很多人都问，技术人员如何成长，每个阶段又是怎样的，如何才能走出当前的迷茫，实现自我的突破。所以我结合我自己10多年的从业经验，总结了技术人员成长的9个段位，希望对大家的职业生涯，有所帮助。
我们是程序员，但我们不必只是某一门语言的程序员。 编程语言 今天跟大家聊聊编程语言这个东西，“第二”只是个泛指，想必多数开发者也都掌握了不止一门编程语言。 我真正开始编程是在大四实习的时候，开发主要用的是Java，Web方向。但那会公司比较小，既要学着写后端又要学着写前端，所以JavaScript用的也算熟悉。但在那会的我看来，这两者并没有太大差别。也没有太多关于面向对象、函数式这些编程范式的概念。后来我开始做Android，对Java和面向对象编程的理解日益加深。 后来我接触到了爬虫，从正则表达式到j
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前段时间，有读者在后台留言问我，「新手入门编程，怎么避免从入门到放弃？」，在我看来，这个问题很难三言两语就说清楚。 有一次，一个朋友向我推荐了侯爵的课程和教程，我一看，确实比我当初自学时的教程更生动易懂一些，看得出来排版和设计上也花了些心思，看着不觉得枯燥。 后来知道，侯爵本人的学习经历也和我接触过的人不太一样，他是设计背景出身的，不像科班出身的很自然就能养成编程思维，而是通过自学克服
AI 科技评论按：继 2017 年的温哥华之旅后，ACL 2018 在澳大利亚墨尔本举办，举办地点为墨尔本会展中心，也是 IJCAI2017 举办地。
2022年5月5日，AI计算领域的先驱Cerebras Systems和艾伯维 (AbbVie) 宣布，艾伯维的人工智能工作取得了里程碑式的成就。在生物医学自然语言处理 (NLP) 模型上使用Cerebras CS-2，艾伯维实现了超过图形处理单元 (GPU) 128倍的性能，而能耗只有1/3。
随着编程语言种类的急速扩张，程序员的需求量在2014到2024会有17%的增长率 ，这是美国劳工统计局的官方数据 -- 而其他职业的增长率只有7%。我们不得不说，软件开发这个行业是越来越火了。
生信分两个大方向，偏程序开发和偏实际应用，程序开发需要较强的数学和 IT 背景，事实上这是一门叫作计算生物学的专业的主题，习惯上也称为生物信息学。
这里推荐几本线上的电子书，作者都在不断的更新，网页版的电子书，copy代码无障碍，无广告，很流畅。
前几天去新疆培训，制作了R语言的基础教程，在翻阅资料时，看到了知乎张敬信关于R学习的观点，很是赞同。
因为才刚开始学js，所以很多话不敢说的太绝对，就加上了“基本，大概，可能”这样的形容词。
越来越觉得读源码是很正确的学习方式，编程如同写作一般，不是学会了关键词，学会了数据结构，就可以写出perfact的代码，而是需要一点起承转合，需要一点模仿：
私下里，经常有一些读者问我：“作为一名软件开发者，我应该掌握哪些技能，才能被领导赏识给我呢？”说实话，我心目中很多选项，不少于 20 个，但我斟酌再三，只挑选了其中最能让你受益的 8 个，不仅能让领导赏识你，还能让领导给你升职加薪。
【编者按】上一个时代流行从小学奥数，现在“编程要从宝宝抓起”已经开始疯狂流行。随着 2017 年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，鼓励实施全民只能教育项目，在中小学阶段就开始设置人工智能相关课程以来，“少儿编程“的萌芽已破土而出。市场已经打开，家长很积极，不懂编程的家长更积极。那么问题就来了，真的有必要从小学起吗？要学的就是会某个编程语言本身吗？稍作思考我们便会发现一些问题，仅从知识学习本身来说，知识的学习与我们的大脑、身心发展密切相关，有些知识在孩子认知能力本身没有构建到可以接受、理解的程度下，是无法真正引起孩子的关注与兴趣，也无法很好的发展知识体系。那从小学编程，到底要学什么？或许本文能给大家一些思考。
