事问我能不能教他小孩Theo学习编程，因为以前在同一家公司时，我那同事经常带Theo去公司，我和Theo也认识，所以我答应了。
作为知乎中极为罕见的密码学大V，即使已经到了而立之年，巍然学长依然保持着自己的初心，像二十出头的年轻人一样有说有笑，对自己的密码学事业依然保持着热忱与不断的进取。作为密码学的博士，他是如何走进这个领域的，又如何在进取中依然保留着大孩子一般的笑容与快乐？猹哥觉得，或许是一开始的机缘巧合，“上了贼船”，意外的发现了自己的兴趣，并努力坚持了下去。他似乎对一切工作都抱有热情，但又对很多年轻人的迷茫点感同身受。他自诩自己因为为了理想的事业而有点“卷”，又毫不掩饰自己躺平睡大觉的意愿。一个多小时采访下来，或许无法让读者一夜暴富，但知道有些成就要看缘分，有些成就是可以通过随性的坚持与努力得到，也算是一个不小的收获了吧。
大家都知道算法的重要性。如何学习算法的相关文章，大家估计也见过不少，每个人的学习方法都不尽相同，这很正常，并且，对于不同的选手来说。 例如打 ACM 的玩家和不打比赛的玩家相比，训练的方式也有不少差异，所以别人所说的学习方式，更多的是作为你的一种参考，包括下面我要写的也是作为一种参考。 不过，在写之前，我想先回答一个经常被问到的问题：工作很少用到算法，真的必要学算法吗？ 很多过来人可能都会跟你说，算法没必要学，你又不是算法岗，工作其实就天天 Crud，用啥都是封装好的，学了也用不到，慢慢也就忘了。面试前刷刷
接下来的一段时间，帅地会总结各种技术栈的学习路线，假如你没有明确的目标，或许可以按照我说的学习路线来学习一波。
最近遇到一个问题，就是在系统页面上加一个Excel表格导出的问题，这个问题很好解决啊，写一个JS把后台给的数据导出到Excel表格不就行了吗。然而当我们在测试的时候，确始终不能如我所愿。
漂浮基座机器人存在动力学耦合，机械臂的关节运动将会引起基座位置和姿态的改变。根据基座的控制方式，可以将漂浮基座机器人分为四种模式：
本文将系统的介绍统计学专业的专业概况、就业前（钱）景、就业方向、以及企业对招聘时对学历的要求、最后将谈一些自己的择校建议。
1982年 拜占庭将军问题 Leslie Lamport等人提出拜占庭将军问题（Byzantine Generals Problem），把军中各地军队彼此取得共识、决定是否出兵的过程，延伸至运算领域，设法建立具容错性的分散式系统，即使部分节点失效仍可确保系统正常运行，可让多个基于零信任基础的节点达成共识，并确保资讯传递的一致性，而2008年出现的比特币区块链便解决了此问题。 David Chaum提出密码学网路支付系统 David Chaum提出注重隐私安全的密码学网路支付系统，具有不可追踪的特性，成为
聊聊我的选择 大家好，我是鱼皮，前几天看到一位大一计科同学的问题：我想学做 Web 项目，又想学算法搞 ACM，如何取舍呢 ? ACM 是国际大学生程序设计竞赛，旨在展示大学生创新能力、团队精神、编写
每年一到要找工作的时候，我就能收到很多人给我发来的邮件，总是问我怎么选择他们的offer，去腾讯还是去豆瓣，去外企还是去国内的企业，去创业还是去考研，来北京还是回老家，该不该去创新工场？该不该去 thoughtworks？……等等，等等。今年从7月份到现在，我收到并回复了60多封这样的邮件。我更多帮他们整理思路，帮他们明白自己最想要的是什么。（注：我以后不再回复类似的邮件了）。 我深深地发现，对于我国这样从小被父母和老师安排各种事情长大的人，当有一天，父母和老师都跟不上的时候，我们几乎完全不知道怎么去做选
每年一到要找工作的时候，我就能收到很多人给我发来的邮件，总是问我怎么选择他们的 offer，去腾讯还是去豆瓣，去外企还是去国内的企业，去创业还是去考研，来北京还是回老家，该不该去创新工场？该不该去 thoughtworks？……等等，等等。今年从 7 月份到现在，我收到并回复了 60 多封这样的邮件。我更多帮他们整理思路，帮他们明白自己最想要的是什么。（注：我以后不再回复类似的邮件了）。 我深深地发现，对于我国这样从小被父母和老师安排各种事情长大的人，当有一天，父母和老师都跟不上的时候，我们几乎完全不知
机器之心整理 参与：杜夏德 运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久，但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会，很多顶层的东西都是要靠优化，不管是学习还是刚才讲到的决策问题，都要有 OR (运筹学)的结合。 作为优化算法的基础，运筹学在第二次世界大战期间因英美两国配置资源的需求而发展起来。近些年，随着数据量大幅度攀升等科技环境的变化，运筹学得以快速发展，并广泛应用于零售、金融、物流等行业。正如运筹学顶级专家叶荫宇所说，运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久，但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会，很多顶层的
