当我在1993年发现Linux时，我还是一名本科生。我很兴奋在我的宿舍里拥有Unix系统的强大功能，但是尽管它有很多功能，但Linux却缺乏应用程序。像LibreOffice和OpenOffice这样的文字处理程序还需要几年的时间才出现。如果你想使用文字处理器，你可能会将你的系统引导到MS-DOS中，并使用WordPerfect、共享软件GalaxyWrite或类似的程序。
文章中第一作者小站内所有课程给打折扣，打折力度（10-IF）%。 比如发1.5分，那么就打85折。10分以上的文章致谢所有课程免费。 特别说明，如果是并列第一的要除以并列的人数。比如2个并列，每人那么就打（10-IF）%/2。特别提示，只奖励第一或者并列第一作者，通讯不奖励。因为通讯得到的奖励太多了。这里是个真正做实验的人的福利。暂行办法就是这些。大家加油哦~~~ *影响因子（IF）以文章发表当年为准
疫情下的高考已结束，又快到填志愿的时候了，又有不少知青要加入信息安全这个圈子。为了响应组织号召，撰写此文作为信安行业的入坑指南，希望能对刚入圈的同学有所帮助。
教程将提供： 1、所有与教程有关的R的所有脚本、教程所用的教学数据。 2、赠送网易云课程等价值课程。 3、提供免费共享云服务器工具镜像，并享受VIP级的答疑服务。 课程目录： 1、Linux命令与服务器将不是学习生信的障碍——如何建立适合转录组分析的便宜云服务器。 2、如何高速下载SRA数据（RNA-seq原始数据）。 3、这些数据能用吗？（数据的质量与链特异性检测）。 4、STAR分析转录组的流程。 5、相关Linux批量处理数据命令介绍。 6、DEseq2统计分析差异基因。 7、测序数据怎样进行GSEA分析。 8、热图与火山图，GO与KEGG的可视化。
Aline Lerner 过去以编程谋生，现在从事招聘工程师的工作。去年，她通过参考全年的有效招聘数据编写了一篇文章，总结如下： 如果可以的话，尽可能让招聘信息更个性化。谈论你从事什么工作，候选人已经做的事情与招聘内容有什么样的关系，你为他们在做一些事情的原因。攀亲带顾，人造的个性化不算在内。 即使是创始人的亲自招聘也并没有从本质上增加价值，除非他们是个性化的和有针对性的。 写好招聘信息是很难的，并且当工程师和创始人作为招聘人员，他们不一定比专职招聘人员做的更好。在另一方面优秀的招聘人员是更有价值的。专
去年，我们的Volume I成功发表40篇论文，获得60000多次阅读和下载量，效果良好，所以Frontier出版社主动联系我们积极筹办Volume II，现已开放在线投稿，欢迎赐稿主题为“计算表观遗传学”，与细胞重编程，人类疾病，细胞分化相关的计算表观遗传学方向的研究者不要错失良机。
在我十几年前开始写我的第一篇博客的时候，我就遇到了这个问题：我该基于什么原则来划分我的内容？早年的时候是QQ空间，它只支持按照某一个选定的类别进行划分。我在使用后不久就发现，有些内容注定是跨分类的，它们没有办法简单地被某一个分类约束。到初中以后，我开始在csdn上撰写我的内容，这时候我又遇到了一个问题：CSDN上的内容是按标签进行区分的，这使得整个博客看起来很散乱。
站长昨天说的那篇BBRC已经online了而且，这可能是微信公众号博主第一次出现在SCI文章致谢中BBRC虽然仅仅是3区的小杂志，但因为审稿速度极快解救了大批晋职称、求毕业的临床医生所以，是懂你们的Chris系列课程来了下面就是介绍啦~
CTF（Capture The Flag）中文一般译作夺旗赛，通俗来讲，就是模拟“黑客”所使用的技术、工具、方法等手段发展出来的网络安全竞赛。近年，国内外各类高质量的CTF竞赛层出不穷，CTF已经成为学习、提升信息安全技术，展现安全能力和水平的绝佳平台。
分布式系统(Distributed System)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《
经过这几个月的居家隔离，想必大多数同学都开始习惯通过线上的方式开展学习了，在线教育领域也因此迎来了一波爆发，竞争异常激烈，既有知名平台如MOOC、学堂在线、网易云课堂等，也有不少初创新星。但要说最受年轻人欢迎的学习资源网站，应该非B站莫属。该平台资源之丰富不用多说，并且全程无广告，很多网友都表示自己通过B站学会了很多技能，比如Python、数据库、Photoshop、英语考级、日语考级等。总之，一个B站就足够解决绝大多数问题。下面，我们整理一波B站上关于数据科学、人工智能领域的学习资料和值得关注的up主，欢迎大家收藏转发哦～
