机器学习英雄访谈录之 DL 自由职业者：Tuatini Godard

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机器学习英雄访谈录之 DL 自由职业者：Tuatini Godard

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机器学习英雄访谈录之 DL 实践家：Dominic Monn

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机器学习英雄访谈录之双料 Kaggle 大师：Dr. Jean-Francois Puget

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机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家：Aakash Nain

目录机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家:Aakash Nain 正文对我的启发机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家:Aakash Nain Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文这次我采访的是 Aakash Kumar Nain,一位 Kaggle kernel 专家.…

Denny Zhang：一辈子做一个自由职业者

程序猿訪谈录供稿 Denny是一个旅居美国的自由职业者,这是一份让人羡慕的职业,选择这个职业意味着他已经实现某种程度上的经济自由,能够最大限度的做自己喜欢的事情,对他来说,选择自由职业作为自己终生的事业,也是一个异常艰难的决定,问卷后面我们翻译并整理了他的博文,这些内容能让我们感受到一个全栈程序猿决定背后的故事,我们会持续关注他的站点,你也能够直接前往学习(dennyzhang.com). Denny帮忙完毕的问卷,感谢Denny. Q1:一句话简介自己?例如:it行业从业者旅居美国的自由…

Matrix67｜自由职业者，数学爱好者

Matrix67|自由职业者,数学爱好者介绍一下你自己和所做的工作. 我叫顾森,网名 Matrix67,长住北京的重庆人,目前没有固定的职业.一会儿当当码农,一会儿做做编辑,一会儿教教数学,一会儿写写专栏,偶尔再出上几本书.从 2005 年开始,我一直在维护一个以数学为主题的个人博客. 你都在使用哪些硬件? 笔记本电脑方面,以前一直在用 13 英寸的 MacBook Pro.2012 年 8 月购买了配备 Retina 显示屏的 15 英寸 MacBook Pro,一直使用至今.所有主要的工作…

IT自由职业者的第一个月（下）——为什么放弃5年嵌入式驱动开发转到WEB开发？

如果单从兴趣来看,其实我对Linux内核,Android中间件的兴趣要高于WEB,何况还有这么多年的经验积累,何必从头探索一个新的技术方向呢? 这里面原因是很多的,最核心的大概是以下4个点: 1.当我看到Linux引入DTS解决板级配置硬编码,看到Android的Makefile写得如此灵活,看到git在管理大型工程上的优势 ,看到Linux的音频驱动框架写得如此优雅,看到Cortex创新性的硬件架构,甚至于看到我自己花了几个月在音频通讯算法取得一点小成就,都会醉心不已.…

IT自由职业者的第一个月（上）——何去何从

2016年8月11号,我终于走完所有流程,拿到了离职证明,5年的嵌入式驱动开发工程师的职业生涯就此结束.走离职流程期间,陆续有同事和朋友问我,离职后去哪儿,我都是告诉他们:“还没想好,离了再说”,然而……就是没人相信.一个朋友对我说,不相信我是个没做准备就离的人.这只对了一半,我有做准备,但我确实不知道何去何从. 是啊,我不可能没有准备.这一年的1月我刚搬进新房,所有的钱都进了首付:再想想每个月要养车养家,这一年正是我最缺钱的时候,要是两个月没收入我估计得急得跳进来,你说我敢没…

zz 机器学习系统或者SysML&DL笔记

机器学习系统或者SysML&DL笔记(一) Oldpan 2019年5月12日 0条评论 971次阅读 1人点赞在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿.不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了. 前言在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.…

机器学习 - ML + 深度学习 - DL

机器学习 CNCC - 2016 | 机器学习(原文链接) Machine Learning - ML,机器学习起源于人工智能,是AI的一个分支. 机器学习的理论基础:计算学习理论 - Computational Learning Theory 计算学习理论中最重要的理论模型:PAC(Probably Approximately Correct) - 概率近似正确模型(Valiant - 图灵奖,1984) 机器学习的形态:数据 + 算法关于机器学习的未来技术上:一定是能有效利用GPU等…

