哈喽小伙伴们，我是你们的老朋友 cxuan，今天这篇文章不聊技术，我们来谈一个特别的话题。在聊这个话题前，我想先确认个事儿，在座的大部分大学所选的专业应该都是计算机相关的吧，如果不是计算机相关，但你在从事这个行业之前肯定应该了解过计算机应该都要学习哪些内容吧，那么你还记得你上大学的时候，你们的计算机教材都有哪些吗？
近日，Google 与滑铁卢大学、大众汽车等联合发布 TensorFlow Quantum（TFQ），一个可快速建立量子机器学习模型原型的开源库。TFQ提供了必要的工具，将量子计算和机器学习技术结合起来，以控制并建模自然或人工的量子计算系统。
深度学习（DeepLearning）尤其是卷积神经网络（CNN）作为近几年来模式识别中的研究重点，受到人们越来越多的关注，相关的参考文献也是层出不穷，连续几年都占据了CVPR的半壁江山，但是万变不离其宗，那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味，这里依据时间线索，对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结，方便大家在研究CNN时追本溯源，在汲取最新成果的同时不忘经典。
导读： 深度学习（DeepLearning）尤其是卷积神经网络（CNN）作为近几年来模式识别中的研究重点，受到人们越来越多的关注，相关的参考文献也是层出不穷，连续几年都占据了CVPR的半壁江山，但是万变不离其宗，那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味。这里依据时间线索，对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结，方便大家在研究CNN时追本溯源，在汲取最新成果的同时不忘经典。
注意：本文已经更新，新版结合深度学习简介和发展历程，给出了更详尽的学习资料参考。新版链接：深度学习简介与学习资料参考（http://peteryuan.net/deep-learning-intro/） 本文主要介绍一些与神经网络和自然语言处理相关的经典教程、资料，以便初学者能有个比较清晰的学习参考。 从机器学习到深度学习 深度学习脱胎于神经网络，而神经网络又是一种机器学习的经典算法。因此，如果希望从理论上更深刻地掌握深度学习，建议了解相关的机器学习知识。 机器学习 Andrew Ng.（吴恩达）的机器学习
当产业互联网的概念提出，便引起了人们的诸多关注，再加上互联网巨头的拥趸，资本的加持，产业互联网更是一时间走向了风口浪尖。
2017年10月，在获得40亿美元融资后，美团点评CEO王兴表示会将业务重心放在无人配送和人工智能上。
将 Bishop 大神的 PRML 称为机器学习圣经一点也不为过，该书系统地介绍了模式识别和机器学习领域内详细的概念与基础。书中有对概率论基础知识的介绍，也有高阶的线性代数和多元微积分的内容，适合高校的研究生以及人工智能相关的从业人员学习。
来源：专知本文为课程，建议阅读10+分钟课程内容将从时间序列的发展历程、平稳性、经典分析模型等概念先后推进。 时间序列（time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的离散序列，是日常生活中最常见的数据形式之一。对时间序列的分析是既是统计学中的重要问题，也是人工智能、数据挖掘的一个重要应用方向。 本课程面向人工智能学院的本科生和研究生，重点关注统计学中分析时间序列的基本思路、模型以及方法。同时强调使用人工智能技术对时序数据这一种特殊的数据类型进行分析，也关注使用“时间序列分析”中的思路看待和解决
来源： https://cloud.tencent.com/developer/article/1006637 随着 DeepMind 公司的崛起，深度学习和强化学习已经成为了人工智能领域的热门研究方向。除了众所周知的 AlphaGo 之外，DeepMind 之前已经使用深度学习与强化学习的算法构造了能够自动玩 Atari 游戏的 AI，并且在即时战略游戏 StarCraft II 的游戏 AI 构建上做出了自己的贡献。虽然目前还没有成功地使用 AI 来战胜 StarCraft II 的顶尖职业玩家，但是
微软机器学习课程（Machine Learning for Beginners, Curriculum）来了，一天之内狂揽 2000 + 星。