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
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在我开始做号的这半个多月的时间里，有一些同学也添加了我为好友，跟我分享了一些ta们现在的困惑，其中有个问题比较普遍，概括来说就是“我要怎么学CV，以后才能找到工作”。我觉得这个问题也很有代表意义，现在拿出来，提供一点意见供大家参考哈～
1. 毕业设计撰写要点： http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/68060608。
如今大数据发展的越来越成熟。各大企业纷纷成立大数据部门。尤其BAT等一线互联网公司每天处理的数据量都是TB级别。大数据部门已成为这些企业的核心部门，数据已成为企业最核心的资产。
机器之心报道 机器之心编辑部 中科院信息工程研究所副研究员于静老师近期在 B 站开设了《科研与英文学术论文写作》视频课程，全程干货。 科研与学术论文写作是学术研究者需要具备的核心能力之一，但目前处于科研起步阶段的同学对如何做出高水平学术研究、如何写出高质量学术论文、如何培养必备的学术能力仍存在诸多困惑，也缺少科学的方法指导。在宝贵的在校学习阶段，尽早掌握一套完善科学的科研方法、了解具有实操价值的论文写作规范能够有效助力高水平学术成果的产出。 近期，中科院信息工程研究所副研究员于静老师在 “CCF 学生领航计
今天介绍在嵌入式Linux下跑RTMP推流用的librtmp库的两种移植方法。目前，在网上发现很多作者写的东西都是错的，基本上都是复制粘贴，完全没有经过验证就照搬过去，对于技术学习角度来说，这是不严谨的，所以我决定自己重新再梳理一遍。
重要的通知说在前面：新一期码上行动又来啦！公众号（Crossin的编程教室）里回复 申请 或点击本文末尾的 阅读原文 即可进入申请页面。本次申请将开放至本周日（4月23日）24点。之前没赶上的小伙伴，这次抓紧咯。 对码上行动还不了解的，可在公众号里回复 码上行动 或从菜单栏 课程列表 中进入查看。 另外，我们 爬虫实战课程 的制作已经进入尾声，不久之后将会上线，敬请关注。 为什么要有码上行动？ 原因很简单，编程是一件依赖于动手实践的学习行为。对于一个希望入门编程的初学者，看再多的分析文章，听再深刻的大牛讲
「机器之心走近全球顶尖实验室：UCL多智能体强化学习研究团队」系列直播今晚第四期，来自UCL汪军教授团队的杨耀东博士将带来分享：Dealing with Non-transitivity in Two-player Zero-sum Games。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 都说人工智能专业太卷，创新点难找，文章难写？ 为此小编特意请教了一位发过多篇顶会的顶刊审稿人，他这样说： 许多初学者并不是真正懂得如何来撰写论文，举个例子： 在<引言章节>的写作中，一般需要介绍当前已有的方法。然而许多初学者不明白在引言章节中已有方法介绍的写作方式与相关工作章节中已有方法介绍的写作方式区别，从而导致论文中有大部分的重复内容。 这种情况也是级别较高的期刊/会议论文审稿中常见的拒稿原因：逻辑不清，内容冗余。 又比如，许多初学者在研究时仅仅考虑如何将所提
本人郑重声明：所呈交的毕业论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
近日，深度学习课程 CS182 已发布所有视频课程（截至目前），课程讲师是来自加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系的助理教授 Sergey Levine 。
在这段视频中，我们准备深入探讨一个主题，那就是ROS的功能和应用。ROS，也就是机器人操作系统，对于许多从事机器人技术研究和开发的人来说，是一个至关重要的工具。然而，如何清晰明了地解释ROS的功能，让初学者也能快速上手，这确实是一个挑战。
在机器学习的发展过程中，人类的学习方式常常会对各种算法的设计产生启发。而作为人类学习的一个重要范式，通过课程进行学习，已经被借鉴到机器学习中形成了名为课程学习（Curriculum Learning）的研究方向。
