注:[转载请注明文章来源.保持原样] 出处:http://www.cnblogs.com/jyli/archive/2010/02/02/1660634.html  作者:李嘉昱 这是Kan老大的WebOS系列文章,他以独特的视角分析了WebOS的发展趋势. 其中有部分文章介绍了Webkit相关的内容.有兴趣的可以看看,以下是相关链接. 新时代新潮流WebOS [1]亮相CES 新时代新潮流WebOS [2]解剖Palm Pre之劲敌,iPhone 新时代新潮流WebOS [3]关于手机OS的疯…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

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.换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征. 高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器, 小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表达,例如这些低层次表达的线性或者非线性组合,然后重复这个过程,最后得到一个高层次的表达. Deep lea…

mongodb文档与视频资料分享 1.mongodb1-72.mongodb8-17集含代码3.MongoDB_and_Python学习笔记4.深入学习MongoDb5.PHP&MongoDB6.MongoDB权威指南中文版7.MongoDB权威指南EnV28.MongoDb应用设计模式9.MongoDB_and_Python10.Ruby&MongoDb11.MongoDB实战http://www.aboutyun.com/thread-6147-1-1.html hadoop视频-ha…

7.27 暑假开始后,稍有时间,“搞完”金融项目,便开始跑跑 Deep Learning的程序 Hinton 在Nature上文章的代码 跑了3天 也没跑完 后来Debug 把batch 从200改到20 勉强跑出结果 后来开始看 文章等  感觉晕晕乎乎 又翻到:Deep Learning Tutorials 装Theano等,但是python 代码 Debug真是好生恶心 再后来翻到 UFLDL,看着有Exercise 便做了起来. 用了5天刷了9个Exercises. 大概年后吧,在微博上看…

原文:http://blog.csdn.net/qq1175421841/article/details/49384841 首届中国最受欢迎50大技术博客获奖名单如下: 第一名:李会军  http://www.cnblogs.com/Terrylee/软件公司项目经理.多本技术图书作者译者.擅长基于.NET平台的Web开发,ASP.NET.AJAX.Silverlight等. 第二名:赵劼http://www.cnblogs.com/JeffreyZhao/资深软件架构师.目前担任上海柏盛网络技…

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第二篇  预处理:…

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇  稀疏自编…

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇  稀疏自编…

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇  稀疏自编…

Caffe入门随笔   分享一下自己入门机器学习的一些资料:(1)课程,最推荐Coursera上的Andrew NG的Machine Learning,最好注册课程,然后跟下来.其次是华盛顿大学的Machine Learning系列课程,一共有6门,包括毕业设计(2)书籍: 机器学习(周志华西瓜书).机器学习实战.统计学习方法(李航).集体智慧编程.数学之美(吴军)(3)微博@余凯_西二旗民工:@老师木:@梁斌penny:@张栋_机器学习:@邓侃:@大数据皮东:@djvu9:@陈天奇怪(4)知乎…

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇  稀疏自编…

Android开发书籍推荐:从入门到精通系列学习路线书籍介绍 很多时候我们都会不断收到新手的提问"Android开发的经典入门教材和学习路线?"."Android 开发入门教程有哪些推荐?"等类似的问题,我们不断重复回答这些问题,这让我们萌生了做< Android开发书籍推荐:从入门到精通系列学习路线书籍介绍>的想法,整理收集开发大牛的学习经验,以便让我们少走弯路,更快速成长.希望这个系列可以成为大家手头应对新手的好答案. Diycode整理推荐:本系列…

Android开发书籍推荐:从入门到精通系列学习路线书籍介绍 JAVA入门书籍: < Introduction to java programming > < Core java >中文译名<Java核心技术>氛围基础知识和高级特性<Java核心技术(卷1):基础知识(原书第9版) [Core Java Volume I—Fundamentals (Ninth Edition)]><Java核心技术(卷2):高级特性(原书第9版) [Core Java…

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…

转自:http://www.datalab.sinaapp.com/?p=237 最近看了LDA以及文本聚类的一些方法,写在这里算是读书笔记.文章最后进行了一个小实验,通过爬取本人在微博上关注的人的微博,利用微博的内容,尝试将我关注的人按主题进行进行聚类. 文本聚类就是把一个文本集分成一定数量的簇(Cluster),使每个簇内的文本之间具有较大的相似性,而使簇间的文本具有较大的差异性.传统的文 本聚类方法一般基于向量空间模型(vector space model): 在对文本集中的每个文本进行预…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…

IT牛人博客,参见:http://blog.csdn.net/freebird_lb/article/details/8210276 团队技术博客 淘宝UED淘宝用户体验团队 淘宝核心系统淘宝核心系统团队博客 阿里巴巴数据库团队专注数据库管理开发运维 淘宝通用产品专注JAVA技术 淘宝QA致力于做测试的行业标准 淘宝搜索技术关注技术 关注搜索 量子恒道专注大数据统计 百度搜索研发关注搜索相关技术 EMC中国研究院关注于云计算和大数据 贰号楼肆层阿里巴巴平台技术部 阿里数据平台阿里巴巴数据平台 百…

