作为IT行业从事人员，在大学学的基础课程中就有计算机组成原理，由这门课从此踏上学习计算机的旅途，时过境迁，温故而知新。那么什么是计算机组成原理，今天就来回忆回忆其中的一些知识点。
在日常的生活当中，我们或多或少都会接触到计算机，在现在很多人的家里面都会有计算机的存在，但还是有很多的人对于计算机基础很不了解，下面我们就对于计算机基础有一个简单的介绍。
选自CIO 作者：Agam Shah 机器之心编译 参与：黄小天 DARPA 认为，计算机应该做的不仅是计算，还有像人一样学习。 美国国防部高级研究计划局（DARPA）的想法常常让人感到疯狂。最近这次
事实上很多人不太了解编程这个行业，要么一股脑往前冲，要么就是一无所知，而那些一知半解的人往往也都走向了一无所知这条路。计算机编程对于现代社会发展的重要性已经不言而喻了。现代生产更多需要自动化，不仅能够代替人类更多重复性劳动，而且使得工艺质量也得到质的飞跃。实际上计算机编程已经成为人们生产生活中不可缺少的重要核心工具。
本文作者认为，深度学习只是一种计算机视觉工具，而不是包治百病的良药，不要因为流行就一味地使用它。传统的计算机视觉技术仍然可以大显身手，了解它们可以为你省去很多的时间和烦恼；并且掌握传统计算机视觉确实可以让你在深度学习方面做得更好。这是因为你可以更好地理解深度学习的内部状况，并可执行预处理步骤改善深度学习结果。
几个月前编写了一份python语言入门的博文，近期重新审阅了一遍发现编写的质量太过随意，可能对于一部分人并不是非常友好，故此重新编写Python语言的零基础教程。
如今机器学习已经深入到我们生活的方方面面，它就在我们身边，在我们的手机上，社交网络上...但它是如何工作的呢？在本文中，牛津大学针对机器学习进行了浅显易懂的科普。
计算机基础的重要性我就不必多说了，「帅地玩编程」这个公众号也是主打计算机基础 + 算法相关知识，学习计算机基础，认准「帅地玩编程」。
作为IT从业人员，掌握一定的网络知识，对于应用开发，故障排查都是很有益的，今天就来回顾下网络基础知识。
去年开始，工作中需要做许多有关 AI 科普的事情。很长时间里一直在想，该如何给一个没有 CS 背景的人讲解什么是深度学习，以便让一个非技术的投资人、企业管理者、行业专家、媒体记者乃至普通大众明白深度学习为什么会特别有效，理解 AI 是如何帮助人们解决具体问题的。中间经由 Quora 一篇简短回答的启发，大致形成了用水流脉络来比拟神经网络的想法。曾经在面向银行界、教育界、投资界人士的演讲中，尝试过基于这个比喻的讲解方法，效果很不错。慢慢就形成了这样一篇文章，最近也被收进了李开复和我合著的科普书《人工智能》中。
去年开始，工作中需要做许多有关 AI 科普的事情。很长时间里一直在想，该如何给一个没有 CS 背景的人讲解什么是深度学习，以便让一个非技术的投资人、企业管理者、行业专家、媒体记者乃至普通大众明白深度学习为什么会特别有效，理解 AI 是如何帮助人们解决具体问题的。中间经由 Quora 一篇简短回答的启发，大致形成了用水流脉络来比拟神经网络的想法。曾经在面向银行界、教育界、投资界人士的演讲中，尝试过基于这个比喻的讲解方法，效果很不错。慢慢就形成了这样一篇文章，最近也被收进了李开复和我合著的科普书《人工智能》
选自zbigatron 作者：Zbigatron 机器之心编译 参与：张楚、黄小天 本文作者认为，深度学习只是一种计算机视觉工具，而不是包治百病的良药，不要因为流行就一味地使用它。传统的计算机视觉技术仍然可以大显身手，了解它们可以为你省去很多的时间和烦恼；并且掌握传统计算机视觉确实可以让你在深度学习方面做得更好。这是因为你可以更好地理解深度学习的内部状况，并可执行预处理步骤改善深度学习结果。 本文的灵感同样来自论坛中的一个常见问题： 深度学习已经取代了传统的计算机视觉吗？ 或是换种说法： 既然深度学习看起来
