相信大家有很多人在做图像，或者做过图像，甚至视频，最近有个需求，实现多路usb摄像头同开，用c/c++实现。
如果是想通过培训掌握生物信息学，那么可以参考：彻底入门生物信息学，可能需要12天！ 推文介绍的。
之前我们讲过树莓派交叉编译工具链的安装和配置，今天我们就来讲如何利用我们安装好的交叉编译器编译树莓派linux内核。 首先通过以下命令获得linux内核源码，也可以自己下载然后拷贝过来 $ git clone --depth=1 https://github.com/raspberrypi/linux 因为小猿已经下载过了，我们就直接进入以下命令，我们使用的是树莓派3，所以配置如下 进入linux文件夹 cd linux KERNEL=kernel7 make ARCH=arm CROSS_COMPILE=
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centos是一个基于Red Hat Linux提供的可自由使用源代码的企业级Linux发行版本，它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成。
现在网上视频资源很多，我一开始很喜欢这些资源，看到了也总想保存，有种感觉是收藏了自己就一定会看，看了就一定会用。其实资源太多，太杂并不是好事，会让你不知道应该看什么，看这个好，看那个也觉得好，反而会误事，最终什么也没学到。下面我将推荐几个我看过的视频资源（目前都是Java相关的），可以看出很多都是传智播客、黑马的，他们的视频确实讲得很好，特别是对于Java基础的视频，讲得很详细，对于学习与面试都很有帮助，强烈推荐。 视频资料： 1. Java基础视频 链接：https://pan.baidu.com/s
在之前分享过一篇有关PHP学习路线的思维导图，得到了大家的关注，有朋友推荐根据学习路线分享一些有关的学习资源(学习文章、学习数据或者学习网站等)。该篇文章结合自己学习总结一些不错的学习资源。同时该文章后面也会不断更新与完善，可以通过该链接了解最新进度文档地址
这篇文章将为大家详细讲解有关linux系统中添加路由的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
现在回首看看，接触Linux已经很长时间了。 在大三的时候开始学习Java， 但是一直学Java的话， 感觉有点腻， 就尝试找点其他东西来学习。 所以当时就选择学习了Linux。 至于为什么要学习Linux， 有以下三个原因。
2.流程参考（https://www.jianshu.com/p/8a340b103a41）
生信分析人员如何系统入门linux？ linux系统在生物信息学数据处理中的重要性就不用我多说了，鉴于一直有学生问我一些很显而易见的问题，对应系统性的学习并理解了linux系统操作的专业人士来说是显而易见的。 我在这里仅以过来人的角度给大家总结一下linux该如何学，该学什么，该花多少工夫，学习重点是什么？ 就我个人这么多年处理生物信息学数据经验来看，可以把linux的学习过程分成三个阶段: 一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅。 这一阶段的主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面。 左右鼠
跑完一个RNA-SEQ项目，下意识的看了看bam文件大小，还有最后的文库统计情况，发现非常的 诡异，首先是bam文件大小就很奇特：
说在前面的话 此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础： 视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面： 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础： 视频方面： （1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
适用于（indigo、kinetic和melodic）三种版本ROS1都可以使用此教程！！！全部测试过！！！
这里仅仅是针对一个数据集，就是r包airway并且通过assay函数拿到其表达矩阵。
本文介绍了如何使用 git 进行版本控制，包括初始化仓库、添加文件、查找文件、与远程仓库交互、创建分支、合并分支、添加标记、推送标记、恢复变更等功能。同时还介绍了如何与其他开发人员协作，包括创建和共享分支、解决合并冲突、拉取和推送变更等。
Linux是一个多用户的操作系统。每个用户登录系统后，都会有一个专用的运行环境。 通常每个用户默认的环境都是相同的，这个默认环境实际上就是一组环境变量的定义。 环境变量是全局的，设置好的环境变量可以被所有当前用户所运行的程序所使用。 用户可以对自己的运行环境进行定制，其方法就是修改相应的系统环境变量。 环境变量有很多，需要重点理解的就是PATH，很多时候大家看到教程某些软件的使用，比如 mkdir -p ~/tmp/chrX_Y/hg19/cd ~/tmp/chrX_Y/hg19/#conda inst
