资源 | 台大李宏毅教授最新课程，深度强化学习有国语版啦！-低调大师

资源 | 台大李宏毅教授最新课程，深度强化学习有国语版啦！

2018-06-12 743

入坑深度学习的同学肯定都听过台湾大学的李宏毅教授，或者是他那本非常受欢迎的课程——《1天搞懂深度学习》。这门课程的讲义PPT总共有286页，深入浅出的介绍了深度学习的概念、框架及展望。

课程内容通俗易懂，适合深度学习初学者及相关从业人员，在大数据文摘后台回复“深度学习”可下载课程讲义。

文摘菌今天要给大家推荐的是李老师最近更新的课程：深度强化学习（deep reinforcement learning），目前这门课程在youtobe上更新了4个视频，分别是策略梯度算法（Policy Gradient）、近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）、Q-learning算法基本概念和Q-learning算法高级技巧。

每个视频大约40分钟左右，PPT内容为英文，讲授语言为中文。课程内容主打强化学习，涉及

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face_recognition 实时人脸识别

目标识别进入摄像头的人是谁 face_recognition face_recognition 是github上一个非常有名气的人脸识别开源工具包，我们可以通过以下指令安装到python环境内 $ pip install face_recognition 代码的设计思路加载认识的人脸图 ray_image = face_recognition.load_image_file("ray.jpg") ray_face_encoding = face_recognition.face_encodings(ray_image)[0] 将认识的人脸变量加到数组内 known_face_encodings = [ ray_face_encoding ] known_face_names = [ "Ray" ] 全部代码如下所示： import face_recognition import cv2 video_capture = cv2.VideoCapture(0) ray_image = face_recognition.load_image_file("ray.jpg") ray_fac...

2018-06-13

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在2018年6月7日的上海云栖大会上，阿里云宣布，将为吉隆坡提供ET城市大脑，助力城市治理。阿里云总裁胡晓明介绍，人工智能将全面应用到马来西亚交通治理、城市规划、环境保护等领域。城市大脑是全球唯一能够对全城视频进行实时分析的人工智能系统。通过与手机地图、道路线圈纪录的车辆行驶速度和数量，公交车、出租车等运行数据的结合，城市大脑能够在虚拟的数字城市中构建算法模型，通过机器学习不断迭代优化，计算出最佳城市治理方案。回望2016年阿里云启动城市大脑开始，到现在将中国的数字化基础设施输出到世界。从技术落地到产品应用再到解决方案，阿里云早已越过一个个边界，并且抢先在人工智能各个领域设下战壕，占领高地。接下来笔者将从多方面展示阿里云在人工智能的多方位布局。人工智能ET在工业、环境、医疗、智慧城市等多领域全面开花 2016年阿里云推出人工智能ET

2018-06-13

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。