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入门机器学习的方法和途径（楼主和你一起踩坑！）

恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。

2018-02-26

【Python Learning第一篇】Linux命令学习及Vim命令的使用

掌握以后可以当半个程序员了(^∇^*) 此文是一篇备忘录或者查询笔记，如果哪位大佬看上了并且非常嫌弃的话，还请大佬不吝赐教，多多包涵以下是我上课做的一些笔记，非常的凌乱，(⊙﹏⊙)反正是留给自己看的 Day1学习

2018-02-26

学习笔记CB001:NLTK库、语料库、词概率、双连词、词典

包括语言分析和理解、语言生成、机器学习、人机对话、信息检索、信息传输与信息存储、文本分类、自动文摘、数学方法、语言资源、系统评测。 NLTK库安装，pip install nltk 。

2018-02-11

深度学习动手入门：GitHub上四个超棒的TensorFlow开源项目

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）作者简介：akshay pai，数据科学工程师，热爱研究机器学习问题。Source Dexter网站创办人。

2018-02-06

深度学习能更好的判断出种族（代码开源）

RIDDLE是一个开源的Python2库，用于使用深度学习方式在匿名电子病历中估算人种和种族信息。

2018-01-15

或许深度强化学习能帮到你 | 论文

近日，研究人员发现深度强化学习算法能平衡云服务性能和开销，用户不用规划如何实现，只需设置他们想达到的效果即可。这项研究大大降低了控制云服务开销的专业门槛。

2018-01-15

自然语言处理中的深度学习发展史和待解难题

近年来，深度学习技术在自然语言处理方面的研究和应用也取得了显著的成果。技术博客Sigmoidal最近发布了一篇文章，作者是机器学习工程师Rafal。

2018-01-09

Hinton号召AI革命：重头再来；李飞飞等赞成：深度学习不是唯一

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） △Hinton等合写的反向传播论文 1986年，39岁的Geoffrey Hinton与人合写了一篇论文。40年后，这篇论文已经成为推动人工智能爆炸式发展的核心。如今Hinton已经70岁，兼具多伦多大学荣誉教授、Google Fellow等身份。几天前在多伦多举行的AI大会期间，Hinton说他现在对反向传播“深感怀疑”。他发出号召： “我的观点是把它全部抛掉，重头再来。” 与会的其他科学家表示，反向传播仍然会在未来的AI发展中发挥核心作用。但Hinton并不满足，他想要奋力向前，找到一个全新的道路。普朗克曾说过一句关于科学真理的真理：“科学进步源自葬礼”。Hinton说，AI的未来取决于那些对我所说的一切都深感怀疑的研究生们。在反向传播中，标签或者权重用于在神经网络内表示照片或者声音。通过逐

2018-01-08

TensorFlow产品经理：机器学习如何改变未来十年的软硬件？

Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座，谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来

2018-01-08

资源 | 机器学习、NLP、Python和Math最好的150余个教程（建议收藏）

（由于微信不能插入外链，请点击“阅读原文”查看原文）机器学习机器学习很有趣！

2018-01-06

[转载]易上手的数据挖掘、可视化与机器学习工具: Orange介绍

标签 PostgreSQL , Orange3 , 可视化 , 时空数据背景可视化分析会是一个让枯燥的数据说话的快捷途径，降低可视化分析门槛，同时又保留它的编程能力，是非常重要的。如今数据种类越来越多，除了常见的数值、文本，还有数组、K-V、图像、空间数据、波、基因等等。对可视化分析软件的要求也越来越高。原文 http://blog.just4fun.site/Orange-startup.html 之前陆续写过几篇介绍数据挖掘/可视化项目Caravel的文章： caravel系列之安装与入门 caravel系列之简易配置/定制 caravel系列之案例讲解与分析 caravel系列之架构与源码浅析如今直接去github搜索caravel已经搜不到它了。它最近换了新马甲，改叫superset，至于为何频繁改名（分别叫过Panoramix，Ca

2018-01-01

Python超过R，成为数据科学和机器学习的最常用语言

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）近期，数据挖掘资讯网站KDnuggets开展了一项调查，问题是“2016年和2017年，在数据分析、数据科学和机器学习工作中，你使用R、Python、两者都用，