认识：人工智能AI 机器学习 ML 深度学习DL

人工智能人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是对人的意识.思维的信息过程的模拟.人工智能不是人的智能,但能像人那样思考.也可能超过人的智能. 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”. 机器学习 1. 什么是机器学习根据等人事件中判断人是否迟到了解什么是机器学习,具体参见地址:http://www.cnblogs.com/helloche…

机器学习系统或者SysML&DL笔记(一)

前言在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿.不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了. 因此,有必要学习了解一下机器学习系统的设计和思想.如果不是很了解机器学习系统的设计,可以看下知乎上关于这个问题的回答:相比AI算法研究,计算机系统研究没落了吗? 以下是本系列文章的笔记来源: CSE 59…

成为一名自由UX设计师--你“够格”吗？

和传统的朝九晚五,三点一线的生活状态相比,现在互联网时代下的年轻人更崇尚对自由的追求.“可任意支配时间”.“工作场所自由”和“收入高”是人们选择成为自由职业者的主要原因.特别是IT行业中的设计师群体,他们更希望成为自由UX设计师. 一份自由职业者调查显示,IT相关的职业类型中,设计师.后端工程师和移动端开发人员是整个软件开发行业自由职业者的主要群体,占70%左右.其中设计师以UI/UX设计师为主,女性占46.81%,男性占53.19%.其次是产品经理和前端工程师,各占9%左右.7.65%的其它群…

核心思想：自由职业的所谓自由，必须先职业，然后才能自由（还要对抗自己的惰性，提前寻找客户）good

除了前面提到的专业性,还要足够自律,能够管理好自己的时间和精力. 具体来说,需要目标管理和时间(精力)管理. 所谓目标管理,对于自由职业者来讲,就是要识别出自己最擅长的方向,确立自己可以提供的最有价值的服务,1到2个,顶多3个. 识别出目标之后,就要聚焦,保证时间和精力的投入.这时就要用到时间管理. 当你自由之后,别人可能因为你自由了而随意占用你的时间——因为你反正不用工作嘛,别人是这么想的.此时你就要妥善安排,尽量不做与目标无关的事情,拒绝那些让你偏离目标的请求. 除了别人,还要和自己的惰性对…

个人永久性免费-Excel催化剂功能第64波-多级数据如省市区联动输入，自由配置永不失效

日常使用各大系统过程中,数据录入的规范性一般做得都很不错,本来系统的存在很大范畴就是为了数据和管理的规范性.在Excel环境中,想得到规范性的数据录入,除非是自行对数据有很深的认识,知道哪些数据是脏乱数据,不轻易在Excel内生成,有意识地去规避它,不然极大灵活性的Excel,在数据录入的操作上简单是一场数据灾难.前面介绍过单级数据有效性增强功能,已经极大地改善了数据录入不规范的局面,今天Excel再来一波同样无限期待的多级数据联动功能,对类似省市区的数据结构的数据录入尤为管用.好用. 数据录入…

八大机器学习框架对比及Tensorflow的优势

八大机器学习框架的对比: (1) TensorFlow:深度学习最流行的库之一,是谷歌在深刻总结了其前身 DistBelief 的经验教训上形成的:它不仅便携.高效.可扩展,还能再不同计算机上运行:小到智能手机,大到计算机集群都能:它是一款轻量级的软件,可以立刻生成你的训练模型,也能重新实现它:TensorFlow 拥抱创新,有强大的社区.企业支持, 因此它广泛用于从个人到企业.从初创公司到大公司等不同群体. (2) Caffe: 卷积神经网络框架,专注于卷积神经网络和图像处理,是用…

国外程序员整理的Java资源大全分享

Java 几乎是许多程序员们的入门语言,并且也是世界上非常流行的编程语言.国外程序员 Andreas Kull 在其 Github 上整理了非常优秀的 Java 开发资源,推荐给大家. 译文由 ImportNew- 唐尤华翻译完成. 以下为具体资源列表. 构建这里搜集了用来构建应用程序的工具. Apache Maven:Maven 使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建.Maven 优于 Apache Ant.后者采用了一种过程化的方式进行配置,所以维护起来相当困难.…