重要的通知说在前面：新一期码上行动又来啦！公众号（Crossin的编程教室）里回复 申请 或点击本文末尾的 阅读原文 即可进入申请页面。本次申请将开放至本周日（4月23日）24点。之前没赶上的小伙伴，这次抓紧咯。 对码上行动还不了解的，可在公众号里回复 码上行动 或从菜单栏 课程列表 中进入查看。 另外，我们 爬虫实战课程 的制作已经进入尾声，不久之后将会上线，敬请关注。 为什么要有码上行动？ 原因很简单，编程是一件依赖于动手实践的学习行为。对于一个希望入门编程的初学者，看再多的分析文章，听再深刻的大牛讲
大家好，我是老鱼皮。 想必所有学编程的同学都遇到过这样一个问题：把别人的代码或项目拉取到自己的电脑上，然后按照别人提供的步骤去启动项目。结果当你自信满满地点击运行键时，就看到了。。。 这个时候，很多初学编程的同学就会慌了。为什么我和你的代码一样、操作一模一样，结果项目还启动失败了呢？！ 不要慌，这其实是一个非常普遍的问题，也很好解决。今天这篇文章就来分享一下如何解决它。 ---- 首先，运行一个项目，需要考虑以下几个要素： 代码 环境（系统、平台） 依赖 资源 只要保证这 4 个要素和其他成功运行
私下里，经常有一些读者问我：“二哥，作为一名软件开发者，我应该掌握哪些技能，才能被领导赏识呢？”说实话，我心目中很多选项，不少于 20 个，但我斟酌再三，只挑选了其中最能让你受益的 8 个，不仅能让领导赏识你，还能让领导给你升职加薪。
多亏了新的人工智能系统，科学家们可以更容易地在浩如烟海的已发表的癌症研究文献中搜索。
Javascript是世界上最受误解的语言，其实C++何尝不是。坊间流传的错误的C++学习方法一抓就是一大把。我自己在学习C++的过程中也走了许多弯路，浪费了不少时间。 分享之前我还是要推荐一下自己的C/C++学习交流群（三 四 三 八 九 一 三 六 五）， 我整理了2017年最新的资料，还有大佬专门给你解答问题。 为什么会存在这么多错误认识？原因主要有三个，一是C++语言的细节太多。二是一些著名的C++书籍总在（不管有意还是无意）暗示语言细节的重要性和有趣。三是现代C++库的开发哲学必须用到一
1 前言 如今编程成为了一个越来越重要的「技能」： 作为设计师，懂一些编程可能会帮你更好地理解自己的工作内容； 作为创业者，技术创始人的身份则会让你的很多工作显得更容易。 而作为刚入门的新手，面对眼前
谷歌大脑近日公开一篇论文“Simple, Distributed, and Accelerated Probabilistic Programming”，发表于NIPS 2018。论文描述了一种简单、低级的方法，用于将概率编程嵌入到深度学习生态系统中。
全世界范围内，有大概1000所大学发布了超过13000门免费公开课了，而且数量每年都会增长。
原标题：两年前在钛媒体首发的女性仿真机器人，成了王力宏的“妻子”现身这期《我是未来》 李锐和索菲亚现场演绎《泰坦尼克号》 上一周，王力宏发布了他的首张数字专辑《A.I. 爱》。新专辑以人工智能为主题，
1.Java是什么？ Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程 。 Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点 。Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等 2.Java能做什么？ 1、Andro
在本文中，我列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势，因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。
我们现在处在了一个知识高速迭代的时代，在这个时代，你可能会有这样一种感觉，如果学习时从头到尾学一遍再使用（就像我们在学校学习时），会发现刚学完又出现了新的，等学了后面的理论还没实践，前面的又忘了。这样的学习方式，仿佛永远在学理论，自身没有进步，浪费了很多时间。