2023.8.12晚上11:00我自己正式下定决心开始学习C语言，通过公众号“枫月软件”安装了Visual Studio 2019 Professional,随后在B站上跟着鹏哥的教学视频正式开始接触C语言。（PS：鹏哥的B站名称是“c语言编程学习”）51CTO网站也是通过视频才知道，并按照要求注册账号编写自己的第一篇博客。我会在博客中分享自己学习计算机的一个心路历程，以及一些经验和心得。
本文转载自王咏刚微信：半轻人，点击左下角阅读原文，可直达原文链接。 去年开始，工作中需要做许多有关 AI 科普的事情。很长时间里一直在想，该如何给一个没有 CS 背景的人讲解什么是深度学习，以便让一个非技术的投资人、企业管理者、行业专家、媒体记者乃至普通大众明白深度学习为什么会特别有效，理解 AI 是如何帮助人们解决具体问题的。中间经由 Quora 一篇简短回答的启发，大致形成了用水流脉络来比拟神经网络的想法。曾经在面向银行界、教育界、投资界人士的演讲中，尝试过基于这个比喻的讲解方法，效果很不错。慢慢就形成
上一期我讲到了数据结构怎么学，当时我的学习方法是先看视频，再看书，然后刷一刷基础算法题做巩固。
上周六我跟去年一样依旧搞了一个寒假打卡学习班，当天就有超过 300 人进入，后来看到其中不少小白想要学习操作系统或者是计算机网络或者是数据结构与算法这些计算机基本功，却不知道自己应该去看什么内容，特别是几个学妹都直接私聊我了。
前段时间读了李开复的《人工智能》，对于有关什么是AI，李开复给出了五种定义，我更加认可第四种：
机器学习和量子计算在技术炒作方面都达到了惊人的程度，除此之外，二者数学基础的某些方面也有着惊人的相似性。今天 Nature 发表了一篇论文《Supervised learning with quantum-enhanced feature spaces》（Havlíček 等人），研究者探索了二者的联系，展示了如今的量子计算机理论上可以怎样的方式从数据中学习。他们给出的方法是：将数据映射到只存在量子态的空间里。
近年来，计算机领域的蓬勃发展吸引了越来越多的人跨足其中，尤其是那些并非计算机科班出身的人士。然而，从非计算机领域转码进入计算机领域并不是一件轻松的事情，需要一些合适的策略和建议。本文将从三个方向探讨如何顺利进行转码，并谈谈对于这个话题的个人看法和观点。
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目前，机器学习和量子计算的热度可谓不相伯仲，从数学基础上看，二者在某些方面也确实非常相似。
我之所以提出这个问题，是因为在我准备二战之前，有人问我计算机有没有必要考研。其实，我觉得对大多数人来说有这个必要，主要有三点原因：
译者 | 王柯凝 编辑 | 周翔 当你辗转于各种论坛时，相信会经常看到这样的问题：深度学习是否会取代传统的计算机视觉？或者说，当深度学习看起来如此有效时，是否还有必要研究传统的计算机视觉技术？ 这是一个非常好的问题。 深度学习已经彻底改变了计算机视觉和人工智能这一领域，许多曾经看起来不可能解决的问题，深度学习都能够解决——尤其是在图像识别和分类问题上，机器已经超越人类（短链：http://t.cn/Rnzv2JX）。事实上，深度学习也强化了计算机视觉在行业中的重要地位。 但是，深度学习对计算机视觉来说仅仅是
汇编语言（Assembly Language）是一种低级编程语言，用于与计算机硬件直接交互。它是计算机指令集架构的一种表现形式，使用符号代表计算机的机器指令。汇编语言与计算机硬件的关系密切，每一条汇编语句都对应着底层的机器指令，直接操作计算机的寄存器和内存。
假如有机会重新学习计算机，在学每一门具体的学科之前，我都会上网搜一下入门教材推荐。我会选择那些适合入门的、比较薄的书，而不是那些经典的但不适合入门的大部头教材。 假如有机会重新学习计算机，那么我仍然会从C语言开始学，只是我不会再以谭浩强的《C程序设计》作为入门书，取而代之的将是K&R的《C程序设计语言》 假如有机会重新学习计算机，那么我仍然会把C++作为我的第二入门语言。我仍会像当年一样选择郑莉的教材，而不会使用《C++ Primer Plus》这种九百多页的大部头。 假如有机会重新学习计算机，那么我会把J
