【导读】2016年，IBM 推出了 5 量子位的计算机，而就在昨天，IBM 取得了重大进展，这家公司通过其官方博客宣布了 20 量子位的量子计算机问世，并构建了50 量子比特的量子计算机原理样机。 以下为本次的 IBM 官方博客全文: 过去数十年基础科学的探索的积累推动了 20 世纪最重要的若干技术进步的实现，尽管这些科学探索的最初目的仅仅是为了拓展人类的认知。例如，当爱因斯坦发现相对论的时候，他不会想到有一天这个理论会成为现代导航系统的重要部分。量子力学也一样。 从最初 IBM 成员 charlie be
或许每个经历过大学生涯的人都会有这样的感受：曾经努力收集各种课程资料，但在修完一门课程之后却会发现遗漏了很多重点内容。每一代前辈总结出的经验也常常因为无处传承而逐渐遗漏消失。
spContent=课程面向有志于从事计算机过程控制系统设计、或对计算机硬件结构感兴趣的学习者。总体目标是：具备输入/输出接口控制系统软硬件初步设计能力。
本文简介：为了减少重复劳动，让我们不再孤军奋战，来自浙江大学、北京大学等国内高校的贡献者们发起了课程资料民间整理项目。这些内容不仅是教材的电子版，也有历年试卷、复习资料、习题答案甚至选课攻略。
机器学习一直是一个火热的研究领域，深度学习方法的提出又为这个领域添了一把火，使得很多人对该领域感兴趣并想投身于该领域的研究之中。那么，对于想从事机器学习领域的人来说，有哪些是应该首先了解的内容呢？本文将简单的介绍下机器学习的基本相关知识。 机器学习是指使计算机系统使用统计技术学习数据的过程，而不需要具体的编程程序。该方法是一个主动学习的算法，使得它能够从数据中学习并进行预测。机器学习与计算统计、数学优化以及数据学习密切相关，通常被用来进行预测、分析等任务。机器学习一般用于处理两类任务：
程序控制：按指令地址访问存储器并取出指令，经译码依次产生指令执行所需的控制信号，实现对计算的控制，完成指令的功能。
同时在本微信公众号中，回复“SIGAI”+日期，如“SIGAI0515”，即可获取本期文章的全文下载地址（仅供个人学习使用，未经允许，不得用于商业目的）。
导读：在一篇关于开发者的调查报告中显示，女性程序员在全球范围内只占7.6%，由此可见，“程序媛”在全球范围内都是稀缺物种了。而在中国男女程序员的比例也相差甚远，女程序员只占7.8%。即便在Twitter公司，女工程师也只占10%，Facebook的女工程师也只有16%。
编程是操作性很强的一门知识，看书少不了，但只有理论与实践相结合才能起到更好的效果。
虽然是段子，但其实也挺写实的，因为你打开各大招聘网站，会发现越是高薪的IT岗位，对数学的要求越高。其实，我曾经也不太明白数学为什么对程序员很重要，不明白为什么在大学里初入编程之门时，老师却要求你去看《数学之美》。
信息安全专业是连续七年薪资最高的专业，总共上榜8次。其专业毕业生可从事于网络安全相关工作，例如网络安全工程师、信息安全分析师、安全顾问、渗透测试工程师等，其专业课程示例如下：
机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域，该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习，找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。
nand2tetris 项目有一本书叫《计算机系统要素》，也有英语的视频教程。如果英语不好的可以看书，内容是一样的。
之前推送的《教授们说了，我们的目标是培养中国最优秀的程序员》分享有礼活动，中奖名单如下，恭喜幸运参与者！我们将按照问卷中填写的信息尽快邮寄奖品！ 洪瑞琦 梓鑫 邢晓媚 张琼 余小娅 附原文 ---- 如果你看过美剧《Silicon Valley》，一定也曾有过“做个工程师”的想法。剧中，硅谷 Pied Piper 团队通过一套无损压缩算法，成功吸引到投资人，开始了有趣的“搅”机生活。 (左边小哥看上去挺落寞……他是里面唯一不懂编程的) 而在现实生活中，有一个叫Aaron Pollack 的学习者
想要进入大型互联网公司，首先我们面对的就是面试这一道坎。一般而言，需要3~5面才能最终拿到offer。一面是考查基础知识，二三面是考查专业技能、项目经验等，四五面大致是HR面，也就是谈薪资了。 万丈高楼平地起，对于二三面的专业技能、项目经验等因人而异，各不相同，但是第一面的基础知识却是万变不离其宗。越是大型公司，面试官对于数据结构和计算机原理等计算机基础知识的要求也就越高。 既然决定作一个程序员，那我们就得掌握至少一门主流编程语言（ 在这里我以Python为例），再加上操作系统、数据库系统、数据结构与算法、
相关术语： （1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 （2） Matlab：商业数学软件； （3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 （4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。 （5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 （6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 （7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