去年 10 月，谷歌宣布首次实现「量子优越性」，用一台 54 量子比特的量子计算机实现了传统架构计算机无法完成的任务。谷歌称，在世界第一超算需要计算 1 万年的实验中，量子计算机只用了 3 分 20 秒。这被视为量子计算领域的里程碑事件，并登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
《密码学与网络安全》延续了Forouzan先生一贯的风格，以通俗易懂的方式全面阐述了密码学与计算机网络安全问题所涉及的各方面内容，从全局角度介绍了计算机网络安全的概念、体系结构和模式。《密码学与网络安全》以因特网为框架，以形象直观的描述手法，详细地介绍了密码学、数据通信和网络领域的基础知识、基本概念、基本原理和实践方法，堪称密码学与网络安全方面的经典著作。
本文介绍了深度学习与强化学习在游戏 AI 中的应用，通过使用深度学习和强化学习算法，可以构建出能够自动玩游戏的 AI 系统。文章首先介绍了强化学习的基本概念，以及值函数、动作值函数和 Q-Learning 算法。然后介绍了卷积神经网络在强化学习中的应用，以及如何使用卷积神经网络来构建游戏 AI。最后，文章介绍了如何使用强化学习和卷积神经网络来构建简单的游戏 AI，并给出了相应的实现代码。
来源：机器之心 本文长度为1200字，建议阅读3分钟 本文为你分享计算机视觉领域和深度学习领域最为经典的课程之一CS231n2017年全部课件。 CS231n 近几年一直是计算机视觉领域和深度学习领域最为经典的课程之一。而不久前结课的 CS231n Spring 2017 仍由李飞飞带头主讲，并邀请了 Goodfellow 等人对其中部分章节详细介绍。 本课程从计算机视觉的基础概念开始，在奠定了基本分类模型、神经网络和优化算法的基础后，重点详细介绍了 CNN、RNN、GAN、RL 等深度模型在计算机视觉
原文转载：http://blog.csdn.net/21aspnet/article/details/6694485
导读：从光棍节到购物狂欢节，双十一真是一年比一年热闹。怎样用一条图文简单方便地把这两个节一起过了，数据叔也是操碎了心。脑洞一开，办法还是有的：老规矩，送书啊！送一本解决不了问题，那就送两本啊！
入门路线 1、首先在自己电脑上安装一个开源的框架，像Tensorflow、caffe这样的，先玩一下这个框架，把框架用起来 2、然后跑一些基础的网络，由浅入深 3、如果有条件的话，整个有GPU的电脑，GPU跑的要快很多，跟CPU比起来 详细点说，我认为可以按以下步骤去学习它： 第一个阶段： 1）、实现并训练只有一层的softmax回归模型用于手写数字图片分类； 2）、实现并训练含三个全连接层的模型用于手写数字图片分类； 3）、实现并训练含三个卷基层+池化层的模型用于手写数字图片分类； 阶段目
计算机核心基础知识方面，算法、数据结构、组成原理、网络等涉及到的基础知识一定要彻底掌握，牢牢记住并融会贯通。越是厉害的公司，越注重考察这类基础知识。相比短期能力，他们更看中的是长期潜力。
入门书单 《数学之美》 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。 《Programming Collective Intelligence》（《集体智慧编程》 作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories Behind Elegant Data Solutions》（《数据之美：解密优雅数据解决方案背后的故事》）的作者。这本书最大的优势就是里面没有理论推导和复杂的数学公式，是很不错的入门书。目前中文版已经脱销，对于有志
导读：1900年 Max Planck 提出“量子”概念，宣告了“量子”时代的诞生。科学家发现，微观粒子有着与宏观世界的物理客体完全不同的特性。宏观世界的物理客体，要么是粒子，要么是波动，它们遵从经典物理学的运动规律，而微观世界的所有粒子却同时具有粒子性和波动性，它们显然不遵从经典物理学的运动规律。20世纪20年代，一批年轻的天才物理学家建立了支配着微观粒子运动规律的新理论，这便是量子力学。近百年来，凡是量子力学预言的都被实验所证实，人们公认，量子力学是人类迄今最成功的理论。
本文主要介绍了计算机视觉领域中的卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务中的应用。通过详细的实战案例，展示了如何使用卷积神经网络解决实际问题。同时，本文还介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络，包括数据读取、网络结构、训练和评估等步骤。
