最新的 GitHub 创新图显示，JavaScript 和 Python 在 GitHub 平台上排名最高，是使用最多的编程语言。
一方面，相比 Java 和 Golang，我更熟悉 Python，用的地方也更多。
现在有非常多的大公司在做人工智能方面的研究，包括Google、IBM、Facebook、Apple、百度等，也有数不尽的小型创业团队进入，使得人工智能方面变得热闹非凡。每一家公司都有自己的研究思路，也取得了不同程度的进展，比如百度李彦宏就透露，百度大脑已经相当于2~3岁小孩的智力水平，而按照我们对自己人工智能系统的模拟测试结果，可以达到12岁中学生的智力水平，大幅度领先百度深度学习研究院。下边在不泄露技术机密的前提下，简要分享我们人工智能系统的设计思路与背后基于的原理。 1、文字与编程语言（视频、图片、文
线程安全在多线程编程时是一个比较重要的概念，我们下先来看下维基百科是如何定义这个概念的：
Go 语言又称 Golang，由 Google 公司于 2009 年发布，近几年伴随着云计算、微服务、分布式的发展而迅速崛起，跻身主流编程语言之列，和 Java 类似，它是一门静态的、强类型的、编译型编程语言，为并发而生，所以天生适用于并发编程。
随着互联网大潮的到来，受到高薪吸引，仿佛各个专业的学生都在学习编程，小指本科期间众多学doule E、通信工程、物理与光电工程等专业的小伙伴纷纷在研究生期间转学了计算机专业（请诸位大大们给本计算机专业的学酥留条活路）。既然大家对计算机专业如此感兴趣，那么我们今天就来探讨一下计算机行业那个永恒的话题“什么才是最好的编程语言？” 对于这个问题，1000个程序员有1000个答案，各人都有自己认为的最好的编程语言，这个问题似乎并没有标准答案。但，这怎么难得到小指。众所周知，百度指数反应的是用户主动搜索的真实情况，因
LLM 技术图谱（LLM Tech Map）是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现，此图谱主要特点是“专注于技术人视角”，不求从 LLM 产业角度汇聚信息，而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人有一个快速感知。
去年 ChatGPT 问世的初期，还曾有声音说知识图谱已经过时了，将被大模型所替代。然而，随着这一年来的深入探讨和研究，目前业界普遍认为，大语言模型和知识图谱各有所长，能够互相补充[1,2]。
当前哪门语言衍生出的族群最大？本文作者依据Haskell上的统计数据，结合两种算法（Force Atlas + Force Atlas 2 + Fructerman-Reingold Algorithm和Fruchterman-Reingold Algorithm）得出了一组有趣的图谱。值得一提的是，本文依据的数据和结论并非经严谨验证，图片中的节点仅反应了开发语言之间的关联、关系以及相应的影响力，其中不同的颜色代表不同的语言族谱，并不代表某种语言“优于”另一种。
导读：科技的发展日新月异、永无止境，在点点星辰的技术图谱中，如何找到适合自己的方向，当前我们或可从最新的编程语言榜单中探寻到些许的答案。
【新智元导读】 微软开源图数据查询语言 LIKQ，这是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言，强强联合，海量图数据的实时检索和集成变得触手可得。 近日，微软亚洲研究院通过 GitHub 平台开源图数据查询语言 LIKQ（Language-Integrated Knowledge Query）。LIKQ 是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言。它可以让开发人员无需学习新的领域相关的特定查询
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武侠，是成人的童话。江湖，是门派的斗争。要想在江湖中闯出名号， 称手的兵器很有必要。数据科学已经开山立派，Python 便在其中独领风骚。
【导读】主题知识树是专知的核心结构之一，为构建结构化、体系化、链路化的知识内容库提供基础设施，以及进一步支持个性化主题定制、主题链路知识学习、智能搜索、探索发现等智能应用提供保障。今天为大家简单介绍主题知识树的定义、构建方法和应用，希望大家喜欢，也请多多探讨。 背景 在前面的文章《专知，一个新的认知方式》，我们解释了做专知的思考。面向移动互联时代，我们做两点事情： 一是如何有效生产筛选出专业、可信、优质的内容知识，直达用户需求，解决“专”的问题； 二是如何从自由机制产生的碎片化、乱序、非结构化的内容数据中
