原文:JavaTPoint 协议:CC BY-NC-SA 4.0 阶段:机翻(1) 危机只有发展到最困难的阶段,才有可能倒逼出有效的解决方案。——《两次全球大危机的比较研究》 在线阅读 在线阅读(Gitee) ApacheCN 学习资源 目录 机器人教程 模糊逻辑教程 数字电子学 图论教程 微处理器教程 DS 教程 DAA 教程 操作系统教程 计算机网络 编译器教程 COA 教程 离散数学 软件工程 贡献指南 本项目需要校对,欢迎大家提交 Pull Request。 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽
【导读】多伦多大学计算机系助理教授Roger Grosse 开设的《神经网络与机器学习导论》课程涵盖了从机器学习基础知识到深度学习、强化学习等高阶内容,是AI从业者最佳的学习上手材料之一。 http:
本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
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版权声明:署名,允许他人基于本文进行创作,且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 (Creative Commons) 欢迎大家在我们平台上投放广告。如果你希望在我们的专栏、文档或邮件中投放广告,请准备好各种尺寸的图片和专属链接,联系咸鱼(QQ 1034616238)。 我们组织了一个开源互助平台,方便开源组织和大 V 互相认识,互相帮助,整合资源。请回复这个帖子并注明组织/个人信息来申请加入。 请回复这个帖子来推荐希望翻译的内容。如果大家遇到了做得不错的教程或翻译项目,
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机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的一篇文章(https://unsupervisedmethods.com/why-artificial-intelligence-is-different-from-previous-technology-waves-764d7710df8b)中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待!
本文英文出处:Robbie Allen 翻译/吴楚 校对/田晋阳 机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的一篇文章(https://unsupervisedmethods.com/why-artificial-intelligence-is-different-from-previous-technology-waves-764d7710df8b)中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季
机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在今年秋季,开始准备博士项目的时候,精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源。为了帮助也在经历类似探索过程的童鞋,Robbie Allen把至今发现的最好的教程汇总了一个列表。公众号后台回复:“清单”,获取本文学习清单地址。 本文分成四个部分,机器学习,NLP,Python,和数学基础。在每一小节我会随机引入一些问题。由于这方面学习材料太丰富了,本文并未涵括所有内容。 机器学习 1、机器学习就是这么好玩!(
最近一直在学习MVC(MVC出来这么久了才开始学习,惭愧!不过我一向认为MS的东西不到RC版或至少第三个版本,基本上学了也是白学,按微软的风格,这个补丁那个bug的,到时候多半还要回炉再学^_^),虽然园子里的不少达人也写了不少相关的文章,但要么就是针对以前的旧版本的,要么就不是很系统(也有可能是我没找到地方),当然从这上面也能学到不少东西,但总觉得不过瘾,只能硬着头皮把官方的教程过了一遍,看完之后,感觉这一套教程写得很系统,也有一定深度,基本上全看完并照着练几遍后,已经足矣用于日常开发,本想把这一系列全翻
RabbitMQ是一个消息中间件:它接收并转发消息。您可以把它想象为一个邮局:当您把需要寄出的邮件投递到邮箱,邮差最终会把邮件送给您的收件人。在这个比喻中,RabbitMQ就是一个邮箱,也可以理解成邮局和邮递员。
【新智元导读】本文收集并详细筛选出了一系列机器学习、自然语言处理、Python及数学基础知识的相关资源和教程,数目多达200种!来源既包括斯坦福、MIT等名校,也有Github、Medium等热门网站上的技术教程和资料,筛选原则是内容尽量涵盖精华要点,避免重复。干货满满的一篇教程汇总,强烈建议大家收藏学习!
