贰拾7岁了是或不是该改行——小编一心晕倒了

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几时,我们平昔被”作者的十年软件工作经历”、”叁柒虚岁了是不是该改行”等各个消极的思维潜移默化着
,听着这么些所谓的长辈的慨叹 ,大家对友好的前景也免不了产生了几分凄凉
,难道大家的前程正是那般样子,或许还比不上这些样子?一时半刻感觉人生黯然失色,在我们的上学、工作中总被那样考虑所影响。

《人工智能和机械学习园地有趣的开源项目》

笔者想问的是,他们那些所谓的享受经历的人员,真的是成功职员吗?近日这段时日关于吉日的话题草的厉害
,小编想问问大家?我们心里面真的觉得他成功吧?钦佩过他啊?当然
,从他们的篇章看来 ,他是三个敢做敢所的人。笔者那边只想说
,至少自身自个儿是认为她要么比较战败的,所以小编不相信这么些所谓的阅历
,哪些所谓的他俩所诉的大家的前景。古人事教育导我们”活到老,学到老”
,假诺对团结的定点是技巧上边,难道10年了,你的技术就达到终点,难道就比那些微软的高等级工程师还牛?鲜明不是,所以,大家没要求听他们的想法
,即便听了 ,也只可以是听听 ,他的前途不是你的前途 。笔者据他们说,一般的高手是不会时不时上论坛 ,社区的,只有那多少个过得不得志的人
,那么些不成事的人,才会发发牢骚,当然 ,那种说话不对,那种风气也不对
,大家必要真正的巨匠传道授业解惑 ,我们愿意。

介绍:部分粤语列表

此间 ,笔者想谈的是,作为程序员
,我们应有关注那多少个东西,上面给出小编个人的想法 ,我们大可抛砖
,笔者爱不释手有沉思的人
,就好像喜欢马云(杰克 Ma)、Larry H.P. Lang相同。小编要好对自个儿的稳定是甲级架构师,消息咨询师,作者自己一贯在关心以下五个地方的文化:

《机器学习经典算法详解及Python达成–基于SMO的SVM分类器》

世界经济,格局的连锁市场价格: 当然 ,那只是开首的问询,笔者的对象不是文学家
,我只要做到脑子里有一个大致的盘算
,一个市价就行了!前段时间看了经济大战,近期感觉到原来世界还有这么神奇
,还有那种智慧。是的 ,未来的经济有关商品价位以及违反的历史学原理
,那其中是国际炒家的阴影。笔者一直相比较读郎咸平(Larry H.P. Lang)的稿子,喜欢她的风格
,喜钦佩抓住难点的武当山真面目标农学,他说她只是Walton商院中出来的一员
,里面3个平日的人 ,可知,世界是多么深不可测。大部分只能一辈子在尾部了
,难道大家不想爬上去去感受一览众山小的感觉到吗?那里大概作育笔者的高层视野。

介绍:其它我还有一篇元算法、AdaBoost python实现作品

软件行业行情:那里正是大体的垂询 。软件行业风云突变,此前的片段考虑,一些开发形式恐怕登时就out
了,就想明日热吵得云计算、soa
一样,那将愈演愈烈的改观大家付出考虑、开发格局。当然那里面可以跟踪多少个大公司,gOOGLE 
微软  FaceBook ,IBM ,ORacle。国内的阿里Baba(Alibaba) 、腾讯。假设做公司软件
,用友 ,金蝶当然不可少。

《Numerical Optimization: Understanding
L-BFGS》

技巧本身:那一个中小编认为应该分为技术底层
、高层供给分析方面。小编本身是在.net 平台下,所以对asp。net ,windows 内核
,Framework 方面不可能不精晓 ,同时也务须要询问软件架构 ,开发模型
,开发合计有着精通 。

介绍:加州伯克利高校博士Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从Newton法讲到拟Newton法,再讲到BFGS以及L-BFGS,
图像和文字并茂,还有伪代码。强烈推荐。

那八个方面是有涉及的 ,只有询问了世界行情 ,才能更好的把握行业、把握需要,唯有打探软件行业市价,才能做出更好的安排性。我觉得那是环环相关的。当然,人的力量是少数的
,大概有人会嘲笑过分贪吃 ,是的 ,确实相当的大  ,但是一定如此
,只幸而贰个度上衡量!

《简明深度学习格局概述(一)》

转载:做一当中标的软件框架结构师要求什么样素质?

介绍:还有续集精通深度学习方法概述(二)

《R language for
programmers》

介绍:R语言程序员私人定制版

《谷歌(谷歌(Google))地图解密:大数目与机械和工具学习的构成》

介绍:谷歌(Google)地图解密

《空间数据挖掘常用方法》

介绍:空间数据挖掘常用方法

《Use Google’s Word2Vec for movie
reviews》

介绍:Kaggle新竞赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在其实竞技后间比调参数和清数据。
要是已装过gensim不要忘升级

《PyNLPIR》

介绍:PyNLPIHaval提供了NLPILAND/ICTCLAS中文分词的Python接口,其余Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,中文标点,拼音,和汉字正则表明式(如找到文本中的繁体字)

《深度卷积神经互联网下围棋》

介绍:那文章说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱演习模型识别成效。想法不错。磨炼后近来能不负众望永不总计,只看棋盘就付出下一步,大概10级棋力。但那篇小说太过乐观,说怎么人类的最后一块堡垒立时就要跨掉了。话说得太早。但是,如若与别的软件结合应该还有潜力可挖。@万香精油土黄