作者 | 兰红云 责编 | 何永灿 自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样，是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。 所以自然语言处理工程师会有各种各样的背景，大部分都是在工作中自学或者是跟着项目一起学习的，这其中也不乏很多有科班背景的专业人才，因为技术的发展实在是日新月异，所以时刻要保持着一种强烈的学习欲望，让自己跟上时代和技术发展的步伐。本文作者从个人学习经历出发，介绍相关经验。 一些研究者将自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）和自然语言理解
自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样，是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。
最近这段时间一直在搞知识图谱的一个项目，有点忙，所以博客更新有点慢，现在第一阶段的开发基本完活，后面有空会总结几篇与neo4j有关的文章。 有关neo4j的介绍和使用场景，这里不多说了，不了解的朋友可以参考我之前的文章 http://qindongliang.iteye.com/blog/2327919 我们的使用场景是用来存知识图谱有关的数据简单说就是会把从小学到高中所有的科目的里面的知识点给存储起来，让后建立知识点与知识点之间的依赖关系，从而最终会形成一张复杂的知识网络。举个例子： 比如某个学生，要学习
在IT工程师和培训机构多如牛毛的时代，拜师学艺并不难。但自学编程对于毫无基础的同学来说却可能是个问题，相信有过类似经历的朋友都有一把辛酸泪和一肚不吐不快的体会。让我们从一个故事说起... 故事 某君在
来源：ScienceAI 本文约1800字，建议阅读5分钟 本文介绍了蛋白质编程。 Meta：设计蛋白质这件事，语言模型就能干。 用机器学习去研究蛋白质结构预测，吸引了众多科技大厂、科研机构的目光纷纷投入其中，这期间，他们也产出了重要成果。如在 2021 年 《Science》的十大年度突破中，DeepMind 携预测蛋白质结构的 AI 模型 AlphaFold 上榜，在这项工作的基础上，研究人员现在已经使用人工智能来设计可用于疫苗、建筑材料或纳米机器的全新蛋白质。 在《Science》2022年 9 月发
这个项目是一个精选的机器学习框架、库和软件列表，按语言分类。它提供了各种功能强大的工具和库，以帮助开发者在不同编程语言中进行机器学习任务。该项目主要有以下特点和优势：
你只看到电影中程序员那飞快的指法，却不知道其编译器是一个坑；你看我们现实中程序员的纷纷扰扰，却未看到我们步步为营和流下的汗水，程序员用拼搏为自己代言。 如今，有一个让你变得高端大气上档次的机会，你会错过吗？有个条成功的捷径你会去吗？拥有了它你也可以像电影中的程序员那编程？ 程序员想要华丽的变身请猛戳：摸我摸我。 其实你看完了之后那只是一个梦，真实的情况是这样的。点我点我就带你回到现实世界，醒醒吧！ 1、 C语言程序员必读的5本书 为什么在程序员中，C语言如此流行呢？这背后有很多原因。 它独立于平台，可以
导语 | 今年以来大模型的热度居高不下，人工智能成为国内外各大厂商争相布局的新赛道。那么近期 AI 领域有哪些值得关注的新趋势，它又将为软件开发带来哪些影响呢？今天，我们特邀了微智云科技 CEO、腾讯云 TVP 张虎老师，他将为我们带来业内独有的观察与思考。
https://github.com/TeamStuQ/skill-map StuQ 程序员技能图谱 官网 Web 页面地址：http://skill-map.stuq.org/，也可扫描页面下方二维码，以赞助形式获赠技能图谱纸质版。 大数据工程师技能图谱 大数据通用处理平台 Spark Flink Hadoop 分布式存储 HDFS 资源调度 Yarn Mesos 机器学习工具 Mahout Spark Mlib TensorFlow (Google 系) Amazon Machine Le
我们学习到的某一个领域的知识，很少会孤立存在的。当我们有意识地去发掘的时候，便会惊讶地发现：它们之间存在联系。这也就是我写这一篇文章的目的，尝试去建立对于思维图形化的推理过程。显然，与结果相比，过程也许是这篇文章的一个重点。 虽然，文章的大部分原理来自于认知语义学 —— 即有关语言中概念内容及其结构的现象学。而我并非这方面的专家，我只是偶然间看过相关的书，但是我觉得它们之间的关联不是偶然的，所以我也就是 “大胆” 也写下第一批思想。 首先，来了解一下四个名词： 概念。它是抽象的、普遍的想法，是充当指明实体、
引用Elliott Hauser 的说法，好的编程语言学生在入门时需要获得五样东西。