本文为joshua317原创文章,转载请注明:转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/168
---- 磐创AI 整理编辑 作者:磐石 版权声明:本文是由磐创AI技术团队整理发行,如需文章转载请留言申请。 ---- 【磐创AI导读】:前一篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集,本篇文章将针对深度学习资源进行一下汇总。喜欢我们文章的小伙伴,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处,欢迎在文末留言。 目录: · 介绍 · 教程 · 视频 · 数据集 · 项目 · 论文 介绍: 作为传统机器学习重要的一个分支,与机器学习算法相比,深度学
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件,做了中文翻译和注释,并制作成了GIF动图!视频和课件等资料的获取方式见文末。
(注:内容非本人原创,文自订阅号:SegmentFault,特此声明!) 一些对程序员非常有用的网站。 在学习CS的时候有一些你必须知道的有用的站点来获取通知为了你的技术储备和学习新知识。这里是一个你应该访问的不是非常全面的一些站点的列表,这个列表会不断更新,只要我能得到链接,你也可以通过添加你知道的来为此做出贡献 索引 当你遇到问题时 新闻篇 针对新手的代码训练 针对那些想开始一个小的项目但是无从下手的人 通用编码建议 编码风格 通用工具 面试准备 纪录片
介绍 先决条件 本教程假定RabbitMQ已安装并在标准端口(5672)上的本地主机上运行。如果您使用不同的主机,端口或凭据,连接设置将需要调整。 在哪里得到帮助 如果您在阅读本教程时遇到困难,可以 通过邮件列表与我们联系。 RabbitMQ是一个消息代理:它接受和转发消息。你可以把它想象成一个邮局:当你把邮件放在邮箱里时,你可以确定邮差先生最终会把邮件发送给你的收件人。在这个比喻中,RabbitMQ是邮政信箱,邮局和邮递员。 RabbitMQ与邮局的主要区别是它不处理纸张,而是接受,存储和转发数据消息的二
深度学习(Deep Learning)属于非常前沿的学科,没有现成的的综合型教材,主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。值得读的经典论文很多,下面介绍的一些教程中多少都有提及,另外就是去google重要文献。代码方面推荐使用python为基础的theano框架,因为它比较偏底层,可以从细节掌握如何构建一个深度学习模块,而且方便结合python在数据领域的其它积累,例如numpy。当然到了生产环境你可以再考虑torch之类的框架。从代码角度切入学习的好处是,理解起来不会像理论切入那么枯燥,可以很快做起一个好
以上就是python执行数据库的查询操作,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
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在实际书写代码的时候,经常会因为对象为空,而抛出空指针异常java.lang.NullPointerException。
在攻击机上,配置 /etc/proxychains.conf 文件的最后一行,根据当前攻击主机 IP 与设置的 Socks 端口,修改如下:
B站是个宝,谁用谁知道😎 整理的一些适合算法工程师的学习资源,建议收藏! 0、数学基础 Up主:3Blue1Brown的数学基础:https://space.bilibili.com/88461692。用动画讲述数学专业知识,其视频涵盖了线性代数、微积分、拓扑学等领域,每门课都配有直观生动的动画演示,帮助观众加深对数学概念定理的理解。 数学分析:https://www.bilibili.com/video/av8042121复旦陈纪修老师的数学分析视频课程,共214讲。 数学建模:www.bilibili.
CS:GO 对服务器的要求并不高,在腾讯轻量云上搭建 CS:GO 服务器就能满足需求。为了让游戏有更低的延迟,这里我们选择腾讯云的轻量服务器实例就可以啦~
跟着网络资料自学、刷MOOC是许多人学深度学习的方式,但深度学习相关资源众多,应该从哪儿开始学呢?
最近很多新入门的同学问我到底怎么入门,今天先给大家推荐一些有用的书籍和简单的入门。希望可以给有需要的朋友一些帮助,谢谢! 最近新出一本学习书籍,是我们学校焦李成老师的新作——《深度学习、优化与识别》
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第一次接触CS的时候,是有人在群里发了一个CS最新版的安装包,当时第一反应,CS ???