Chapter 1、Why Machine Learning Strategy (为什么要学习机器学习策略)
最近在做蓝牙开发，刚接触时傻傻的分不清经典蓝牙和低功耗蓝牙的区别，一直用开发低功耗蓝牙的方法去连接经典蓝牙设备，最后当然是一直连接不上了。在此记录下经典蓝牙和低功耗蓝牙的区别和联系。
随着社交媒体的飞速发展，在线社交网络成为了人们赖以生存的第二世界。大规模社交网络用户的形成使得传统的网络表示方法遇到了瓶颈，由于随着深度学习技术的蓬勃发展以及受自然语言处理领域词嵌入技术的启发，自动学习网络中节点的向量表示成为近年来的研究热点。
本研究对去噪扩散模型（DDM）进行了解构，发现其关键组件是分词器，而其他组件并非必要。DDM的表现能力主要来自去噪过程而非扩散过程。研究还发现，通过消除类标签条件化项和KL正则化项，使用补丁式分词器可获得与卷积VAE相当的表现。最后，将现代DDM推向经典DAE，通过消除输入缩放和直接定义噪声调度，可获得更好的结果。
一、基础类 1、《Thinking in Java》，入门第一位是建立正确的概念。 2、《Core Java》，我没系统读过，这本书更贴近实践，更多API的介绍，同样，更新也更频繁。 二、进阶类 1、《Effective Java》，在熟悉语法、API之后，你需要知道最佳实践和陷阱，没有比这本更好的。 2、《Java Puzzlers》，通过谜题介绍一些你可能没有注意到的边角料，作为趣味读物也不错 3、《深入Java虚拟机》，翻译一般，但不可不读，最好结合最新的JVM规范来读。 三、特定领域 1、网络编程：
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：
选自arXiv 作者：MarcelloBenedetti等 机器之心编译 参与：Panda 人工智能和量子计算毫无疑问是当前计算领域大变革中两大最有发展潜力的技术，相关研究者也一直在努力将这两种技术结合到一起，比如《深度 | MIT 量子专家 Seth Lloyd：量子计算更擅长机器学习，发现传统计算无法发现的数据模式》。近日，来自美国 NASA 阿姆斯研究中心量子人工智能实验室、美国大学空间研究协会（USRA）高级计算机科学研究所（RIACS）、英国伦敦大学学院计算机科学系、美国 SGT Inc. 和哥伦
热烈欢迎各位新朋友，前面写了这么多机器学习的概念解说，原来大家只喜欢我推书呀，真·五味杂陈。今天聊机器学习在数学基础方面的经典推荐。
来源 | 微软研究院AI头条 自然语言处理（NLP）作为人工智能研究的核心领域之一，长久以来都受到广泛关注。微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下，人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域，希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。 为了帮助大家更好地学习NLP，微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员韦福如为大家推荐了一些关于自然语言学习方面经典的书籍和课程，分为入门级和进阶级两大类。 好，同学们现在都准备好了吗？请系好安全带，我们这辆开往“NLP
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时，量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段，由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等，对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器，量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
VPC全称是Virtual Private Cloud，翻译成中文是虚拟私有云。但是在有些场合也被翻译成私有网络或者专有网络等。这里其实就有些让人迷惑，VPC究竟是指云还是网络？答案是，VPC即是一种云，也是一种网络模式，不过应该从服务和技术的角度分别来看。 一、虚拟私有云 首先从服务的角度来看，VPC指的是一种云（Cloud），这与它的字面意思相符。对于基础架构服务（IaaS），云就是指资源池。你或许听过公有云（Public Cloud）、私有云（Private Cloud）、混合云（Hybrid Cl