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 Meta：设计蛋白质这件事，语言模型就能干。 用机器学习去研究蛋白质结构预测，吸引了众多科技大厂、科研机构的目光纷纷投入其中，这期间，他们也产出了重要成果。 如在 2021 年 《Science》的十大年度突破中，DeepMind 携预测蛋白质结构的 AI 模型 AlphaFold 上榜，在这项工作的基础上，研究人员现在已经使用人工智能来设计可用于疫苗、建筑材料或纳米机器的全新蛋白质。 在《Science》今年 9 月发表的一篇论文中，华盛顿大学医学院生物化学教授 David
随着互联网和大数据的飞速发展，我们需要从海量信息中挖掘出有价值的信息，而在收集这些海量信息过程中，通常都会涉及到底层数据的抓取构建工作，比如多源知识库融合、知识图谱构建、计算引擎建立等。其中具有代表性的知识图谱应用包括谷歌公司的Knowledge Graph、Facebook推出的实体搜索服务（Graph Search）、百度公司的百度知心、搜狗公司的搜狗知立方等。这些应用的技术可能会有所区别，但相同的是它们在构建过程中都利用了Wikipedia、百度百科、互动百科等在线百科知识。所以本章将教大家分别爬取这三大在线百科。
在这篇文章中，我收集了 10 个最佳的编程学习网站，掌握编程技能可能是帮助你走出舒适区的一大步，新手程序员通常会觉得程序员市场的竞争太激烈，工作太有挑战性等。
Go 语言又称 Golang，由 Google 公司于 2009 年发布，近几年伴随着云计算、微服务、分布式的发展而迅速崛起，跻身主流编程语言之列，和 Java 类似，它是一门静态的、强类型的、编译型编程语言，为并发而生，所以天生适用于并发编程（网络编程）。
其实现在程序员学 Python 不是新鲜事，甚至不少人会把 Python 当作第一语言来学习。也难怪，Python 的优点太多了，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，并且可以和其他编程语言（比如C++）轻松无缝衔接。 而且，学好 Python，之后做Python程序员爬虫，往数据分析、数据挖掘、人工智能、深度学习等多个方向都可以顺利转型。 可谓条条大路通罗马。 不过尽管 Python 上手轻松，但精通却很难。看似语法记得滚瓜烂熟，但一进入实际项目，瞬间被打回了原型。比如这些问题，你能第一时间想到答案吗？ P
最近一直在忙着招人，发现那些来面试的候选者，代码能力虽然不错，但很多都卡在性能优化问题上。 其实，不论你是高级工程师，还是架构师，性能优化的问题都少不了。想彻底解决，就要全面了解程序设计、算法分析、编程语言、系统、存储、网络等知识，但能做到的人少之又少，比如： 流量高峰期，服务器 CPU 使用率过高报警，是系统 CPU 资源太少，还是程序并发写得有问题？ 系统没有跑吃内存的程序，但敲完 free 命令后发现没内存了，到底被什么占用了？ 一大早收到 Zabbix 告警，发现某台存放监控数据的数据库主机 CP
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 要说Scala编程界的圣经，那必须是这本蜚声世界的、由Scala 语言缔造者Martin Odersky编写的—— 《Scala编程》 📷 Programming in Scala 本书全面涵盖了整个编程语言、重要类库及其背后理念，全面且强大，是Scala领域当之无愧的王者之作！ 本书上市14年来，紧跟语言版本持续迭代，不断以豆瓣评分8.9、9.2、9.4的成绩刷新着领域的天花板！ 📷 其中第三版的中文版更是以9.6高分傲视群雄。 📷 第四版的
这两天正在构思这个“三维度”逻辑编程语言的设计系列的下一篇该怎么写，正好在上一篇《用写文章的方式写程序--“三维度”逻辑编程语言的设计（1）》有位叫做 dwcz 的朋友回帖说：
社交网站数据如同深埋地下的“金矿”，如何利用这些数据来发现哪些人正通过社交媒介进行联系？他们正在谈论什么？或者他们在哪儿？本书第2版对上一版内容进行了全面更新和修订，它将揭示回答这些问题的方法与技巧。你将学到如何获取、分析和汇总散落于社交网站（包括Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、 GitHub、邮件、网站和博客等）的数据，以及如何通过可视化找到你一直在社交世界中寻找的内容和你闻所未闻的有用信息。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 随着人工智能时代的来临，编程语言的热度居高不下，随着智能机器人的出现，在2020年更是迎来一波新的高峰。在这样的大环境下，关于谁是人工智能最流行编程语言的讨论
在本章中，我们将研究一系列用于数据存储和查询的通用数据模型。特别地，我们将比较关系模型，文档模型和少量基于图形的数据模型。我们还将查看各种查询语言并比较它们的用例。
