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    【答疑释惑第四讲】如何学习人工智能?

    疑惑一 如何学习人工智能? 很多人问如何学习这个,坦白说这个课题很大,用很小的篇幅也难说清楚,主要是人工智能涉及的领域以及专业知识太庞大,涉及到的不仅仅是编程知识方面的,还涉及到生物,物理,以及复杂的算法等等,在前几年人工智能更多还是在实验室或者纯理论的研究,随着科技的发展人工智能开始实践起来,未来科技的大风口有聚集在人工智能上面,对于初级的菜鸟来说想学习这一块,至少要拿出3到5年的时间进行储备,如果开始想了解可以先看基本概念方面的书,一种现代方法,复杂问题求解的结构和策略,这两本书能带给一些人工智能的基本

    06

    fpga编程语言VHDL_vhdl和fpga

    以我个人经验,我也是在硬件方面做了几年的老油条了,大学时玩过单片机,也就是大家常说的C51,C52,单片机驱动个流水灯还行,但是研究生阶段遇到的很多问题,单片机就有心无力了。至于ARM,DSP or FPGA,由于研一做无人机做了DSP的项目,鄙人觉得DSP入手比较难,但是DSP主攻方向是算法研究的,用于算法处理,绝对是ARM,FPGA替代不了的。但是DSP也有他的局限性,他不利于做硬件系统的驱动控制芯片,通常起着硬件系统控制模块的还是是ARM和FPGA,对比ARM和FPGA,我建议学一种,学精就行,不要三期两道!但是我比较推崇FPGA,因为其应用前景相比于ARM更为广阔,与此同时,FPGA正在朝着算法研究的方向发展,也就是说它有趋势会替代DSP。但目前,一块好的信号处理板的模式通常是DSP+FPGA或者DSP+ARM,所以学习DSP和FPGA结合开发的技术尤为重要!

    02

    SDP(0):Streaming-Data-Processor - Data Processing with Akka-Stream

    再有两天就进入2018了,想想还是要准备一下明年的工作方向。回想当初开始学习函数式编程时的主要目的是想设计一套标准API給那些习惯了OOP方式开发商业应用软件的程序员们,使他们能用一种接近传统数据库软件编程的方式来实现多线程,并行运算,分布式的数据处理应用程序,前提是这种编程方式不需要对函数式编程语言、多线程软件编程以及集群环境下的分布式软件编程方式有很高的经验要求。前面试着发布了一个基于scalaz-stream-fs2的数据处理工具开源项目。该项目基本实现了多线程的数据库数据并行处理,能充分利用域内服务器的多核CPU环境以streaming,non-blocking方式提高数据处理效率。最近刚完成了对整个akka套装(suite)的了解,感觉akka是一套理想的分布式编程工具:一是actor模式提供了多种多线程编程方式,再就是akka-cluster能轻松地实现集群式的分布式编程,而集群环境变化只需要调整配置文件,无需改变代码。akka-stream是一套功能更加完整和强大的streaming工具库,那么如果以akka-stream为基础,设计一套能在集群环境里进行分布式多线程并行数据处理的开源编程工具应该可以是2018的首要任务。同样,用户还是能够按照他们熟悉的数据库应用编程方式轻松实现分布式多线程并行数据处理程序的开发。

    01

    关于职业发展的思考

    转眼间毕业四年有余,大学所学专业是冶金,毕业后看冶金行业机械化程度较高,但是自动化、智能化程度与想象的还是有差距。就有想法学习自动化,软件编程方面的知识,用机械,程序代替反复机械的人工劳作,简化生产过程,提高生成效率和质量。于是去了北京一家和钢铁生产相关的自动化设备生产厂家工作,这便开始了我艰苦的转行生涯,公司是做硬件的,但是我却安排做软件开发和cad绘制等打杂的工作。怀着大学刚毕业的青涩和天真,在这家几个月发一次工资的公司,干了一年多。学过很多东西,最熟悉,用的最多的是c#,后面便按照这个方向来找工作。又经历两家公司,两年多的时间,一家做高速公里监控软件,一家做科研,没有产品。3年多的时间,没有真正熟悉了解一个领域。唯一熟悉的就只有c#,asp.net编程。