我不知道你们最近有没有刷 GitHub，如果有的话，你应该会发现一个项目特别亮眼，这个项目名为：TeachYourselfCS-CN。
以下是学习大型语言模型的一些书籍、论文和在线课程的推荐：书籍：《深度学习》（花书）：该书是深度学习领域的经典教材，包括自然语言处理和语言模型等内容。《自然语言处理综论》：该书是自然语言处理领域的经典教材，包括语言模型、文本分类、情感分析等内容。《动手学深度学习》：该书是一本实践性的深度学习教材，包括自然语言处理和语言模型等内容。论文：GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners：该论文介绍了GPT-3模型，是目前最先进的大型语言模型之一。BERT: Pre-tra
书中，大部分出现hydro的地方，直接替换为indigo或jade或kinetic，即可在对应版本中使用。
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive
坊间传闻：「TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界」。都 2022 年了，还是这样吗？
这个开源项目是黑客的多合一工具包，包含了各种黑客工具，比如逆向工程、老鼠工具、SQL注入工具等等。声明：该开源项目仅限学习使用，勿用与从事违法活动。
杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 如何更顺滑的添加水印？ 谷歌的这项新技术，让文本简直就像贴在地面上，哪怕是在沙尘横飞的场景里。 方法也很简单。 只需输入一段视频，和指定对象的粗略蒙版。 那这个对象的所有相关场景元素，都能解锁！ 比如人和狗的影子。 还有黑天鹅缓缓拂过的涟漪~ 以及上述那个赛车疾驰过后激起的沙尘。 不管是任意对象和主体，不论怎么移动，所有元素都能抠出来。 这就是谷歌最新的视频分层技术——omnimatte，入选CVPR 2021 Oral。 目前这项
机器之心报道 编辑：张倩 InstructGPT 和 ChatGPT 之间有很多一脉相承之处。因此，吃透 InstructGPT 论文对于想要在 ChatGPT 方向上做些工作的同学来说将大有裨益。 在 ChatGPT 走红之后，很多关注技术的同学都在问一个问题：有没有什么学习资料可以让我们系统地了解 ChatGPT 背后的原理？由于 OpenAI 还没有发布 ChatGPT 相关论文，这一问题变得棘手起来。 不过，从 OpenAI 关于 ChatGPT 的博客中我们知道，ChatGPT 用到的方法和它
前几天我在公司上班的时候，一边戴着耳机听歌，一边写码，激战正酣的时候，手机上传来一阵阵震动，我掏出手机一看原来是牛客网上有人艾特我。
这门课与MIT 6.814是同一门课程，两者区别在于Final Project在6.814中由Lab5以及Lab6替代。虽然这门课是研究生课程，但是在MIT里，这门课大概1/3的学生是本科生。
在过去3-4年中，大型语言模型(LLMs)彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。它们构成了最先进的系统的基础，在解决广泛的自然语言理解和生成任务时无处不在。随着前所未有的潜力和能力，这些模型也带来了新的道德和可扩展性挑战。本课程旨在涵盖围绕预训练语言模型的前沿研究课题。我们将讨论它们的技术基础(BERT、GPT、T5模型、专家混合模型、基于检索的模型)、新出现的功能(知识、推理、少样本学习、上下文学习)、微调和适应、系统设计以及安全和伦理。我们将涵盖每个主题，并深入讨论重要论文。学生将被期望定期阅读和提交研究论文，并在结束时完成一个研究项目。
本文介绍了关于多视图几何、Python语言以及深度学习的相关资料。首先，介绍了多视图几何的相关概念和常用算法，包括旋转矩阵、平移矩阵、投影映射和点云处理等。接着，介绍了Python语言中PCL库的安装方式和示例代码，以及该库在点云处理中的应用。最后，分享了关于深度学习的一些学习资料，包括视频课程和书籍等。希望通过本文的分享，能够对读者在多视图几何、Python语言以及深度学习方面的学习有所帮助。
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