是啊。仅仅通过一台电脑就能操纵他人手机，获取全球最高机密，让ATM无限吐钞……实在是太酷了吧。就问哪个程序员没有当黑客的梦呢？
神经影像数据分析和解释需要结合多学科的共同努力，不仅依赖于统计方法，而且越来越多地依赖于与其他脑源性特征相关的关联，如基因表达、组织学数据、功能和认知结构。在这里，我们介绍了BrainStat，它是一个工具箱，包括（i）在体素空间和皮层空间的神经影像数据集中的单变量和多变量线性模型，以及（ii）死后基因表达和组织学的空间图谱，基于任务的功能磁共振成像元分析，以及几个常见静息态功能磁共振成像大脑皮层模板在内的多模态特征关联。统计和特征关联结合成一个关键的工具箱简化了分析过程并加速了跨模态研究。工具箱用Python和MATLAB实现，这两种编程语言在神经影像和神经信息学领域中广泛使用的。BrainStat是公开提供的，并包括一个可扩展的文件。
开源项目就像是圣诞礼物一样，打开后经常会带来惊喜。下面是我们整理的10个打包好的"礼物"，希望可以对你有所帮助。
Java开发人员必须深刻理解面向对象编程。如果没有面向对象编程的坚实基础，就无法感受到像Java这样的面向对象编程语言的美感。如果你不太了解现象对象编程是什么，即使你使用的是面向对象编程语言，你仍可能会面向过程进行编码。仅研究面向对象原则并没有太多的帮助， 我们应该知道如何使用面向对象的方式应用这些原则来设计解决方案。因此我们需要拥有丰富的对象建模，继承，多态，设计模式等方面的知识。
作者简介：安晓辉，10多年开发经验，曾任软件开发工程师、项目经理、研发经理、技术总监等岗位，著有《Qt Quick核心编程》、《Qt on Android核心编程》、《你好哇，程序员》等书籍。“斜杠青年”：技术专家 / 职业规划师 / 图书作者 / 在行西安首批行家 /分答职场类答主 /微信公众号“程序视界”（id：programmer_sight）/ LinkedIn受邀自媒体。 责编：CSDN知识图谱小助手 这个时代，信息极大丰富，人每时每刻都被各种各样的知识、信息轰炸着。如何有效的选择对自己有价值的知
当下 Hadoop 已经成长为一个庞大的生态体系，只要和海量数据相关的领域，都有 Hadoop 的身影。下图是一个 Hadoop 生态系统的图谱，详细列举了在 Hadoop 这个生态系统中出现的各种数据工具。
人工神经网络（ANN），俗称神经网络，是一种基于生物神经网络结构和功能的计算模型。 它就像一个人工神经系统，用于接收，处理和传输计算机科学方面的信息。
Java 8的函数式编程学习 函数式编程语言是什么？ 函数式编程语言的核心是它以处理数据的方式处理代码。这意味着函数应该是第一等级（First-class）的值，并且能够被赋值给变量，传递给函数等等。 事实上，很多函数式语言比这走得更远，将计算和算法看得比它们操作的数据更重要。其中有些语言想分离程序状态和函数（以一种看起来有点对立的方式，使用面向对象的语言，这通常会将它们联系得更紧密）。 Clojure编程语言就是一个这样的例子，尽管它运行于基于类的Java虚拟机，Clojure的本质是函数式语言，并且在
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 不论是学Java还是学C++，我们的目的都是为了进BAT等大厂。 众所周知C++难学难精，Java难道不香吗？我们为什么还要学习C++折磨自己？ 上面的代码就是C++，不论真伪，C++确实不易维护，能看懂别人写的C++代码，着实有点困难。Java其实也挺难学的，它只是跟C++难的不在一个点上，C++难的是语言本身，Java难的是各种框架、库。既然都难，那我们为什么不选个性能王者？要知道，3种主流的操作系统Windows、Linux、Unix内核部分
前几天，谷歌发布了一个全新的书籍搜索产品：“Talk to Books”，用户可以通过对话的方式得到一本书籍的推荐，比如输入：“What is thebest programming language？”（什么是最好的编程语言？），就会被推荐《C Programming for Arduino 》。这个产品是典型的知识图谱技术的应用，它让搜索引擎可以理解用户的问题和每一本书的内容，进而进行精准匹配——就像有人在豆瓣给你荐书一样。事实上，知识图谱仍旧在驱动着已有20多年历史的搜索引擎进化。
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很多人提到B站，首先想到的就会是二次元或者鬼畜，上个月，我们公众号也发表了一篇关于B站鬼畜视频的文章：《大数据解读B站火过蔡徐坤的“鬼畜“区巨头们》。
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