当你想学编程但不是特别关心找工作的时候，选哪种语言学完全取决于你自己的目标、兴趣和能找到的学习资料。一个很重要的点，别只学一种语言啊！毕竟，"门门都懂，样样皆通"，每种编程语言都有自己的优点和适合的用途，多学几种可以让你的思维更活跃，同时也更有趣，还能拓宽你的视野。
经过了一段时间的学习，我们了解了一系列泛函数据类型。我们知道，在所有编程语言中，数据类型是支持软件编程的基础。同样，泛函数据类型Foldable,Monoid,Functor,Applicat
我们经常提到函数式编程就是F[T]。这个F可以被视为一种运算模式。我们是在F运算模式的壳子内对T进行计算。理论上来讲，函数式程序的运行状态也应该是在这个运算模式壳子内的，也是在F[]内更新的。那么
最早接触过IO Monad，后来又了解了Maybe Monad和List Monad，实际上还有很多Monad（比如Writer Monad、Reader Monad、State Monad等），位于mtl package，可以通过ghc-pkg命令来查看：
学习程序语言是每个程序员的必经之路。可是这个世界上有太多的程序语言，每一种都号称具有最新的“特性”。所以程序员的苦恼就在于总是需要学习各种稀奇古怪的语言，而且必须紧跟“潮流”，否则就怕被时代所淘汰。 作为一个程序语言的研究者，我深深的知道这种心理产生的根源。程序语言里面其实有着非常简单，永恒不变的原理。看到了它们，就可以在很短的时间之内就能学会并且开始使用任何新的语言，而不是花费很多功夫去学习一个又一个的语言。 对程序语言的各种误解 学习程序语言的人，经常会出现以下几种心理，以至于他们会觉得有学不完
学习程序语言是每个程序员的必经之路。可是这个世界上有太多的程序语言，每一种都号称具有最新的“特性”。所以程序员的苦恼就在于总是需要学习各种稀奇古怪的语言，而且必须紧跟“潮流”，否则就怕被时代所淘汰。 作为一个程序语言的研究者，我深深的知道这种心理产生的根源。程序语言里面其实有着非常简单，永恒不变的原理。看到了它们，就可以在很短的时间之内就能学会并且开始使用任何新的语言，而不是花费很多功夫去学习一个又一个的语言。 对程序语言的各种误解 学习程序语言的人，经常会出现以下几种心理，以至于他们会觉得有学不完的东西，
我记得刚接触计算机的时候，我就受到了两个非常巨大的错误观念的影响，这个观念最初是来自于老师的传授还是学长的教诲已经记不清了，但是直到我工作几年以后，才慢慢有了实际的体会：
笔者一直做Java开发，对于eclipse开发环境比较熟悉，所以接触R语言之后，很自然的去寻找eclipse的R语言插件，幸运的，找到了StatET。 安装分为3个部分。 1. 安装jre环境 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html 从oracle官方下载最新版本jdk，笔者这里下载的是windows版本，安装即可自动配置好jre环境。
"函数式编程", 又称泛函编程, 是一种"编程范式"（programming paradigm），也就是如何编写程序的方法论。它的基础是 λ 演算（lambda calculus）。λ演算可以接受函数当作输入（参数）和输出（返回值）。
由于程序员工作的性质，他们长期以来受到的所谓“黑客”式的“熏陶”，形成了一种行业性的心理疾病。患了这种病的人对于很多新入行的人，甚至一些外行人士造成了持续的伤害。慢慢的，这些不幸的受害者也形成了“条件反射”，进而成为了这个心理变态的系统的一部分，导致越来越多的人，越来越快的变成“怪胎”。这是一件可怕的事情，所以我觉得有必要警醒一下。
Progressive Layered Extraction (PLE): A Novel Multi-Task Learning (MTL) Model for Personalized Recommendations (Recsys20)
说实话，虽然似乎为之奋斗了十多年，在真正进入软件行业的短短一年之后，我已经对它感到相当的厌倦了。这并不是说这个行业没有前景，而是在这个行业工作，其实很难得到心理上的快乐。
2022年12月15日，中南大学湘雅药学院曹东升团队，国防科技大学吴诚堃团队，浙江大学侯廷军团队以及湖南大学曾湘祥教授团队合作在Research期刊上发表论文“Pushing the Boundaries of Molecular Property Prediction for Drug Discovery with Multitask Learning BERT Enhanced by SMILES Enumeration”。
本文介绍的文章是：《Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System》
在前面几次讨论中我们介绍了Free是个产生Monad的最基本结构。它的原理是把一段程序（AST）一连串的运算指令（ADT）转化成数据结构存放在内存里，这个过程是个独立的功能描述过程。然后另一个独