Java应用程序jar文件可以由 JVM(Java虚拟机)直接执行,只要操作系统安装了JVM便可以运行作为Java应用程序的jar文件,其跨平台特性使得很多工具软件都用jar方式来部署分发,比如用于HP WebOS系列手机常用的工具软件WebOSQuickInstall(简称WQI)就是采用jar方式. 可是,很多朋友遇到一个难题,那就是下载了jar文件以后在Windows中不能用鼠标双击运行(或者双击运行以后使用WinRAR或其他压缩软件打开了),这可怎么办? Windows不能用鼠标双击运行…

最近开始看Deep Learning,随手记点,方便以后查看. 主要参考资料是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程讲义:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial.这个讲义已经有人翻译了(赞一个),可以参见邓侃的新浪博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_46d0a3930101h6nf.html.另外,博客园里有一个前辈关于讲义中练习的一系列文…

Android各层推荐开发书籍及参考资料 转自:http://blog.csdn.net/fancylovejava/article/details/8657058 Android系统按照架构来说一共分为六个部分,因此按照自己的感受推荐一下各个部分适合的书籍,不喜勿喷. 1.Android Application <Android Developer 文档>.<Pro Android>.<Professional Android Application Development…

发表于2013-01-18 11:35| 8827次阅读| 来源sina微博 条评论| 作者邓侃 数据分析智能算法机器学习大数据Google 摘要:文章来自邓侃的博客.数据革命迫在眉睫. 各大公司重兵集结.虎视眈眈.Google 兵分两路.左路以 Jeff Dean 和 Andrew Ng 为首.重点突破 Deep Learning 等等算法和应用,右路军由Amit Singhal领军,目标是构建Knowledge Graph基础设施.而在攻克技术难题之后.就是动用资本和商业的强力手段.跑马圈地…

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_593af2a70102uwhl.html 一早出发,8点20就赶到现场, 人越聚越多,Ng提前几分钟到达现场,掌声一片.    Ng的报告总体上提到了五个方向.    1)Deep Learning相比于传统方法的优势           首先,一个很直观的图,随着训练量的提高,传统方法很快走到天花板,而Deep Learning的效果还能持续走高,后来这个在提问环节也有同学问道,是否会一直提高,Andrew Ng也坦诚需要面…

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

该文章整理自 网易博客 http://blog.163.com/net_worm/blog/static/12770241920101831312381/ 转载请注明出处 WebKit是QT4新整合的第三方构件.按照惯例动手分析之前,先了解大概 WebKit由三个模块组成:JavaScriptCore.WebCore 和 WebKit WebKit作为了整个项目的名称.其目录结构:(未校准) WebCore: ¨Page与外框相关的内容(Frame,Page,History,Focus,Wind…

该文章整理自 网易博客 http://blog.163.com/net_worm/blog/static/12770241920101831312381/ 转载请注明出处 WebKit是QT4新整合的第三方构件.按照惯例动手分析之前,先了解大概 WebKit由三个模块组成:JavaScriptCore.WebCore 和 WebKit WebKit作为了整个项目的名称.其目录结构:(未校准) WebCore: ¨Page与外框相关的内容(Frame,Page,History,Focus,Wind…

Java应用程序jar文件可以由 JVM(Java虚拟机)直接执行,只要操作系统安装了JVM便可以运行作为Java应用程序的jar文件,其跨平台特性使得很多工具软件都用jar方式来部署分发,比如用于HP WebOS系列手机常用的工具软件WebOSQuickInstall(简称WQI)就是采用jar方式.可是,很多朋友遇到一个难题,那就是下载了jar文件以后在Windows中不能用鼠标双击运行(或者双击运行以后使用WinRAR或其他压缩软件打开了),这可怎么办? 解决方法: 首先安装java(教程…

Android各层推荐开发书籍及参考资料 转自:http://blog.csdn.net/fancylovejava/article/details/8657058 Android系统按照架构来说一共分为六个部分,因此按照自己的感受推荐一下各个部分适合的书籍,不喜勿喷. 1.Android Application <Android Developer 文档>.<Pro Android>.<Professional Android Application Development…

领军大家: Geoffrey E. Hinton http://www.cs.toronto.edu/~hinton/ 阅读列表: reading lists and survey papers for deep learning http://deeplearning.net/reading-list/ 课程和教材: Deep Learning 教程(邓侃老师力荐,已有中文版面) http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tut…

不多说,直接上干货! 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.换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征.高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器,小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表达,例如这些低层次表达的线性或者非线性组合,然后重复这个过程,最后得到一个高层次的表达.…