软件架构风格是软件系统结构的一种表现方式，不同的架构风格适用于不同类型的系统和应用场景。以下是您提到的几种软件架构风格的概述和示例：
近年来，深度学习技术在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等热门领域都取得了非常大的进展。深度学习的资料也层出不穷。相信很多入门深度学习的读者面对海量资源的时候，很容易陷入到一种迷茫的状态。简单来说，就是选择越多，越容易让人陷入无从选择的困境。
机器学习和物理学有着长期的紧密联系。1982 年，约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 建立了一个重要的联系，他将一个由相互作用的粒子组成的物理系统（出现了诸如磁之类的新兴现象）与一个具有自发计算特性的相互作用的神经元网络进行了类比。Hopfield 网络是循环神经网络的先驱，循环神经网络在涉及时间、动态特征的机器学习应用中有广泛的应用。
2021年，一个新奇的概念名词在网络上迅速蹿红，引发科技界和投资界的广泛关注。这个概念名词，就是“元宇宙”。
近年来，一些大型IT与互联网公司纷纷建立量子实验室，如国外的IBM、Google、英特尔和微软等；国内的阿里、腾讯和百度等。量子计算、量子密码、量子卫星通信和量子信息等概念随着一些科技报道逐步进入人们的视野。然而，带有“抽象、理论和晦涩难懂”标签的量子力学（或量子物理）阻止大家进一步探索和研究这些概念和技术的欲望。实际上，抛开晦涩的物理理论，我们只需转变思维方式，便能打开神秘的量子大门，进入奇妙的量子世界……
机器之心报道 编辑：张倩 《统计学习导论》很经典，但用的是 R 语言，没关系，这里有份 Python 版习题实现。 斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》（简称 ESL）被称为频率学派的统计学习「圣经」，由三位统计学大师——Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 共同完成。这本书介绍了神经网络、支持向量机、分类树和 boosting、图模型、随机森林、集成方法、Lasso 最小角度回归和路径算法、非负矩
零和 1；零零碎碎；阴与阳。最重要的开关，有的开，有的关。我们都已经习惯了使用现代计算机。每年，像英特尔、AMD、ARM 以及英伟达这样的行业巨头都会发布各自的下一代顶级硅芯片，彼此之间竞争角逐，不断挑战传统计算机的极限。
昨日，ACM宣布AI界有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
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点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch框架现在越来越受到开发者欢迎的深度学习框架，小编也是从tensorflow到pytorch都使用过，让我现在选择我会选择pytorch框架，原因有几下几个： 集合了前面框架的优点，特别是torch与caffe2 学习曲线平缓，特别容易上手 针对计算机视觉提供了专项torchvision框架 模型导出ONNX公开格式，兼容各种推理框架部署，从边缘到云端 最新论文多数都是基于pytorch完成，容易对接开发
IT行业是一个兴兴向荣的高速发展行业，也是一个极度内卷的行业，很多开发同学门面抱着“终身学习”的念头入了行，却在高压工作下忘却了初心。
Java后端开发的荒蛮时期都是基于JDK直接开发，例如Java Web最开始的JSP/Servlet、Java网络编程的Socket等API；随着Java后端开发的成熟，Java Web领域发展出了Spring这样的优秀框架，而Java网络编程领域发展出了Netty这样的框架。 一、初步了解 关于网络编程的基本知识，可以参考linux网络编程之IO模型一文。这篇文章中讲述的五种IO模型：阻塞I/O模型、非阻塞I/O模型、I/O复用模型、信号驱动I/O模型和异步I/O模型，了解这些知识，有助于了解Net
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