选自National Science Review 作者：张宇、杨强 机器之心编译 参与：Panda 多任务学习是一个很有前景的机器学习领域，相关的理论和实验研究成果以及应用也在不断涌现。近日，香港科技大学计算机科学与工程系的杨强教授和张宇助理教授在《国家科学评论（National Science Review）》2018 年 1 月份发布的「机器学习」专题期刊中发表了题为《An overview of multi-task learning》的概述论文，对多任务学习的现状进行了系统性的梳理和介绍。机器之心
1.根据一份文档，或者自己的一个想法，然后从前端开始一直做（可以连后端都做了），遇到问题独立解决；
机器之心专栏 机器之心编辑部 当下的分子相互作用预测方法还有进步的空间吗？当然有！湖南大学曾湘祥教授团队联合伊利诺伊大学芝加哥分校 Philip S Yu 教授和湘潭大学林轩博士开发了一种名为 KG-MTL 的新方法，它是一种新颖的大规模知识图谱增强多任务学习模型，通过充分利用知识图谱和分子图中的特征信息来预测分子间的相互作用。 分子相互作用预测在药物发现和自然科学等领域中发挥着至关重要的作用，这个问题也十分具有挑战性，现有的大多数方法不能准确地利用知识图谱和分子图的信息。 在本文中，研究人员提出了一种大规
编者按：《国家科学评论》于2018年1月发表“机器学习”特别专题，由周志华教授组织并撰写文章。专题内容还包括对AAAI前主席Tom Dietterich的访谈，徐宗本院士、杨强教授、朱军博士、李航博士、张坤博士和Bernhard Scholkopf等人的精彩文章。
上周还是什么时候，和老大的一次谈话，他提到，他觉得Java程序员只能是个半吊子（大概意思是这样）。当时，我反驳说，其实还是可以有牛人的。但元旦琢磨了下，觉得还是一个思考层次的问题。 如果单从Java语言来看，确实是很简单的。没有指针，内存自动回收，大量的设计模式，简化了递归的思考，真把人当成了一个傻子，希望把所有复杂性都掩盖好，这样就不容易犯错。好笑的是，现在大量的学校开始以Java作为教学语言，这有没有问题？如果教学是以简化编程，更注重计算机科学的学习，那没有问题。当如果天天讲一些Java的新特性
语言无关 MySQL 21分钟MySQL入门教程 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 NoSQL Disque 使用教程 Neo4j .rb 中文資源 Neo4j 简体中文手册 v1.8 Redis 命令参考 Redis 设计与实现 The Little MongoDB Book The Little Redis Book 带有详细注释的 Redis 2.6 代码 带有详细注释的 Redis 3.0 代码 PostgreSQL PostgreSQL 8.2.3 中文文档 Postgre
😃我喜欢Clojure。原因有三。第一，我想通过学习Clojure来掌握函数式编程。第二，Clojure鼓励使用不可变数据和纯函数，语法相比Scala相对简单一些。第三，Bob大叔的新作《函数式设计》就是用Clojure来讲解如何把面向对象的SOLID原则和设计模式，与函数式风格相融合。
现代AI研究正在迅速融入作者的日常生活。然而，大多数最先进模型庞大且依赖远程访问，因为它们无法轻松部署在边缘设备如移动电话、智能配件或可穿戴医疗设备上。对于许多应用，模型在本地运行且无需依赖网络的需求突显了在模型设计中平衡性能与参数效率的重要性。
中间插播了几篇scalaz数据类型，现在又要回到Monad专题。因为FP的特征就是Monad式编程（Monadic programming），所以必须充分理解认识Monad、熟练掌握Monad运用。
告诫程序员们 “不要这样做”的文章比比皆是，隔三差五网上就会冒出一篇。例如，不要使用继承，永远不要写单例，scrum项目管理已经过时，等等。但是我们真的应该摒弃一切吗？“if 语句”真的有那么糟糕吗？我们如何判断哪些建议值得听取？
我们平时做项目/竞赛的时候，一般都是单指标优化的问题，很多时候我们模型的评估指标也是单个指标，例如AUC, GAUC, FP等等。而我们在做此类问题的时候都是尽可能去直接优化这些指标，如果不行就会尝试着看能不能设计某种近似的优化函数来对其优化，最后再使用一堆模型的集成来达到我们的目的，一般这么做就可以带来非常好的效果。
深度学习模型通常需要大量有标签数据才能训练出一个优良的分类器。但是，包括医学图像分析在内的一些应用无法满足这种数据要求，因为标注数据需要很多人力劳动。在这些情况下，多任务学习（MTL）可以通过使用来自其它相关学习任务的有用信息来帮助缓解这种数据稀疏问题。
来自腾讯PCG团队的四位作者Hongyan Tang、Junning Liu、Ming Zhao、Xudong Gong凭借研究出一种新的多任务学习个性化推荐模型获得了最佳长论文奖，获奖论文：
从事软件开发也有好几年了,和一开始那个懵懵懂懂的小菜鸟相比,自己也感觉到了 一些变化. 也许是熟能生巧,趟过很多坑,但核心的绝不是这些细节的东西. 打个比方,如果说对某种语言的特性和技巧的掌握属于身法, 那么对应核心的东西, 就叫心法. 没有身法,心法难以实战;但是没有心法,身法再炫也不过是无谓的杂耍而已. 今天,就来讲讲多年浸淫软件开发所感悟的一些"心法”.