2018-01-01

国内首个深度学习开发SDK发布：深鉴科技对标英伟达TensorRT

芯片业巨头英伟达率先推出深度学习软件包TensorRT。它相对简单易用，在深度学习算法推理阶段能将GPU的计算能力更大程度释放出来。

2017-12-31

AI产品开发指南：5大核心环节搞定机器学习工作流

Sean是美国一家医疗公司的数据科学家，他从机器学习工作流的五个核心环节讲起，系统地回答了这个问题。以下内容译自他的回答。

2017-12-31

【X-Pack解读】阿里云Elasticsearch X-Pack 机器学习组件功能详解

阿里云Elaticsearch的X-Pack引入了机器学习功能machine learning，可以实时地自动模拟 Elasticsearch 数据的行为——趋势、周期等。

2017-12-10

阿里云Elasticsearch的X-Pack：机器学习、安全保障和可视化

X-Pack介绍阿里云Elasticsearch搭载了V5.5版本的X-Pack，提供安全、监控、告警、报告、图分析和机器学习六大扩展组件，无需额外安装插件，就能与Elastisearch、Kibana

2017-12-10

《从零开始学Swift》学习笔记（Day 56）—— Swift编码规范之命名规范

程序代码中到处都是自己定义的名字，取一个有样并且符合规范的名字非常重要。命名方法很多，但是比较有名的，广泛接受命名法有：匈牙利命名，一般只是命名变量，原则是：变量名=类型前缀+描述，如bFoo表示布尔类型变量，pFoo表示指针类型变量。匈牙利命名还是有一定争议的，在Swift编码规范中几本不采用匈牙利命名。驼峰命名（Camel-Case），又称骆驼命名法，是指混合使用大小写字母来名字。驼峰命名又分为：小驼峰法和大驼峰法。小驼峰法是第一个单词是全部小写，后面的单词首字母大写，如：myRoomCount；大驼峰法是第一个单词的首字母也大写，如：ClassRoom。驼峰命名是Swift编码规范主要的命名方法，更加所命名的内容不同，可以选择小驼峰法还是大驼峰法。下面分类说明一下：对类、结构体、枚举和协议等类型命名，应该采用大驼峰法，如SplitViewController。文件名，采用大驼峰法，如BlockOperation.swift。扩展文件，有的时候扩展是定义在一个独立的文件中的，它的命名是“原始类型名+扩展名”作为扩展文件名，如NSOperation+Operations.swift。变量和属性，采用应该采用小驼峰法，如studentNumber。常量，采用大驼峰法，如MaxStudentNumber。枚举成员，与常量类似，采用大驼峰法，如ExecutionFailed。函数和方法，采用应该采用小驼峰法，如balanceAccount、isButtonPressed等。本文转自 tony关东升 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/tonyguan/1748330，如需转载请自行联系原作者

2017-12-10

一文读懂机器学习，大数据/自然语言处理/算法全有了……

大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。统计学习统计学习近似等于机器学习统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。由于机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至能够觉得。

2017-12-03

Hadoop HBase概念学习系列之HBase里的时间戳（二十六）

HBase集群要求每个节点的时间必须同步。HBase对于节点的时间扭曲（time skew）容忍度很低（这和HDFS是不一样的）。这主要是因为HBase需要使用系统时间来产生时间戳。如果系统时间不同步的话，那么每个节点产生的时间戳差异就会比较大，这就违背了时间戳设计的初衷。 HBase对于节点间的时间扭曲的容忍度在秒级，即如果HBase发现节点间的时间差异已经有几十秒时会拒绝启动。节点间时间同步的方法是建立NTP服务器，然后让所有的节点和NTP服务器同步。本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6154828.html，如需转载请自行联系原作者

2017-11-26

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

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。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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入门机器学习的方法和途径（楼主和你一起踩坑！）

【Python Learning第一篇】Linux命令学习及Vim命令的使用

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深度学习动手入门：GitHub上四个超棒的TensorFlow开源项目

李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程

深度学习能更好的判断出种族（代码开源）

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资源 | 机器学习、NLP、Python和Math最好的150余个教程（建议收藏）

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【X-Pack解读】阿里云Elasticsearch X-Pack 机器学习组件功能详解

阿里云Elasticsearch的X-Pack：机器学习、安全保障和可视化

《从零开始学Swift》学习笔记（Day 56）—— Swift编码规范之命名规范

一文读懂机器学习，大数据/自然语言处理/算法全有了……

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