这两张Hacker学习发展流程图都来自A1PASS之手,V0.2为2009推出的,V1.0为2015推出,在这里保存这两张图作为自己学习的方向,希望自己有朝一日也能成为IT大牛!!!…

题记:梅花香自苦寒来.转载请注明版权:http://a1pass.blog.163.com/      A1Pass      今天看一位网友的日志上面有一篇名为“学黑的目标”的日志,里面有一个略显粗糙学习发展流程图,后面还跟着一句话“有目标才有动力”,不禁有些感慨.      这使我感觉到,一个“过来人”留下的东西对后面的新人影响之巨大!但是很不幸的是,这些影响并不都是正面的,因此我觉得,一点一滴的积累对于后人的学习与提高更有帮助!大多数人在越过门槛时被淘汰掉了,因此门槛后面的路对于大多数人来…

Activiti工作流学习之流程图应用详解 1.目的  了解Activiti工作流是怎样应用流程图的. 2.环境准备2.1.相关软件及版本    jdk版本:Jdk1.7及以上 IDE:eclipse 数据库:mysql及navicat for mysql 下载demo:kft-activiti-demo-no-maven (网址https://github.com/henryyan/kft-activiti-demo/tree/no-maven) 2.2.eclipse中安装Activiti插…

本文转自:http://bbs.hackav.com/thread-92-1-1.html 菜鸟不可怕,可怕的是你认为自己一辈子都是菜鸟.每个高手都是从菜鸟进化过来的,就算是现在黑客界的泰斗们当年也无知过.轻狂过,但是这并不影响他们成为国内黑客界的泰斗.究其原因,就是因为他们勤奋好学,不管是多么的坎坷,他们坚持了下来,他们用了近10年的时间才取得今天得出成就. 由此可见,只要你认学.善思.手勤,那么我敢说,总有一天阅读本帖子的你也会成为中国黑客业内响当当的人物. 曲折的路前辈们已经走过,因此对于…

学习的机器 用大量的数据识别图像和语音,深度学习的计算机(deep-learning computers) 向真正意义上的人工智能迈出了一大步. Nicola Jones Computer Science,Vol 505: P146-148, 2014.1.9 3年前,位于Mountain View, California的Google X实验室中研究者从YouTube视频中提取了100,000,000张静态图片,提供给Google Brain(一个由1000台计算机组成的网络,像蹒跚学步的小孩…

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景…

小伙伴们,终于到了实战部分了!今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别.车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了,目前也属于比较成熟的应用,大多数老牌厂家能做到准确率99%+.传统的方法需要对图像进行多次预处理再用机器学习的分类算法进行分类识别,然而深度学习发展起来以后,我们可以通过用CNN来进行端对端的车牌识别.任何模型的训练都离不开数据,在车牌识别中,除了晚上能下载到的一些包含车牌的数据是不够的,本篇文章的主要目的是教大家如何批量生成车牌. 生成车牌数据 1.定义车牌数…

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效…

原文地址:https://blog.csdn.net/dllian/article/details/7472916 假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以实现维数约简或者数据可视化.它是从观测到的现象中去寻找事物的本质,找到产生数据的内在规律.流形学习方法是模式识别中的基本方法,分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法,线性方法就是传统的方法如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)…

最近一直在研究机器学习,看过两本机器学习的书,然后又看到深度学习,对深度学习产生了浓厚的兴趣,希望短时间内可以做到深度学习的入门和实践,因此写一个深度学习系列吧,通过实践来掌握<深度学习>和 TensorFlow,希望做成一个系列出来,加油! 学习内容包括了: 1. 小象学院的<深度学习>课程 2. TensorFlow的官方教程 3. 互联网上跟深度学习相关的教程 整个深度学习,学习的过程是通过一条主线串联起来的,这个知识结构总结的还是蛮好的. 1. 线性回归 - 线性回归是基础…