页尾更多“数学”“机器学习”“大数据”干货！ 我是计算机专业的研究生。上个学期选修了数学学院的两门课：《组合最优化》和《NP复杂性与近似算法》，因此认识了一些数院的同学，通过他们了解到了一些他们对计算机/机器学习的看法。感受最深的一点是：学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的，而往往不怎么重视算法和数据结构的设计与实现，以及算法复杂度的分析(大多数数院的学生往往到研究生才会接触算法与数据结构，而且往往是作为选修，很少会去编程实
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算法 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并
数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。
本文介绍了机器学习领域的一些基础概念和算法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。文章还介绍了机器学习领域的一些重要模型和算法，如神经网络、支持向量机、随机森林、贝叶斯网络等。此外，文章还探讨了机器学习的应用领域，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
导语 1月19日，2018年度“中国计算机学会（CCF）颁奖大会”在北京隆重举行。本届颁奖会以“责任•创新•奉献”为主题，颁发了CCF终身成就奖、CCF夏培肃奖、CCF杰出贡献奖、CCF卓越服务奖、CCF杰出教育奖、CCF计算机企业家奖、CCF杰出工程师奖、CCF优秀博士学位论文奖等8个奖项。来自海内外的企事业单位科研院所的300余位嘉宾应邀见证这辉煌的时刻。 CCF副理事长、腾讯公司副总裁王巨宏女士代表腾讯与CCF名誉理事长李国杰院士共同为中国人民解放军军事科学院系统工程研究院系统总体研究所研究员、中
在计算机发展飞速的今天，也许有人会问，“今天计算机这么快，算法还重要吗？”其实永远不会有太快的计算机，因为我们总会想出新的应用。虽然在摩尔定律的作用下，计算机的计算能力每年都在飞快增长，价格也在不断下降。可我们不要忘记，需要处理的信息量更是呈指数级的增长。现在每人每天都会创造出大量数据。日益先进的纪录和存储手段使我们每个人的信息量都在爆炸式的增长。互联网的信息流量和日志容量也在飞快增长。在科学研究方面，随着研究手段的进步，数据量更是达到了前所未有的程度。无论是三维图形、海量数据处理、机器学习、语音识别，都需要极大的计算量。在网络时代，越来越多的挑战需要靠卓越的算法来解决。
人工智能会让程序员失业吗？ 当人工智能逐渐强大，大家开始担心：人工智能下一步又要在哪个领域干掉人类？ AI会让人类程序员失业吗？对此问题持肯定态度的人并不在少数。 比如：美国橡树岭国家实验室在去年底发
我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。
在很多程序员看来，数据结构，算法这一类的东西感觉没用，在实践中都不常用，所以都会很忽视这类内容，但是在很多公司看来，尤其是大公司看来数据结构和算法这种东西确实最有用，而且经常在笔试和面试中出现。为什么会这样呢？
[P1216 USACO1.5][IOI1994]数字三角形 Number Triangles - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)
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DOTS是Unity一个阶段性的转变，也是Unity蓝图上一个非常重要的里程碑节点。Unity的官网为它建立了主题链接，甚至打出了阶段性的口号： 重建Unity的核心！，可见Unity对DOTS的重视程度。
MILA 2018 夏季课程包括深度学习夏季课程（DLSS）和强化学习夏季课程（RLSS），并主要由以下机构支持。Yoshua Bengio 等人组织的夏季课程每年都非常受关注，每一个主题及讲师都是该领域的资深研究者，今年包括 Yoshua Bengio 和 Richard Sutton 在内的讲师大多来自常青藤院校、谷歌大脑、VECTOR INSTITUTE 和 MILA 实验室等知名的研究机构。
21世纪以来，全球化的加速和互联网的蓬勃发展，带来全球范围内电子数据的爆炸性增长，人类迈入了大数据时代。
链接：http://www.cis.upenn.edu/~jean/math-basics.pdf
控制论、信息论和系统论，是新时代的科学基础和方法论。在新的时代，需要掌握新的方法论。
各位朋友好久不见呢。最近由于刚入职，作为职场萌新，所以大部分时间都花在了工作上。因而也没有太多时间来写文章啦，这篇文章也是定题了许久，迟迟没有落笔。等之后工作慢慢稳定，业务熟练起来，文章更新频率就会高起来的！还请朋友们持续关注哦～
在成为程序员之前，我干过很多工作。由于学历的问题（高中），我的工作基本上都是体力活。包括但不限于：工厂普工、销售（没有干销售的才能）、搬运工、摆地摊等，转行前最后一份工作是修电脑。这么多年，月薪没高过 3300...
