转自:http://www.zhihu.com/question/24295398   知乎 Yu Zhang 知乎搜索 首页 话题 发现 消息 调查类问题名校就读体验修改 在卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University) 就读是怎样一番体验?修改 写补充说明 举报 10 条评论 分享 • 邀请回答   按票数排序 按时间排序 18 个回答   Lina Bianca.林凯文.吴一帆 等人赞同 我觉得我无比适合回答这个问题,因为我是cmu里典型得一类 人,我们来这里前,

Goals for the lecture: Introduction & overview of the key methods and developments. [Good starting point for you to start reading and understanding papers!] 原文链接: 目录 Probabilistic Graphical Models | Elements of Meta-Learning 01 Intro to Meta-Learning

https://mp.weixin.qq.com/s/i1uwZALu1BcOq0jAMvPdBw 看点:李飞飞正式回归斯坦福,新任谷歌云AI总帅还是个教授,不过这次是全职. 智东西9月11日凌晨消息,谷歌云CEO Diane Greene刚刚在其官方博客上公布了一则重磅新闻,确认来自卡内基梅隆大学的计算机科学院院长Andrew Moore教授将在2018年底接任李飞飞的谷歌云AI负责人职位,而李飞飞也将正式回归斯坦福大学当教授. 此前,李飞飞(Fei-Fei Li)所担任的角色是谷歌云AI首席

SEI(美国卡内基梅隆大学软件工程研究所(Software Engineering Institute, SEI))开发的CMM模型有: 用于软件的(SW-CMM;SW代表'software即软件'), 用于人力资源管理的(P-CMM;P代表'人'), 用于系统工程(SE-CMM), 用于集成产品开发的(IPD-CMM), 用于软件收集的(SA-CMM) 有不同模型之间有不一致的地方,并且不可避免地还有某种程度上的冗余. 因此,SEI决定开发一个单个集居的成熟度模型框架,即能力成熟度模型集成(C

参考网址: 点击链接或右键链接地址 (台湾义隆官网)http://www.emc.com.tw/chs/tech_8bit.asp (EM78P153K官方资料)http://www.emc.com.tw/twn/8bit_prod_dsc.asp (义隆单片机EM78P153使用)http://wenku.baidu.com/link?url ... ... (官网工具)http://www.emc.com.tw/chs/st_8bit.asp (汇编和C,编译器相关问题)http://www

大一:哲学.物理(科普).瞎玩 大二:机械.力学.继续哲学 大三:电子电路.计算机.编程 大四:毕业项目(机器人等) 研一:物理.数学(常熟) 研二:AGV.TUM实习 研三:写论文.实习程序员.申请出国 博一:物理.数学.论文阅读 ... (第一个月开始) ... 待续 ...

源码总览: 有好些都是native本地方法,背后是C++写的 没有关于构造器的描述,默认编译器提供的无参构造 https://blog.csdn.net/dmw412724/article/details/81477546 啊,为什么还是native.目前只能得出的结论是 凡是native修饰的方法,都是JNI调用C++或者C的代码实现的 获取类对象,用于反射和读取配置文件之类的 public final native Class<?> getClass(); 获取对象的哈希值,类似C的地址值

世界名校网络课程大盘点   加州大学伯克利分校http://webcast.berkeley.edu/ 加州大学伯克利分校与斯坦福大学. 麻省理工学院等一同被誉为美国工程科技界的学术 领袖,其常年位居泰晤士高等教育杂志全球大学排行前十名. 作为美国第一的公立大学, 伯克利分校提供了学校许多优秀教授的播客和视频讲座, 可以跟踪最新的讲座.想看教授布置的作业和课堂笔记,可以点击该教授的网页进行查看. 麻省理工学院http://www.core.org.cn/ MIT 录取率极低, 每年只录取 200

2015年美国大学计算机专业排名 计算机专业介绍:计算机涉及的领域非常广泛,其分支学科也是非常多.所以在美国将主要的专业方向分为人工智能,程序应用,计算机系统(Systems)以及计算机理论(theory)这四个部分. 每个部分又有很多的研究方向,诸如人工智能与知识工程,模式识别与图像处理软件,多媒体技术与图形学,智能信息系统工程与软件自动化,数据库与数据仓库,数据挖掘与知识发现,计算机网络技术及其应用,计算机系统与控制,信息系统安全,计算机安全等等. 这些研究方向隶属于以上四个研究方向但是分类

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

Java领域有很多著名的人物,他们为Java社区编写框架.产品.工具或撰写书籍改变了Java编程的方式.本文是<最受欢迎的8位Java牛人>的2.0版本. PS:排名不分先后.本文的信息整理自网络博客,信息的真实性未经过严格筛选和确认. 1.James Duncan Davidson —— Tomcat . Ant 他曾是一名软件工程师,现在是一名摄影师. 1970年7月29日,James Duncan Davidson出生于德州Lubbock. 1997至2001年,Davidson担任Su

一.Python起源                

The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this week's videos explain the 'backprogagation' algorithm for training these models. In this week's progr

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强

Java领域有非常多著名的人物,他们为Java社区编写框架.产品.工具或撰写书籍改变了Java编程的方式. 本文是<最受欢迎的8位Java牛人>的2.0版本号. PS:排名不分先后.本文的信息整理自网络博客,信息的真实性未经过严格筛选和确认. 1.James Duncan Davidson -- Tomcat . Ant 他曾是一名软件project师,如今是一名摄影师. 1970年7月29日,James Duncan Davidson出生于德州Lubbock. 1997至2001年.Davi

转自译言网:http://article.yeeyan.org/view/88497/59257/ 第一个软件共享社区 当我在1971年开始在麻省理工人工智能实验室工作时, 我成为一个已经存在多年的软件共享社区的一员. 共享软件曾经不仅限于我们这个特定的社区,它的历史与计算机一样长,就如分享烹饪技巧的历史与做饭的历史一样长一样.但我们曾经做得比很多事情更多. 人工智能实验室曾用一个分时计算操作系统叫互斥分时操作系统ITS(the Incompatible Timesharing System),

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强

本文是辛向阳教授在<装饰>杂志(大家可以关注这个权威杂志的公众号,分享给大家)2015年第1期公开发表的学术论文,文章探讨的是交互设计研究 思路的转变.这一转变不仅适用于交互设计,也适用于服务设计.工业设计等相关门类的设计,反映的正是当下对于设计的认知走向深化的普遍现象. 摘 要:交互设计改变了设计中以物为对象的传统,直接把人类的行为做为设计对象.在交互行为过程里,器物包括软硬件只是实现行为的媒介.工具或手段.交互设计 师更多地关注经过设计的.合理的用户体验,而不是简单的产品物理属性.人.动作

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA