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人工智能进阶心得：在战斗中学习，在学习中战斗

摘要：12月20日的北京云栖大会上，由云栖社区主办的开发者技术进阶峰会再度开启（报名请戳这里，输入邀请码yqsqz3）。在此之前，我们整理了2017杭州云栖大会开发者技术进阶专场上的精彩分享内容，本文是新浪微博高级架构师谌贻荣的分享内容，他带来人工智能人才技术进阶的心得，他先确立了人工智能的发展思考维度层次，进而分析了想要进阶需要远见和明确自己的志向，重点对人工智能的未来进行畅想并提出知行合一的方法论。以下是精彩视频内容整理：层次在人工智能上我们进步空间到底有多大？在内容广度上，会有DNN、CNN卷积网络、RNN循环神经网络、GAN和RL等；在深度上可以分为两大阶段，一是认知上的了解-理解，一是行动上的应用、改造和创造。越向上的人会越少，比如应用层的从业者就会少一些。认知层即了解概念、理解原理，应用即将所学及时的付诸于实践，改造即

2017-12-16

Hadoop概念学习系列之Hadoop、Spark学习路线（很值得推荐）（十八）

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。

2017-11-20

C#极限学习方法——挑战C#学习的最快速度

本文的目的是与大家探讨在这样一种情况下学习C#的最快速方法。

2017-11-14

《构建实时机器学习系统》一1.5 实时机器学习的分类

1.5 实时机器学习的分类按照实际应用中采用的方式不同，实时机器学习可以分为硬实时、软实时和批实时三种模式，下面将分别进行介绍。

2017-09-19

《构建实时机器学习系统》一1.2 机器学习发展的前世今生

1.2 机器学习发展的前世今生 1.2.1 历史上机器学习无法调和的难题早在 2011年，笔者之一彭河森正在谷歌总部实习的时候，机器学习的应用还主要集中在几个互联网巨头手里。

2017-09-08

面向机器学习的自然语言标注1.3 语言数据和机器学习

1.3 语言数据和机器学习我们已经介绍了语言标注方法及其语言数据标注格式的例子，接下来将描述基于这些标注语料库的计算框架，即机器学习。

2017-05-02

【Spark Summit East 2017】Intel与Spark共同助推机器学习与深度学习

BigDL特性与CAFEE以及TORCH相似，对于用户和开发者而言，BigDL非常易于使用，并且所需成本比较低，而且能够使得深度学习在大数据平台上易于扩展，而且能够在单点上具有较高的性能。

2017-02-11

RT-Thread学习笔记 --（7）RT-Thread中断管理学习总结

前面几篇文章总结了RT-Thread多线程相关内容的学习过程，包括多线程的使用，多线程的同步，多线程的通信，关于多线程相关的学习总结，可以查看之前的文章。

2021-03-16

RT-Thread学习笔记 --（6）RT-Thread线程间通信学习过程总结

前两篇文章总结了RT-Thread多线程以及多线程同步的学习过程，关于前两篇学习总结，可以查看之前的文章。本篇文章继续总结关于RT-Thread多线程相关的最后一个重要知识点：线程间通信。

2021-03-15

Java并发包下锁学习第一篇:介绍及学习安排

Java并发包下锁学习第一篇:介绍及学习安排在Java并发编程中，实现锁的方式有两种，分别是：可以使用同步锁(synchronized关键字的锁)，还有lock接口下的锁。

2020-03-30

学习大数据从何学起？大数据脑图+学习路线清晰的告诉你！

，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系大数据处理技术怎么学习呢？

2019-04-21

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章强化学习（上）

这只是通常的监督学习。然而，在强化学习中，智能体获得的指导的唯一途径是通过奖励，奖励通常是稀疏的和延迟的。

2019-02-14

网络安全与机器学习（一）：网络安全中的机器学习算法

相当多的文章已经描述了机器学习在网络安全的应用以及保护我们免受网络攻击的能力。

2018-11-11

吴恩达《深度学习》第三门课（2）机器学习策略二

下图是语音的合成：（3）汽车目标检测同样如此，在用计算机视觉合成汽车图像作为数据集时，应该合成尽可能多的种类的汽车，而不是就一二十汽车，虽然他们都很逼真，如下图所示： 2.7迁移学习（1）迁移学习最常用的场景

2018-07-15

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章强化学习（下）

时间差分学习与 Q 学习具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么（它不知道T），并且它不知道奖励会是什么（它不知道R）。

2018-07-10

30个免费资源：涵盖机器学习、深度学习、NLP及自动驾驶

此外，在这里要感谢相关资源的作者，如果没有他们的辛勤工作，我们将无法从这些精彩内容中学习到自己喜欢的内容。 5个非常实用的机器学习资源有兴趣学习机器学习吗？很多人的回答是肯定的。

2018-06-27

机器学习必备：前20名Python人工智能和机器学习开源项目

如今机器学习和人工智能已经变得家喻户晓，有很多爱好者进入了该领域。但是，什么才是能够进入该领域的正确路径呢？如何保持自己跟上该领域的发展步伐呢？

2018-04-04

深度学习笔记之关于总结、展望、参考文献和Deep Learning学习资源

十、总结与展望 1）Deep learning总结深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在（隐含）分布的多层（复杂）表达的算法。

2017-11-15

学习OpenStack之（6）：Neutron 深入学习之 OVS + GRE 之 Compute node 篇

0.环境硬件环境见上一篇博客：学习OpenStack之（5）：在Mac上部署Juno版本OpenStack 四节点环境 OpenStack网络配置：一个tenant， 2个虚机 Type driver

2017-11-13

《构建实时机器学习系统》一1.6 实时应用对机器学习的要求

1.6 实时应用对机器学习的要求现今每年都会发表成千上万的机器学习相关的论文，其中不乏表现突出的方法论，但是并不是所有的机器学习模型在实际应用中都适用。实时机器学习的应用主要有以下几个方面的要求。

2017-09-08

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优质分享App

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。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。