    01

    小白福利,如何入门软件编程

    软件的编程学习是一项系统的工作,作为程序员最重要的就是要有良好的编程能力和方法,这就要求要求程序员具备一定的编程功底,好的编程方式和风格使得代码更加清晰易懂,也有助于程序高效率的执行。 初学者无论学习任何知识都要保持最佳的状态和热情。挑选自己感兴趣的方向学习,如果感到对编程还是有很大兴趣,而且感到自己在渐渐地从心底里喜欢上了编程,无论你在学习的过程中遇到怎样的问题,都会想办法解决,增加你的成就感,对于新接触编程的初学者来讲,保持兴趣才是最主要的,其次要对编程的底层熟练掌握,你会发现,对底层了解的越清楚越有助

    010

    机器视觉应用方向及学习思路总结

    1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案,不能提供相应的界面编程需求,需要和VC++结合起来构造MFC界面,才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有:⑴识别定位;(2)OCR光学字符识别;(3)一维码、二维码识别及二者的结合;(4)测量类(单目相机的标定);(5)缺陷检测系列;(6)运动控制,手眼抓取(涉及手眼标定抓取等方面) 三维需求方面:(1)摄像机双目及多目标定(2)三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 (1)图像处理涉及以下几大领域: A、图像处理的基本理论知识(图像理论的基础知识) B、图像增强(对比度拉伸、灰度变换等) C、图像的几何变换(仿射变换,旋转矩阵等) D、图像的频域处理(傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计) E、形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等) F、图像分割(HALCON里的Blob分析) G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准(模板匹配等) J、模式识别(分类器训练,神经网络深度学习等) 比较好的参考书籍有 经典教材:冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》

    01

    灵魂拷问:嵌入式行业真的没前途吗?

    前辈您好,我是一名大一即将大二的学生,对嵌入式挺感兴趣的,想要以嵌入式作为发展方向,但是上网查嵌入式,看到的几乎90%都是负面评价,也加了不少交流群,对嵌入式的负面评价好多,这让我很纠结,我虽然挺感兴趣的,但是几乎所有人都在劝退,这就比较影响我的学习进度,出于兴趣,我在学嵌入式,但是又这么多人劝退使得我很纠结,就在java后端跟嵌入式这两个方向里跳来跳去,有时候学这个,有时候学那个,导致进度提不上来,哪个都学不会多少,想请问前辈,嵌入式真的如网上所说的这么不堪吗?另附:我是普通重点本科的电子信息类专业,按说比较对口嵌入式吧,虽说做java也行。

    03

    什么是面向对象编程

    说到编程,对于初学者来讲,可能第一想到的就是敲键盘,写代码,做游戏,甚至于会联想到软件破解、网络攻防。另一方面,在学了一些编程的相关知识以后,一个最明显的感觉就是:这东西有什么用?为什么我明明听懂了却还是解决不了实际的问题,甚至于完成不了相应的练习?这其中最主要的原因是什么呢?除了埋怨出的题目跨度太大意外,我们也应该好好的反思一下。对于以上的问题,最主要的原因就是对于编程了解的不够深入。这个深入指的不是我们要去了解他的发展历史以及底层原理,而指的是我们要对编程有一个明确的定位,我们现在学的内容是什么,又能用来做什么?

    02

    计算机编程是否可以用中文编程?可否颠覆或重写计算机历史?

    现在计算机遵循的还是冯诺依曼的体系,最终运行的格式还是要用二进制,所以至于上面是用英文还是中文的格式差异不是很大,倒是现在提及的新一代的计算机的架构量子计算机可以做做文章,有些巨头企业已经开始在量子计算机上发力了,像研发能力比较强的美国几个巨头都在新的领域投入很多的资源,其中量子计算机也是重点投入点特别是在谷歌公司在这方面花的代价尤其的巨大,所以在旧的框架体系下构造中文编程语言格式从理论上也是可行的,但构造的一种编程语言不仅仅是技术层面的东西,关键还是生态系统的构建过程,目前主流的编程语言体系都是基于英文体系完成的,再次在上面构造中文的编程语言意义已经不是很大。

    02
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