转载 2018年01月16日 00:00:00   人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含: 算法.深度学习.机器学习.自然语言处理.数据结构.Tensorflow.Python .数据挖掘.搜索开发.神经网络.视觉度量.图像识别.语音识别.推荐系统.系统算法.图像算法.数据分析.概率编程.计算机数学.数据仓库.建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构. 将上面的岗位涉及到的知识和技术划类,就形成了今天的五份书单: 1人工智能科普类:人工智能科普.人工智能哲学 <智能的本质>斯坦…

C++ 看什么书? 很多莘莘学子,想要在这条路上前进,却是踽踽独行,摸不到门路.就像我当初是一样的.在没有一个前辈带路的情况下,想要自己一个人摸索前进,那份迷茫,深深的刻进自己的记忆里.     下面根据自己的经验与C++大牛的推荐,下面的几本书,一定要看.从入门,到提高,再到精深,是一个C++ 人必经之路.C++ primer 适合于入门者,但是最好有点儿其他语言的开发经验.哪怕是shell 也好.这本书很厚重,很难啃.如果觉得这本书啃不动,可以先看Essential C++ .与前者相比,是…

转载自http://www.cnblogs.com/balloonwj/articles/9094905.html 作者 左雪菲 根据我的经验来谈一谈,先介绍一下我的情况,坐标上海,后台开发(也带团队了),某知名互联网公司. 目前主流的有C++和JAVA,C++我的经验稍微多一点.我就说说我关于C++方面的学习经验.如果您是学生,临近毕业,没有那么多时间读许多书,可以按下面列举的重要程度来参考. 首先,我觉得你应该好好准备算法和数据结构,做到常见的算法和数据结构知识点都能非常熟悉,这样的话你毕业…

最近做个简单的MIS系统, 趁机读<flask web 开发实战 入门.进阶与原理解析> 李辉.  由于是flask官方团队的人写的.方方面面都很细致. 很多写法.配置,和之前0.X时代也有了不同.正好整理一下. 打破书里的顺序,把自己不熟的地方摘记出来,随写随改. 因为我现在都是前后分离的写法了,所以涉及template, form的知识点就略过了. 感觉需要注意的点有些琐碎.或者说自己之前学的也都是一鳞半爪,结果到处是洞. 所以按自己归纳的topic统一整理一下. 随着整理,也对框架的轻和…

对我来讲,写程序不是码代码,不想只是简单的将类拿来调用,然后功能实现了,可是以后要做一些扩展或者是修改就要对代码大刀阔斧. 在网站的开发过程中,使用一些框架,团队就可以在一定的程度上,分工合作.但是当你去读别人的代码时,除了打开代码运行一遍,再凭借自己的经验读懂代码,可能其他的选择都是无奈的. 如果我们能把编程当做事在做一种艺术,那么可能在别人阅读你的程序时,也就不会这么纠结了. 推荐的这本书,在很早就拿到手了.看过,也很尊重这本书里面讲到的思想.但是因为个人的水平等原因,事实上用到的并不多.…

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install…

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化…

福昕阅读器,可以方便地做书签和备注.使用git去管理图书和示例代码,一方面能够很好地保存这些资料,方便查找:另外一方面,无论在家,还是在公司,都能很好地同步自己学习的进度. 福昕阅读器5(视图-->页面显示-->单页连续)链接:http://pan.baidu.com/s/1kVDcbRL 密码: xdyw PdgCntEditor(修改pdf目录的折叠)链接: http://pan.baidu.com/s/1hrNbs48 密码: p4f5 C# <C#多线程编程实战>   参考…

1.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的“explaining away”现象的解释: 见:Explaining Away的简单理解 2.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的整个过程及其“Complementary priors”的解释: 见:paper:A fast learning algorithm for deep belief nets和 [2014041…

1.物理读 当数据块第一次读取到,就会缓存到buffer cache 中,而第二次读取和修改该数据块时就在内存buffer cache 清空数据缓冲区 SQL> alter session set events 'immediate trace name flush_cache'; 会话已更改. SQL> select * from dept; 执行计划----------------------------------------------------------Plan hash val…