计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理图像、视频以及其他视觉数据。计算机视觉的发展已经在各个领域产生了深远的影响，包括医学诊断、自动驾驶、安全监控、人脸识别等。本文将从基础概念到高级应用，介绍计算机视觉的重要内容，并提供相关代码示例，让您深入了解这一领域。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在一个充斥着无人车、无人机、智能机器人的未来世界里，必然少不了计算机视觉技术的赋能！ 未来已来，掌握计算机视觉这门技术势在必行！ 本期书单整理了计算机视觉领域的10本佳作，它们有影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作，也有基于各种理论、工具进行讲解的实战派，更有大神毛星云的收官之作！ 希望它们能够帮助大家打开计算机视觉领域的大门！ 01 《视觉：对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》 [美] David Marr 著，吴佳俊 译 原著豆瓣评分9
此外，在大学期间，我还了解了一些关于前后端的知识。让我更加坚定自己的学习方向，对于我而言，我喜欢有创造性的工作，前端开发涉及用户界面设计和体验，所以前端开发人员可以更加创造性地表现自己的能力。后期的博文我也会往这个方向发展。
量子算法是在现实的量子计算模型上运行的算法，最常用的模型是计算的量子电路模型。经典（或非量子）算法是一种有限的指令序列，或一步地解决问题的过程，或每一步指令都可以在经典计算机上执行。
什么是机器学习 机器学习是一帮计算机科学家想让计算机像人一样思考所研发出的计算机理论，他们曾经说过，人和计算机本身没有区别，同样都是一大批互相连接的信息传递和存储元素所组成的系统，所以有了这样的想法，加上他们得天独厚的数学功底，机器学习的前身也就孕育而生了。 机器学习的萌芽诞生于19世纪60年代，20年前开始逐步兴起，它是一门跨学科的交融。这里边包含了概率论，统计学等等学科，随着计算机硬件的提升，计算机运算性能的不断提高，他真正开始进入到我们的日常生活中，而在不久的将来，我相信他也会成为我们生活中必不可少
如果把《计算机网络》看做是一本计算机网络导论方面的教材，就不会认为乱了，因为导论就是为了解决知识凌乱问题而设置的课程，比如计算机导论，因此也应该有计算机网络导论的课程。这里一般都要介绍基础，包括通信基础，网络体系结构，局域网协议，TCP/IP协议等章节。还包括局域网的内容，包括网络操作系统，网络组建基础，Wi-Fi无线局域网也可以算作局域网的内容，特别是网络设备及设置，也基本上属于局域网的内容。
（1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择4台主机、2台交换机及连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），设置相应的IP地址和采用默认的子网掩码，构造网络拓扑：
人工智能和机器学习都是计算机科学领域的术语。本文讨论了一些要点，我们可以根据这些要点来区分这两个术语。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。
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。
各位读者大大们大家好，今天学习python的Lists、Tuples、Sets集合操作，并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。