编译 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】Python 语言是机器学习领域最优秀的编程语言之一，现在它正挑战着 R 语言在学术界和研究领域的统治地位。那么，为什么 Python 语言在机器学习领域会如此受欢迎？Python 领域资深专家 Mike Driscoll 组织了一次访谈会，邀请了五位 Python 专家和机器学习社区人士，共同分析 Python 语言受欢迎的原因。营长将五位人士的观点罗列如下。 ▌ “编程是一项社交活动
秋招已进入尾声，互联网行业也逐渐进入冬天，很多大厂都传来了缩招或停止招聘的讯息。但由一些岗位仍然是求贤若渴，即人工智能、大数据行业。在近日的世界互联网大会上，这两个也是热门话题，可以预见到，这些行业在未来的十年里都是比较热门的。可以说，谁掌握了数据和人工智能，它就掌握了未来。因此，对于那些还在犹豫是否进入这一领域的人来说，在掌握一门傍身技能的同时，如果不想在之后的时代里落伍，那就赶紧补充这方面的技能吧。网上关于这方面的学习资源有很多，让人无从下手。本文总结了一系列免费的机器学习和数据科学课程，方便读者在这个冬天及行业冬天里补充和提升自己。课程范围涵盖入门机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）及自然语言处理（NLP）等。如果在阅读此列表后，你还有些其它好的学习资料，可以在下面的留言栏给出相关的学习链接。
只需一个API，就能调用BERT、XLM等多种语言模型，逆天的GPT-2也一样轻松到碗里来，这样的模型库你是否期待？
GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。
根据NIH人类基因组研究所的解释，宏基因组学（Metagenomics，又译宏基因组学）研究从大宗样品中的所有生物体（通常是微生物）中分离和分析的整个核苷酸序列的结构和功能，通常用于研究特定的微生物群落，比如居住在人类皮肤上、土壤中或水样中的微生物身上的蛋白质。
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
整理 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 你点进来就说明对这深度学习方面的资源有热切需求或者至少感兴趣，人工智能头条为了尽可能满足各位读者在学习资源上的不同需求，会不定期搜集整理相关资源献给你们。 这次的资源来自 fast.ai 推出的免费的入门级深度学习课程，该课程在你有一年编程经验或者至少学过高中数学的前提下就能让你学会建立最先进的模型，门槛不能再低了。 本次的系列课程共有两部分组成：《Practical Deep Learning For Coders》和《Cut
我们都知道.NET Core是一个可以用来构建现代、可伸缩和高性能的跨平台软件应用程序的通用开发框架。可用于为Windows、Linux和MacOS构建软件应用程序。与其他软件框架不同，.NET Core是最通用的框架，可用于构建各种软件，包括Web应用程序、移动应用程序、桌面应用程序、云服务、微服务、API、游戏和物联网应用程序。与其他框架不同，.NET Core并不局限于单一的编程语言，它支持C#、VB.NET、F#、XAML和TypeScript。这些编程语言都是开源的，由独立的社区管理。
你可能在各种应用中听说过机器学习machinelearning（ML），比如垃圾邮件过滤、光学字符识别（OCR）和计算机视觉。
在上大学之前，我是从来没有学习过任何编程知识的。不过我喜欢计算机，甚是喜欢这折腾的过程，从刚开始的学习使用、玩游戏、找外挂辅助，到后来的维修计算机。
本文主要探讨了人工智能在IT服务市场中的应用和重要性。随着人工智能技术的不断发展，IT服务市场也在逐渐采用人工智能技术来提高服务效率和生产力。文章提到，目前企业对于人工智能技术的需求十分旺盛，主要应用在IT服务中的自动化、智能化和自适应性等方面。同时，文章也指出了人工智能在IT服务市场中的局限性和挑战，如需要更多的证明点来提高人工智能的可靠性，以及需要更多的专注于创造性活动。