这是我有关DICOM标准的系列文章的一部分。在我们开始本教程之前,请快速浏览一下我之前的文章“ DICOM标准简介”,以简短,快速地介绍该标准。请注意,本教程假定您知道Java(或任何等效的面向对象的语言,如C#或C ++)。
PDF lectures (2.1 GB): https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/assets/archives/fa18_cs188_lectures_pdf.zip PPTX lectures (819 MB): https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/assets/archives/fa18_cs188_lectures_pptx.zip Homework (4.3 MB): https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/assets/archives/fa18_cs188_hw.zip Sections (6.3 MB): https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/assets/archives/fa18_cs188_sections.zip
注意:本文已经更新,新版结合深度学习简介和发展历程,给出了更详尽的学习资料参考。新版链接:深度学习简介与学习资料参考(http://peteryuan.net/deep-learning-intro/) 本文主要介绍一些与神经网络和自然语言处理相关的经典教程、资料,以便初学者能有个比较清晰的学习参考。 从机器学习到深度学习 深度学习脱胎于神经网络,而神经网络又是一种机器学习的经典算法。因此,如果希望从理论上更深刻地掌握深度学习,建议了解相关的机器学习知识。 机器学习 Andrew Ng.(吴恩达)的机器学习
如果你想做一个数据科学家,或者作为一个数据科学家你想扩展自己的工具和知识库,那么,你来对地方了。 这篇文章的目的,是给刚开始使用Python进行数据分析的人,指明一条全面的Python学习路径。这条路
最近,TensorFlow 提供了中文版的教程(Tutorials)和指南(Guide)。
关于WCF的概念、原理、优缺点等,在这里就不多说了,网上很多,可以自行搜索,比我解释的要专业的多。 这里直接说使用Windows 服务(Windows Service)作为宿主如何实现,其它方式不在此
就在 3 月 21 日,由吴恩达开设的斯坦福深度学习课程 CS230 课程视频发布到了网上。视频摄制于 2018 年秋季,时隔半年,线上课程终于上线并公开!再一次,我们终于又目睹了 AI 界的大 IP:吴恩达大佬的风采!
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《Flash二维动画制作案例教程》是NACG国家动漫游戏产业振兴基地人才培训工程指定教材之一。《Flash二维动画制作案例教程》以任务驱动为导向,突出职业资格与岗位培训相结合的特点,以实用性为目标。每章节都有明确的学习目标,通过案例制作过程,逐步介绍制作过程中所需要掌握的方法和技巧。
我们知道 Laravel 遵循 PSR-2 编码风格和 PSR-4 自动载入标准。
使用 .NET,可以创建和部署可生成项目、文件甚至资源的模板。 本教程是系列教程的第二部分,介绍如何创建、安装和卸载用于 dotnet new 命令的模板。
本人从2013年开始接触微课制作的,从CS7版开始,目前我们这个课程是最新的cs2019版。这篇文章从三个方面来跟大家讲解,1、cs的版本更新2、cs2019版本的系统要求3、如何判断电脑操作系统及下载最新版Camtasia 2022。
对于绝大多数非程序员来说,学习如何编程是一项不可能完成而且令人畏惧的任务,好在有大量免费的在线资源,当然自学成才没那么容易。 我开始学习写代码是在今年的早些时候,这里我可以分享一下自己的一些经验,构建一套你自己的原型没有想象的那么困难。事实上,如果你在两个月內不落下一天,拥有一个完备的原型是完全可行的。 下面,我将罗列出一个简单的学习路线:在八个周末內软件开发从零到拥有一个工作原型。 把web栈介绍给自己听(10分钟) 陌生术语的存在使得任何主题似乎比实际上的更加混乱。Yipit的创始人/CEO Vin V
前面是win系统(电脑)软件 后面是mac系统(电脑)软件 请不要安装混淆 Win 软件目录 软件导航 电脑办公机械设计地理信息编程类数据统计 室内/外设计影视动画 网页设计电子绘图理科工具 平面设
Adobe出品的全球顶级视频编辑创作软件,Premiere Pro CS6 结合了令人难以置信的性能,采用了圆滑的,更新界面和新的创意的神奇功能,包括稳定镜头,动态时间轴微调,扩大多镜头编辑,调整图层等等。
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【新智元导读】众所周知,TensorFlow已然成为机器学习的热门工具。不论是学习还是从事与机器学习相关的工作,能够灵活使用TensorFlow可以大幅提高作业效率。本文涵盖与TensorFlow相关的教程、书籍、工具、求职等的大量信息。尽数资源,应有尽有。
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