上一期“计算机视觉战队”已经和大家分享了相关的人脸检测、识别和验证背景及现状的发展状况，今天我们继续说说人脸领域的一些相关技术以及新框架的人脸检测识别系统。
在集成R和hadoop之前需要将hadoop以及R运行环境安装好,hadoop的安装可参见hadoop2.4.1安装笔记. 1.下载相关安装包:
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
接上文 《从 Java 和 JavaScript 来学习 Haskell 和 Groovy（引子）》。
Rust 语言团队邀请嘉宾 Felienne Hermans 来分享编程心理学[1]，通过这个课程来了解一下，语言在设计的时候如何做决策也是不错的。并且对于 Rust 的学习也是有帮助的。
美国NIH和杜克大学的研究者在《Science》杂志发表文章，发现人类内侧颞叶（medial temporal lobe，MTL）和颞叶联合皮层之间的耦合波纹振荡（Coupled ripple oscillations）与人清醒状态下的记忆检索密切相关，并且当被试正确地回忆起需要记住的事物时，这种耦合效应更加明显。接下来，小编就带大家一起来简单地回顾一下这篇文章。
我在滑铁卢大学的最后一个学期选了CS444：编译原理这门课程，课程项目是编写一个编译器，将Java语言的子集编译成x86代码，三人结组，语言自由选择。
传统药物研发过程漫长，投入大，风险高。新药研发的平均时间长达15年，平均耗费超过8亿美元。作为药物研发的源头，药物靶标的发现和识别对药物的研发成功率具有决定性的作用。随着人工智能和机器学习逐渐应用于医药健康和药物研究，以及蛋白质组学数据、化学基因组学数据的日益增长，可为药物新靶标发现提供信息技术支撑，并为靶标识别预测提供新的思路。
如果说面向对象思想是物质世界的哲学观，则函数式思想展现的就是纯粹的数学思维了。函数作为一等公民，它不代表任何物质（对象），而仅仅代表一种转换行为。是的，任何一个函数都可以视为一种“转换(transfo
选自sebastianruder.com 作者：Sebastian Ruder 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 近日，自然语言处理方向博士生、AYLIEN 研究科学家 Sebastian Ruder 在其同名博客上发表了一篇长文，从多任务学习 MTL 的背景、现状、动机、方法、机制、实践等方面，全面而详实地对深度神经网络多任务学习（Multi-Task Learning in Deep Neural Networks）进行了深度介绍。机器之心对该文进行了编译，原文链接请见文末。 目录 1.介绍
Lambda表达式、Optional和Stream只是函数式编程的冰山一角。这也导致了varvr和functionlajava这些类库的出现，他们都源于Haskell这个纯函数式编程语言。
上周因为版本的改版，投入了比较多的时间，又恰逢中秋，结果就把打卡给鸽了，实在有点对不住大家。
根据分布移位发生的具体部分，域移位可分为三种类型，包括协变量移位、先验移位和概念移位
传统的多任务（MTL）学习方法依赖于架构调整和大型可训练参数集来联合优化多个任务。但是，随着任务数的增多，体系结构调整和资源需求的复杂性也随之增加。在本文中，作者引入了一种新方法，该方法在卷积激活层上应用条件特征的智能转换，使模型能够成功地执行多个任务。为了和常规的多任务学习做区分，本文引入了Many Task Learning (MaTL)作为特例。MaTL的特殊之处在于它指代一个模型能完成超过20个任务。伴随MaTL任务，作者引入了任务路由(TR)的方法并将其封装在一个称为任务路由层(TRL)的层中，使得一个模型能适合数百个分类任务。
哥几个，你绝对想不到，本瓜刚从“时光机”下车！这趟车来自于 2031 年，中国人不骗中国人，这是车票：
作者：Junyu Zhu, Lina Liu, Yong Liu, Wanlong Li, Feng Wen, Hongbo Zhang
本瓜将借助《JavaScript 轻量级函数式编程》一书带领你先透析它的落脚点函数式编程，然后再看看 JS 为什么被称为是 “轻量的”！
在上一篇文章中，我通过几个Java的例子简单的说明了Monad的本质和一些工程中常见的用途。接下来的文章就不再侧重于工程了，而是要慢慢向理论转换。而作为过渡，我选择了Haskell来代替Java进行说明。本篇文章默认读者已经对Haskell的基本语法有所了解，因此对此类内容我不会再做赘述。
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