在看到知乎上有个问题： 我都会用Excel了，还有必要学Python吗？ 这个问题大概率可以说明问这个问题的这位同学目前还没有遇到非Python不可的场景，之所以产生了学Python的念头是因为这两年Python实在是太火了，如果自己不学总觉得差点什么。但是学了一点以后又发现Python做的那些事情，我Excel也可以做，既然如此，我为什么还要费这么大劲去学Python呢？ 为什么要学Python 大家在学一个工具或者一项知识的时候，一定不要为了学而学，这样不仅学起来很痛苦，而且很难坚持下去的。 那既然如
下图是知识星球的一位小伙伴的非常用心的提问，简单分享一下，希望这位读者的经历以及我的回答能够对你有启发。
遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
AMiner x 量子位 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 今年的KDD最佳博士论文奖RUNNER UP，由毕业于清华大学的裘捷中博士斩获。 值得一提的是，这是亚洲高校的学者首次获此殊荣。 SIGKDD（简称 KDD），是数据挖掘领域公认的顶级会议，获得 KDD 颁发的奖项是该领域研究者至高无上的荣誉。 为表彰数据科学、机器学习、数据挖掘领域中杰出的博士论文工作，KDD 每年都会评选出「最佳博士论文奖」（下设 1 名「WINNER」和至多 2 名「RUNNER UP」）。 裘捷中博士获奖的工
很多读者私信问我，自己工作三年多了，随着工作年限的不断增长，感觉自己的技术水平与自己的工作年限严重不符。想跳槽出去换个新环境吧，又感觉自己的能力达不到心仪公司的标准，即使投了简历也没人来通知自己面试。就这样在原来的公司一天天的混日子，时间久了，感觉自己废了，就这么恶性循环着。
很多人对自我的学习路线没有清楚的定位，鉴于此，我就来写一篇适合普通大众的学习路线，就从大一入学那一刻开始入门说起，虽然不一定适合你，但或许能给没有明确目标的人带来一些学习的方向，那么这篇文章，我就觉得值了。
分享一篇旧文： 无意中在知乎看到这样一个提问： 感觉算法在程序员中快被吹上天了，如果只是搞编程的话，是不是没必要死磕算法？ 看到不少人各种吹算法，什么刷leetcode啥的，之前刚入门编程之前我也以为算法有那么重要，我还担心我那点算法功底进公司抗不了几天就被劝退了，身边也见过不少刷题家，完全把自己刷魔怔了，只会刷题，连接个linux服务器问我说用windows远程连接能连接上吗？让他关闭个连接，不会关，之后半天连不上问我咋回事原来是把服务器关机了，业务代码几乎写不出来，天天死磕算法，我跟他们不一样入门了之
有一天，我去爬山。突然脚一滑，掉下了悬崖。摔的眼冒金星，精神破碎，最终掉到一个山洞中。山洞中央有一个宝盒，打开以后是一本书，细看是一份JAVA开发者的秘籍。举目粗观，练此功不需自宫，按部就班就可修成绝世武功。我瞪大眼睛想要深入的时候，从山洞深处走出一位长者（elder）。
有人说，算法，先于计算机存在于世，比编程语言本身更为重要，语言只是工具，而算法才是灵魂。而程序就等于算法加数据结构。足以可见，想要在编程之路上走的更长远，数据结构与算法就是必须要掌握的基本功。
每年一到要找工作的时候，我就能收到很多人给我发来的邮件，总是问我怎么选择他们的offer，去腾讯还是去豆瓣，去外企还是去国内的企业，去创业还是去考研，来北京还是回老家，该不该去创新工场？该不该去thoughtworks？……等等，等等。今年从7月份到现在，我收到并回复了60多封这样的邮件。我更多帮他们整理思路，帮他们明白自己最想要的是什么。（注：我以后不再回复类似的邮件了）。 我深深地发现，对于我国这样从小被父母和老师安排各种事情长大的人，当有一天，父母和老师都跟不上的时候，我们几乎完全不知道怎么去做选择
来源：机器之心 作者： Vincent Granville 编译： 机器之心 参与：吴攀 、李亚洲 校对：李君 编辑：胡蝶 原文链接：http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/difference-between-machine-learning-data-science-ai-deep-learning 本文共3967字，建议阅读14分钟 本文明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习