在机器学习的世界中，最优化问题非常重要，它们能使世界变得更好。最优化问题旨在寻求完成某件事情的最佳方式，比如手机 GPS 计算达到目的地的最短路线，旅游网站搜索与行程相匹配的最便宜的航班。同时，机器学习应用通过分析数据模式进行学习，并试图为任何给定的最优化问题提供最准确和最人性化的答案。
数据结构与算法，是大学中计算机相关专业里的一门必修的基础课，当时学习的时候并不能列其中的知识点，毕业之后随着对计算机专业知识的了解加深，才意识到其重要性，今天我就来研究一番。
编者按：你是否曾经为如何创作和编辑一篇图文并茂、排版精美的文章而烦恼？或是为缺乏艺术灵感和设计思路而痛苦？AI技术能否在艺术设计中帮助到我们？今天我们为大家介绍的这篇论文，“Automatic Generation of Visual-Textual Presentation Layout”（图文排版的自动生成算法研究），刚刚被美国计算机学会会刊ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications （TOMM）授予2017 Nicolas D. Georganas 最佳论文奖，希望为大家在进行富媒体内容创作和分享时提供一个独到的思路和方法。
前言 人类总是在生活中摸索规律，把规律总结为经验，再把经验传给后人，让后人发现更多的规规律，每一次知识的传递都是一次进化的过程，最终会形成了人类的智慧。自然界规律，让人类适者生存地活了下来，聪明的科学家又把生物进化的规律，总结成遗传算法，扩展到了更广的领域中。 本文将带你走进遗传算法的世界。 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，从生物进化的一些现象发展起来，这些现象
花下猫语：自从翻译了 Python 之父的第二篇文章，我不仅知道了 pgen解析器的起源 ，而且还知道了“龙书”对 Python 之父的影响很大。而且有趣的是，与“龙书”并提的还有什么“虎书”、“鲸书”，这些称呼太有意思了。
Yann LeCun，生于1960年，是一位机器学习、计算机视觉、机器人、计算神经科学领域的计算机科学家。他被大家所熟知的是在非光学字符识别和利用卷积神经网络（CNN）实现计算视觉方面的工作，是CNN之父。他也是DjVu图像压缩技术的主要创造者之一。他与Léon Bottou.共同开发了Lush编程语言。
今天为大家呈现一张通往“计算机世界”的地图，希望通过本文能够带你进入计算机科学领域。
统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。
嵌入式学习是一个循序渐进的过程，如果是希望向嵌入式软件方向发展的话，目前最常见的是嵌入式Linux方向，关注这个方向，我认为大概分3个阶段： 1、嵌入式linux上层应用，包括QT的GUI开发 2、嵌入式linux系统开发 3、嵌入式linux驱动开发 嵌入式目前主要面向的几个操作系统是，LINUX，WINCE、VxWorks等等 Linux是开源免费的，而且其源代码是开放的，更加适合我们学习嵌入式。 你可以尝试以下路线： (1) C语言是所有编程语言中的强者，单片机、DSP、类似ARM的种种芯片的编程都
作者： 张丹(Conan) 程序员Java,R,PHP,Javascript 前言 人类总是在生活中摸索规律，把规律总结为经验，再把经验传给后人，让后人发现更多的规规律，每一次知识的传递都是一次进化的过程，最终会形成了人类的智慧。自然界规律，让人类适者生存地活了下来，聪明的科学家又把生物进化的规律，总结成遗传算法，扩展到了更广的领域中。 本文将带你走进遗传算法的世界。 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最
本文从基础入手，主要阐述基于桌面电脑的多核程序设计的基础知识，包括一些向量化运算，虚拟机算，多线程等的相关知识总结。
2021年的第一本书， 就在这里选！ 12月书讯，精彩来袭 临近年末，可能由于疫情的原因， 前几个月感觉就是一晃而过呀。 回顾2020这魔幻的一年，博文菌与你 一起追过新兴科技的浪潮， 一起探寻过大厂几十年的技术长征， 一起重温过经典之作的诞生， 一同见证过霸榜的高光时刻…… 今天，踩在2020的尾巴尖儿上 博文菌带来10本12月新书 打响最后时刻的技术节拍 文末参与互动赠书 新年好书提前收割 ▼ 本期书讯 1 《阿里云数字新基建系列：云原生操作系统Kubernetes》 2 《BPF之巅：洞悉
一直以来，量子计算的权杖都牢牢握在谷歌手中。在此之前，谷歌已制造出9量子比特的机器，并计划今年增加至49量子比特。这是一个极为关键的门槛，学者预计，在50量子比特左右，量子计算机就能达到“量子霸权”（quantum supremacy）。这是加州理工学院物理学家John Preskill发明的名词，用来指示“量子计算机在一些领域有传统计算机所不具有的能力”，比如在化学和材料学里模拟分子结构，还有处理密码学、机器学习的一些问题。现在，IBM率先达成了这项成就。
算法工程师成长计划 近年来，算法行业异常火爆，算法工程师年薪一般20万～100 万。越来越多的人学习算法，甚至很多非专业的人也参加培训或者自学，想转到算法行业。尽管如此，算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需，算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说，算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师，万丈高楼平地起，尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习，或数据挖
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