首先我想说的是，对于想学好的编程的人来说，无论从哪一门语言开始入手，语言的本身其实并不是我们最应该的关心的，至少不是作为一个初学者首先关心的。
自从人工智能诞生之初，计算机科学家就梦想着创造出能够像我们一样看到和理解世界的机器。这些努力导致了计算机视觉的出现，计算机视觉是AI和计算机科学的广阔领域，致力于处理视觉数据的内容。
很多人觉得计算机太难学了，里面很多专业术语都不明白，如果单纯从人类语言的角度考虑，很多计算机语言的确很难直接体现出很人性化的地方，所以要学好计算机语言，首先不是让自己记住有多少困难，学任何东西都存在困难，这是学新东西的通病不是仅仅针对计算机语言。计算机能够直接识别是二进制，但我们又不能整天拿着二进制去写代码，这几乎不可能实现的事情。于是计算机的语言也就逐渐的像简单化发展，后续的汇编语言，C语言，C++再到后来更加高级的语言Java，C#等等纷纷流行，但还是有人觉太难理解了，很难直接通过人类语言的认知程度去了
距离上一次编写C语言的教程是5年前了（2015年），由于自己是从初一时开始学习编程，深知学习编程的痛苦。当时正在念大学的我想着分享自己自学编程的经验，搭建了一个社区（社区之后自己维护太懒，维护了一年不到关闭了）第一次编写了C语言教程，分享自己的学习经验。社区关闭后，于2017年上传至了CSDN留存至今。
随着2024年高考的结束，数百万高三学生即将面对一个关键的选择：大学专业。在过去的几十年里，计算机相关专业如计算机科学与技术、人工智能、网络安全、软件工程等，一直是学生和家长眼中的“香饽饽”。然而，随着科技飞速发展，行业竞争加剧，市场逐渐饱和，计算机相关专业是否仍然值得选择呢？本文将从行业竞争现状、个人与专业的匹配度以及未来专业前景三个方向进行探讨。
迫近年关，很多人都写了 19 年的总结和 20 年的展望。我在回想 2019 年的时候，想到自己只读完了几本‘杂’书，真正技术的书籍一本也没有读完。焦虑就悄然涌上心头，有种不学习就退步的烦躁。然后我回想起了之前看到的一个网站：
【新智元导读】近日，新智元独家专访了清华大学、中国科学院软件研究所、悉尼科技大学的应明生教授，他在量子计算和人工智能基础方面都有系统深入的研究。这是应明生教授首次接受媒体采访，他认为国内量子计算似乎很热闹，不在这个领域的人对量子计算有一些误解，因此他希望能借助本次采访对当下量子计算领域的发展作一些澄清。 近年来，人工智能和量子计算两大领域双双被人们寄予厚望，特别是被国人当成是“超英赶美”、弯道超车的两大历史机遇。量子计算机是指利用量子相干叠加原理，量子比特的独特属性使量子计算机在处理一些运算的时候速度更快，
我目前是一名云计算工程师，不是计算机科班出身，学习过基础的计算机导论、程序设计基础、C 程序开发以及 C++ 程序设计开发。
两个团队已经展示了量子方法如何比经典计算机更快地解决问题，从而使物理学和计算机科学更加紧密地结合在一起。
当小朋友第一次看到猫后，可能会问爸爸妈妈，这个胖乎乎有胡子的可爱动物是什么。当父母告诉她：这就是猫的时候，她就会理解到，这种生物就是猫。 以后她碰到各种各样的猫的时候，都能认得出来。
编译 | AI科技大本营 参与 | shawn 编辑 | 明明 90年代初，当卫奇塔州立大学(Wichita State University)的物理学教授Elizabeth Behrman开始结合量子物理学和人工智能（主要是当时备受争议的神经网络技术）时，大多数人认为这两门学科就像油和水一样，根本没办法结合。“当时我连发表论文都很困难。神经网络学术期刊问我‘量子力学是什么’，而物理学期刊则会问‘神经网络是什么玩意’。”她回忆道。 如今，这两门学科的结合似乎再自然不过了。神经网络和其他机器学习系统成为了
随着机器学习，尤其是深度学习在许多复杂问题中大获成功，大量企业开始把机器学习技术用在自己的业务中，相关专业的学生和教授在用人市场上变得分外吃香。
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