近日，2022年犀牛鸟中学科学人才培养计划正式启动，北京信息科学与技术国家研究中心主任、清华大学信息学院院长、中国工程院戴琼海院士，中国国家友谊奖获得者卡迪夫大学Ralph Martin教授，清华大学计算机系胡事民教授，腾讯副总裁王巨宏女士，腾讯SSV创新办学实验室联合负责人孙懿女士与来自全国百余所中学的同学们、以及本届项目的高校、中学指导教师代表等，共同参与了启动仪式。 北京信息科学与技术国家研究中心主任 戴琼海院士 “信息技术深刻的影响着社会发展，信息技术人才培养已成为国家未来核心竞争力的重要组成。随
摘要：人工智能已被应用于在线教育的各个方面，以促进教学和学习。然而，目前还很少有人致力于开发一个完整的由人工智能驱动的辅导系统。在这项工作中，我们探索开发一个由最先进的大语言模型（LLM）驱动的完整智能辅导系统，涵盖自动课程规划和调整、定制教学和灵活的测验评估。为了使系统能够适应长时间的交互并满足个性化教育的需要，系统被分解成三个相互关联的核心流程--交互、反思和反应。每个过程都是通过将 LLM 驱动的工具与动态更新的内存模块串联起来实现的。工具是每次执行一项特定任务的 LLM，而记忆则是在教育过程中更新的数据存储。来自学习日志的统计结果显示了每种工具的使用效果和机制。来自人类用户的主观反馈显示了每种功能的可用性，而与消融系统的比较则进一步证明了所设计的流程在长期互动中的优势。
【新智元导读】DeepMind 的论文 Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments 探索了丰富的环境如何有助于促进复杂行为的学习。我们为大家推荐一个短视频，很好地阐释了 DeepMind 正在进行的一系列相关研究。 复杂环境中的虚拟人物动作学习 强化学习范式原则上允许通过简单的奖励信号直接学习复杂的行为。然而，在实际操作中，通常要手动设计一些奖励函数以促成实现某些特定的解决方案，或者从演示数据中将其推导出来。DeepMind 的论文 Eme
数学是学不完的，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础，入门人工智能领域，其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程，这三门课程是本科必修的。这里整理了一个简易的数学入门文章：
几天前，一篇名为《Exploring the MIT Mathematics and EECS Curriculum Using Large Language Models》的论文经历了一场舆论风波。
争论分为正反两个方面，辩手包括本科在读学生、本科毕业生、研究生在读学生、职场人士......争论的焦点在于读研三年和工作三年哪种方式更能促进个人的发展。
张艺文，华中科技大学武汉国家光电实验室直博二年级，主要研究方向为基于新型存储设备的 KV 存储。PingCAP Talent Plan 第二期优秀学员。
人类能够从经验中学习，并随着更多的经验和更多的数据，从而更出色地完成自己的任务。其中，有一个重要的问题是：我们是否可以将学习的过程自动化？这正是机器学习科学所要做的。机器学习是允许机器从数据和经验中学习的一项技术，使用这项技术不需要人工手动定义机器的预期行为。在过去的二十年中，机器学习技术在AI领域以及在技术行业中都变得越来越重要。本次项目由南加州大学计算机科学系正教授V.A.领衔将从不同的角度为学生介绍机器学习的理论和实践算法。
下面是学员解决问题的记录 (生信技能树学员 ) 📷 自我介绍：我是一名儿科医生。硕士毕业工作已有十年的时候，在职博士还没有毕业方向，觉得生信学习或许是一个新的出口，于是跟随生信技能树的马拉松课程学习了数据挖掘，也学习了一些Linux的基础知识。一边忙碌的临床工作，一边挤时间学习这从未接触过的领域，到如今刚好一年，结合部分临床实验数据、数据挖掘生物信息分析等内容，终于完成了毕业论文的撰写。目前博士论文刚刚通过盲审评阅，等待着毕业收尾工作。非常感谢生信技能树的各位老师。 💡当你开始学习生信时，一定会遇到各种报
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 图1：摄于清华大学清华路 一、在兴趣和专业中与大数据项目结缘 我对数据科学的热爱，既有一种发自
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