王小新 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 学习人工智能相关技术该读什么书？这是量子位各个微信群中出现频率极高的问题。 今天，我们就从Dev-books搬来了一份有理有据的精选书单。 D
2020年，全球数据库市场规模约为665亿美元，并且每年保持15%以上的增速。 在排名前十的数据库中，PostgreSQL是唯一的纯社区、非商业开源数据库，并且最近4年的增速排名第一。 值得关注的是，在最流行的技术调查中，专业开发者群体的倾向有了较为明显的改变。调查显示，PostgreSQL（46.48%）险胜MySQL(45.68%)成为专业开发者最喜欢的数据库。 这样的原因是什么？ 可能答案就藏在它的 Slogan 里：“世界上最先进的开源关系型数据库” 十年过去，国内的数据库江湖已经换了模
01 最不受欢迎的编程语言 在 Stack Overflow 上，开发者可以创建属于自己的“Developer Story”，用来记录项目开发、获得的成就等个人开发经验，相当于简历，待发布之后也可以
好久没写文章了，因为最近的实在是太忙了，看到这一期的征文，不禁让我回想起了当初刚毕业的那个自己，一时之间感慨万千。
先看看IEEE Spectrum机器人礼品指南2018版 吧，说不定可以找到合适的机器人带回家。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】一次学完所有生成式模型！ 过去的两年时间里，AI界的大型生成模型发布呈井喷之势，尤其是Stable Diffusion开源和ChatGPT开放接口后，更加激发了业界对生成式模型的热情。 但生成式模型种类繁多，发布速度也非常快，稍不留神就有可能错过了sota 最近，来自西班牙科米利亚斯主教大学的研究人员全面回顾了各个领域内AI的最新进展，将生成式模型按照任务模态、领域分为了九大类，并总结了2022年发布的21个生成式模型，一次看明白生成式模型的发展
今天为大家介绍的是来自Bo Wang团队的一篇关于单细胞多组学的论文。生成式预训练模型在自然语言处理和计算机视觉等各个领域取得了显著的成功。特别是将大规模多样化的数据集与预训练的转换器相结合，已经成为开发基础模型的一种有前途的方法。文本由单词组成，细胞也可以通过基因进行表征。这种类比启发作者探索细胞和基因生物学基础模型的潜力。通过利用呈指数增长的单细胞测序数据，作者首次尝试通过对超过1000万个细胞进行生成式预训练来构建单细胞基础模型，展示了生成式预训练scGPT有效地捕捉了有关基因和细胞的有意义的生物学洞见。此外，该模型可以轻松进行微调，以在各种下游任务中实现最先进的性能，包括多批次整合、多组学整合、细胞类型注释、基因扰动预测和基因网络推断。
最近，来自谷歌研究院和斯坦福HAI的大佬发文称，现在的大预言模型就是通向AGI的正确方向，而且现在最前沿的模型，已经拥有AGI的能力了！
本文节选整理自NVIDIA GTC2022讲座[S42036] 医院、手术室、基因组测序中心和制药公司产生大量数据，为构建可以预测、理解、学习和行动的人工智能模型、平台和机器人系统创造了机会。本讲座让你了解生命科学研究人员、开发人员和医疗设备制造商如何使用 NVIDIA Clara 在医疗保健交付和药物发现方面取得突破的最新信息。 我们发明了 nvidia clara 作为计算平台，使医疗保健行业能够利用其最重要的数据并应用最新的计算技术，如今医疗保健数据占全球所有数据的 30%，到 2025 年，医疗保
Spring Boot 虽然凯哥从2015年年初开始就接触了spring boot。但是在之后的公司中都没有使用到，来来回回学了好几次了。正好，公司现在准备使用spring boot。所有就准备在把spring boot好好学一学。最近看到了一套不错的系列教程，就把学习笔记发布，大家一起学习。
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