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux，根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉：不知从何处开始学起。就像是战争，你有勇气战胜一切敌人，但你的眼前一片 漆黑，你知道前面有很多敌人，但就不知道具体的位置，无从下手。所以认清方向，确定目标很重要。下面就说说学习Linux的一些建议，希望能对大家有所帮助。 一、放弃Windows的思维，用Unix的思维学习Linux Linux与Windows的设计理念是完全不同的，不要用Windows的思维来学习Linux。Linux是参照Unix思想
该台灯首发价格为399元，月销上万，可以说是一款月流水千万级的产品。相较于传统台灯，主要增加了亮度、色温调节和手机控制，身价也涨了几倍，该智能台灯如图 2.1.1 所示，功能如下：
无论你是刚接触Ubuntu，还是最近从微软Windows改用Ubuntu，都会在下文中找到适合你的一款软件。并非所有的应用程序对每个人都有用，欢迎分享你认为最出色的Linux应用程序。
作为一个新人，怎样学习嵌入式Linux？被问过太多次，特写这篇文章来回答一下。 在学习嵌入式Linux之前，肯定要有C语言基础。汇编基础有没有无所谓(就那么几条汇编指令，用到了一看就会)。C语言要学到什么程度呢？越熟当然越好，不熟的话也要具备基本技能。比如写一个数组排序、输入数字求和什么的。学C语言唯一的方法是多写程序多练习，编译出错没关系，自己去解决；执行出错没关系，自己去分析。以前我是用VC来练习C语言的，经常去尝试着写一些C语言竞赛的题目。它们是纯C、纯数学、纯逻辑的题目，不涉及界面这些东西，很适合煅炼你的编程能力。 回到主题，首先我们要明白你的目的是什么，大概来说所谓嵌入式Linux可以分为两部分：底层系统、应用开发。如果你是想做应用开发，那么你去把C语言、数据结构、JAVA什么的学好吧。嵌入式应用开发和PC上的应用开发并没有什么特别要注意的。也许你说在嵌入式上要做些优化，是的，要优化，但是未经优化的程序和PC上的程序开发没什么差别。另外，当你有能力去优化时，你已经不用来问这个问题了。具体到某个例子，比如说开发界面，在PC上我们用VC；在嵌入式Linux里也许我们用QT也许用Android，这个时候你应该去学学QT、Android的编程。但是基础还是C或JAVA，在此基础上去熟悉它们的接口。你学过VC的话，也是要花时间去了解那些类、控件的。
李林 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI MIT最近开了一门“通用人工智能（AGI）”课，要带着学生们用工程方法来探索构建人类级智能的研究路径。 据说，这是全球第一门通用人工智能课程
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 之前，我们推送了由sky2learn整理的15大深度学习课程。这次，我们整理了15个必看的机器学习课程。这些课程内容包括决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归，神经网络和深度学习，估计，贝叶斯学习，支持向量机和核方法，聚类，无监督学习，提升算法，强化学习和学习理论。 Geoffrey Hinton——神经网络与机器学习导论（csc321），2014年 该课程包括视频讲座 链接：http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/cs
近日(2018.11.23)，RWTH Aachen University的Mathias Wien做了一个“Versatile Video Coding: Compression Tools for UHD and 360° Video”的讲座。该讲座概述了ITU-T和ISO / IEC新兴的通用视频编码标准（VVC）的主要编码工具和功能。VVC解决了三类视频：标准动态范围视频（SDR），高动态范围视频（HDR）和360°视频。SDR和HDR覆盖了传统视频及其变体，例如超高清（UHD）电视屏幕场景，以及360°全景视频。360°全景沉浸式视频体验能够在渲染场景中环顾四周，例如使用头戴式显示器观看。全景视频带来各种新的技术挑战，需要在压缩，编码，传输和呈现方面加以解决。该演讲完整地总结了当前MPEG标准化的进展，重点是SRD的360°全景视频，突出与现有常规视频编码技术相比所开发的新编码工具，指出一些代表性的技术挑战示例以及相应的解决方案。
这是一个基于GitHub的课程，涵盖嵌入、sequence-to-sequence、注意力模型等一系列主题。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅、Donna 目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达：深度学习专项 这系列课程侧重于讲解深度学习
看我如何用5个小时才解决了Jimmy老师5秒钟就帮我搞定的问题~ 作为学徒的我这两天在跑Jimmy老师给的ATAC测试数据
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达：深度学习专项 这系列课程侧重于讲
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达：深度学习专项 这系列课程侧重于
我：“好。”（内部对话）：“这是用Go语言编写的。那是什么？”（谷歌工作人员）：“哦，一种编程语言。我在职业生涯中已经学到了一些。没那么难吧。”