大家好，我是 labuladong，我一直不知道我在大家心里是什么形象，不过我给这个公众号的定位是一个工具人的角色。
前端开发的日常工作更多的是围绕着需求和业务逻辑来展开，用js操作的也是json和dom会比较多一些，那么在这样的日常工作中，如何体现出“扎实的数据结构和算法”的优势呢？
核磁共振成像也叫磁共振成像，简称 MRI ，是一种可以对身体内部进行成像，帮助医生诊断疾病的技术。功能性磁共振成像（fMRI ）属于 MRI 的一种，主要用于对大脑的血液流动进行成像，判断大脑的活跃区域。这些看似跟机器学习没什么关系，但其实研究人员已经开始将 MRI 和 fMRI 与机器学习算法结合起来，帮助人们了解大脑对社交场合的反应机制。
人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，应该是怎样一回事？ 我假定题主是想得到一个清晰的图，上面有各个领域清晰的分界线。因此，在这里我尝试用我最简单的方式来解释这个问题。 机器学习是一门涉及自学习算法发展的科学。这类算法本质上是通用的，可以应用到众多相关问题的领域。 数据挖掘是一类实用的应用算法（大多是机器学习算法），利用各个领域产出的数据来解决各个领域相关的问题。 统计学是一
说到Hash（哈希），开发人员应该不陌生，比如Hash表是一种非常常用的数据结构，通过Hash表能够根据键值快速找到数据。哈希函数将文本（或其他数据）映射为整数，从而能够提高检索效率。
paper：A normative framework for deriving neural networks with multi-compartmental neurons and non-Hebbian plasticity
作者 | 陈彩娴、Mr Bear 编辑 | 青暮 近日，图灵奖得主、“贝叶斯网络之父”Judea Pearl在Twitter上分享了一篇新论文“What are the most important
每年一到要找工作的时候，我就能收到很多人给我发来的邮件，总是问我怎么选择他们的 offer，去腾讯还是去豆瓣，去外企还是去国内的企业，去创业还是去考研，来北京还是回老家，该不该去创新工场？该不该去 t
本文介绍GIS方向研究生入学初期，为将来转码、从事开发类工作所作求职准备的规划路径、方向选择等方面的建议。
本文作者谢科，是数说君在知乎认识的一位数据科学大牛，Twitter的Data Scientist，目前正在创业（“用软件定义商家做生意的方式”）。 对于一个编程基础不是很好的学生来说，学习数据挖掘、机器学习之类的并以后从事这样的工作靠谱吗？ 文 | 谢科 以下为对匿名用户回答的引用（数说君注：匿名用户指另一位匿名了的用户对该问题的回答） 【你们以为上上公开课就够的？那些东西我看过，Andrew Ng的课什么的，以我的实力一两天就解决了，你觉得能有啥用？那点简单的东西与实际需要解决的问题相比根本不值一提，入
运筹优化的就业前景，你了解多少？ 学习运筹优化的童鞋们在被各种算法代码虐了无数遍后，发出疑问? 学……学它有前途吗？ 一边在进行算法优化，构建模型，一边查找运筹优化的前景如何？ 下面，我们就来分析分析
内容来源：作者 | 荣荣乐园，链接 | https://www.jianshu.com/p/fe1da52da085
在日常生活中，统计学无处不在，每个人、每件事似乎都可以使用统计数据加以说明。随着人类迈入大数据时代，统计学在方方面面更是发挥了不可或缺的作用。统计学思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。它们对统计学的发展起到了指导作用。
这是2011年诺贝尔经济学奖获得者托马斯·萨金特（Thomas J. Sargent）近期在中国公开演讲时对AI的结论。
翻出来了17年自己梳理的数据工程师的算法学习内容，当时的理解和现在会有些许不同，但整体来看还是可以的，有一些比较细节的内容并没有花较多的时间来整理，留待大家自己补充了，在此不再做任何修改分享给大家参考，也算是对当时思路的一种保留吧。
甚至之前还在知乎里看到这么一个问题，有人提问：我想学算法，我到底是应该报数学系呢，还是计算机系？我想估计也有不少同学有这样的困扰。
在这篇文章中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学等领域的区别。这些概念的区别也一直是人工智能领域热烈讨论的一个话题，Quora、多个技术博客都曾有过解答。机器之心之前编译的一篇文章《人工智能、机器学习、深度学习，三者之间的同心圆关系》也对此问题进行了探讨，但似乎业内还未能给出一个权威的、令所有人信服的回答。如果对这篇文章中的观点不认同，欢迎大家留言讨论。
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