基于java平台的常用资源整理

这里整理了基于java平台的常用资源翻译 from :akullpp | awesome-java 大家一起学习,共同进步. 如果大家觉得有用,就mark一下,赞一下,或评论一下,让更多的人知道.thanks. 构建这里搜集了用来构建应用程序的工具. Apache Maven:Maven使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建.Maven优于Apache Ant.后者采用了一种过程化的方式进行配置,所以维护起来相当困难. Gradle:Gradle采用增量构建.Gra…

完整全面的Java资源库（包括构建、操作、代码分析、编译器、数据库、社区等等）

构建这里搜集了用来构建应用程序的工具. Apache Maven:Maven使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建.Maven优于Apache Ant.后者采用了一种过程化的方式进行配置,所以维护起来相当困难. Gradle:Gradle采用增量构建.Gradle通过Groovy编程而不是传统的XML声明进行配置.Gradle可以很好地配合Maven进行依赖管理,并且把Ant脚本当作头等公民. 字节码操作编程操作Java字节码的函数库. ASM:通用底层字节码操作及…

Java资源大全中文版（Awesome最新版）（转载）

原文地址:http://www.cnblogs.com/best/p/5876559.html 目录业务流程管理套件字节码操作集群管理代码分析编译器生成工具构建工具外部配置工具约束满足问题求解程序持续集成 CSV解析数据库数据结构时间日期工具库依赖注入开发流程增强工具分布式应用分布式数据库发布文档处理工具函数式编程游戏开发 GUI 高性能计算 IDE 图像处理 JSON JVM与JDK 基于JVM的语言日志机器学习消息传递杂项应用监控工具原生开…

这里整理了基于java平台的常用资源

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Java资源大全

古董级工具这些工具伴随着Java一起出现,在各自辉煌之后还在一直使用. Apache Ant:基于XML的构建管理工具. cglib:字节码生成库. GlassFish:应用服务器,由Oracle赞助支持的Java EE参考实现. Hudson :持续集成服务器,目前仍在活跃开发. JavaServer Faces:Mojarra是JSF标准的一个开源实现,由Oracle开发. JavaServer Pages:支持自定义标签库的网站通用模板库. Liquibase:与具体数据库独立的追踪.管…

Github优秀java项目集合（中文版） - 涉及java所有的知识体系

Java资源大全中文版我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-java 就是 akullpp 发起维护的 Java 资源列表,内容包括:构建工具.数据库.框架.模板.安全.代码分析.日志.第三方库.书籍.Java 站点等等.伯乐在线已经把 awesome-java 资源列表翻成中文后发布于 ImportNew. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更…

Java程序员开发参考资源

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java知识大全积累篇

原文出自:http://www.importnew.com/14429.html 构建这里搜集了用来构建应用程序的工具. Apache Maven:Maven使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建.Maven优于Apache Ant.后者采用了一种过程化的方式进行配置,所以维护起来相当困难. Gradle:Gradle采用增量构建.Gradle通过Groovy编程而不是传统的XML声明进行配置.Gradle可以很好地配合Maven进行依赖管理,并且把Ant脚本当作头等…

程序员最爱 Mac、JS 是最热门技术

概况: 今年,有超过5万名开发者向我们分享了他们是谁,做什么工作,以及他们的成果.通过本文,你将看到有史以来最为全面的一次开发者情况调查的结果. 每8秒钟,就会有一位开发者在Stack Overflow上提出一个问题.今年,有来自173个国家的56,033位程序员在Stack Overflow上进行了回复. (在这次调查中,)我们提出了45个问题.我们把回复结论的亮点总结如下: 越来越多的程序员使用Mac和Linux作为他们的主力操作系统,这个现象还是第一次发生.只有7%的开发者认为自己是“摇滚…