最近NLP方向的资源越来越多，GitHub上又出现了一套新的课程，目前已经获得了1300多颗星星。
Mathematica 12.3 英文版已经上线， 12.3.1 中文版正在紧锣密鼓
近日，吴恩达老师的一场讲座吸引了大量开发者的关注。这次讲座不再是机器学习基础知识相关内容，而是面向开发者，教大家如何部署机器学习模型。
唐旭 发自 凹非寺 量子位·QbitAI 出品 如之前的预告，昨天下午，Facebook人工智能研究院院长、卷积神经网络之父Yann LeCun造访清华。按计划，LeCun的演讲在下午3点开始。2点半的时候，清华大礼堂的门口已经站了不少人，给人的感觉大部分是学生，包括不少外国留学生。 量子位在现场随便找人聊了几句，遇到的人中，有一位从事“人工智能相关”行业，想来听LeCun讲讲AI未来趋势的大叔；有两位选择了机器人做研究方向，刚刚从“其他学校”考入清华的准研究生；也有工作与人工智能并无直接关联，但是
本文介绍了机器学习的概念、应用、理论和技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，还介绍了机器学习工具和编程语言以及机器学习面试题和参考复习资料。
1978年，奥地利籍物理学博士Hermann Hauser，和他朋友，一位英国工程师Chris Curry，共同创建了一 家名为“Cambridge Processor Unit，CPU”的公司，中文字面意思就是“剑桥处理器单元”，主要从事研发 当地电子仪器设备的业务，比如街头游戏机之类的。
ROS1/2 机器人编程实践汇总 kinetic/melodic/noetic foxy/galactic/humble
---- 新智元报道 作者：马文、克雷格 【新智元导读】3月的第一天，谷歌就为各级别的AI开发者和研究人员带来了福利：免费的机器学习和人工智能课程。首先推出的机器学习速成班课程约为15小时，包括互动课程、谷歌研究人员的讲座以及40多个练习，全是干货！ 3月的第一天，谷歌发福利了！ 今天，谷歌上线人工智能学习网站Learn with Google AI，网站设有一门名为机器学习速成班（Machine Learning Crash Course ，MLCC）的免费课程。该课程基于谷歌内部课程，最初
【新智元导读】3月的第一天，谷歌就为各级别的AI开发者和研究人员带来了福利：免费的机器学习和人工智能课程。首先推出的机器学习速成班课程约为15小时，包括互动课程、谷歌研究人员的讲座以及40多个练习，全
讲者：Abhay Singh，创始工程师和架构师 @Diamanti；Shilpa Mayanna，技术人员 @Diamanti；Naren Narendra，产品营销总监 @Diamanti
过去，当我们谈到教育资源时，首先想到的是大学和学院，因为它们是我们进一步学习知识和提升技能的地方。现在，由于有了互联网的出现，为我们提供了更多公开的学习资源。当我们要学习某种技能时，我们可以有更多选择了。例如，在计算机科学领域，如果你想学习编程或其相关的知识和技能，除了选择大学或学院，你还可以通过一些网上的教育培训课程来实现自己的目标。这些网上课程还有不少是免费的，让你可以节省一笔教育成本。现在已经有越来越多人爱上这种“自学成才”的学习模式，并且最终成为出色的技术人才。
12月初召开的 CNCF KubeCon 中国线上虚拟会议上，我们 VMware 云原生实验室的工程师王方驰和社区合作伙伴做了一个演讲分享：用KFServing加速联邦学习模型的部署。该演讲介绍了我们把联邦学习和云原生技术有机结合的方法，实现了安全可靠的云原生联邦学习平台，并且贡献到 FATE / KubeFATE 的开源项目中。
我是韦东山，一直从事嵌入式Linux培训，最近打算连载一系列文章。 正在录制全新的嵌入式Linux视频，使用新路线，不再从裸机/uboot开始，效率更高。 对应文档也会写成书<<嵌入式Linux应用开发完全手册>>第二版， 视频文档、书的样稿可以直接下载：https://vdisk.weibo.com/s/t6HbuIpx6zoa1
台湾和硕（PEGATRON） 的智能家用机器人主要功能是可以利用深度学习发展的各种 AI 感知技术，例如人脸辨识、姿态侦测、火焰辨识等功能，来提供专属家人的体验及安全防护。
---- 新智元报道 编辑：好困 Aeneas 【新智元导读】如何才能让大规模语言模型输出自己想要的结果？现在，一本超全超详提示工程指南来了，GitHub已标星4.7k。 提示工程，可以说是玩转ChatGPT、DALL·E 2等等这类AI模型的「必修课」。 但这个「提示」（prompt）具体要怎么写，多少都有些玄学在里面…… 也难怪由此诞生的新职业——提示工程师，年薪已经达到了25万-33万美元。 就在前不久，一位来自斯坦福大学的华人本科生Kevin Liu，就通过prompt injectio
近日，斯坦福大学官网公布了2019年度冬季cs224n课程：基于深度学习的自然语言处理的课程安排。本课程主讲人为斯坦福大学人工智能实验室主任，著名计算机科学家Christopher Manning教授。
由于本次讲座是实战技能讲座，需要大家自备一台具备NVIDIA GPU独立显卡的电脑，并且在电脑上安装好开发环境。讲座开始前，将会把代码发到群里，讲师将线上一步一步带领大家操作代码。
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