《NIPS审阅稿件实验》

介绍:UT Austin讲师埃里克Price关于二〇一九年NIPS审阅稿件实验的详细分析,他代表,根据本次试验的结果,如若二零一九年NIPS重新审阅稿件的话,会有1/2的杂文被拒。

《二〇一四年最好的大数目,数据正确小说》

介绍:KDNuggets分别总括了二〇一六年15个阅读最多以及享受最多的篇章。大家从中能够观望多少个主旨——深度学习,数据科学家职业,教育和薪金,学习数据正确的工具比如凯雷德和Python以及公众投票的最受欢迎的数额科学和数目挖掘语言

《机器学习经典算法详解及Python实现–线性回归(Linear
Regression)算法》

介绍:Python完成线性回归,作者还有任何很棒的篇章推荐能够看看

《2014神州大数额技术大会叁16人中央专家发言PDF》

介绍:二零一四神州大数额技术大会3四个人中央专家发言PDF下载

《使用奥迪Q7NN和Paragraph
Vector做心情分析》

介绍:这是T. Mikolov & Y. Bengio最新散文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用奥迪Q5NN和PV在心境分析功用不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(近来是空的)。那代表Paragraph%E5%85%AC%E5%B8%83%E5%9C%A8github(%E7%9B%AE%E5%89%8D%E6%98%AF%E7%A9%BA%E7%9A%84)%E3%4/582%E8%BF%99%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80Paragraph)Vector终于揭示面纱了嘛。

《NLPI宝马7系/ICTCLAS20十四分词系统大会上的技术解说》

介绍:NLPIRAV4/ICTCLAS201陆分词系统一发布表与用户调换大会上的阐述,请越来越多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演讲包罗:孙梦姝-基于评论意见挖掘的商品搜索技术研商李然-核心模型

《Machine Learning is
Fun!》

介绍:Convex Neural Networks 消除维数劫难

《CNN的反向求导及演习》

介绍:介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么练习,终究CNN中有卷积层和下采集样品层,尽管和MLP的bp算法本质上亦然,但情势上或许稍微差别的,很明显在实现CNN反向传播前询问bp算法是必须的。其余我也做了多个能源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

《正则表明式优化成Trie树

介绍:假诺要在一篇作品中匹配十万个关键词如何是好?Aho-Corasick算法利用添加了回去边的Trie树,能够在线性时间内成功匹配。
但若是协作80000个正则表明式呢 ?
那时候能够用到把五个正则优化成Trie树的格局,如马来人写的Regexp::Trie

《Deep learning Reading
List》

介绍:深度学习阅读清单

《Caffe》

介绍:Caffe是2个开源的纵深学习框架,小编近日在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

《GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现

介绍:二〇一五ImageNet亚军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

《LambdaNet,Haskell实现的开源人工神经互联网库

介绍:拉姆daNetLambdaNet是由Haskell达成的三个开源的人造神经网络库,它抽象了网络创制、磨炼并利用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户能够运用各个方法结合这几个函数来操作实际世界数据。

《百度余凯&张潼机器学习录制》

介绍:要是你从事互连网搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了解,大概生物新闻学,智能手机器人,金融展览会望,那么那门宗旨课程你无法不深切摸底。

《杨强在TEDxNanjing谈智能的起点》

介绍:”人工智能探究分许多门户。个中之一以IBM为代表,认为借使有高性能计算就可获取智能,他们的‘蓝绿’制服了社会风气象棋亚军;另一派别认为智能来自动物本能;还有个很强的门户认为一旦找来专家,把她们的思索用逻辑一条条写下,放到总括机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来自

《深度酷路泽NN/LSTM用于结构化学习 0)种类标注Connectionist Temporal
ClassificationICML06》

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14
2)成分句法GRAMMAR
AS FOREIGN
LANGUAGE

《Deep
Learning实战之word2vec》

介绍:微博有道的3人工程师写的word2vec的辨析文书档案,从着力的词向量/总结语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的种种tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec资料的大合集,对word2vec感兴趣的情侣能够看看

《Machine learning open source
software》

介绍:机器学习开源软件,收音和录音了种种机械学习的种种编制程序语言学术与商业的开源软件.与此类似的还有不少诸如:[DMOZ

《机器学习入门者学习指南》

介绍:小编是总计机研二(写小说的时候,现在是二〇一四年了应有快要结束学业了),专业方向自然语言处理.那是少数她的经历之谈.对于入门的心上人只怕会有扶助

《A Tour of Machine Learning
Algorithms》

介绍:那是一篇有关机器学习算法分类的稿子,万分好

《二〇一四年的《机器学习早报》大合集》

介绍:机器学习晚报里面推荐很多情节,在此间有一对的精美内容便是来源于机器学习早报.

《 Image classification with deep
learning常用模子》

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的小说

《自动语音识别:深度学习情势》

介绍:小编与Bengio的弟兄萨姆y 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(Kai-fu Lee)一九八八年《自动语音识别》专著,其博士生导师、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

《NLP中的汉语分词技术》

介绍: 笔者是360电商技术组成员,那是一篇NLP在中文分词中的应用

《Using convolutional neural nets to detect facial keypoints
tutorial》

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,其余还有一篇AWS计划教程

《书籍推荐:Advanced Structured
Prediction》

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG,汇集了结构化预测世界过多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

《An Introduction to Matrix Concentration
Inequalities》

介绍:
Tropp把化学家用高深装逼的数学语言写的矩阵可能率不等式用初等的主意写出来,是万分好的手册,领域内的paper各类注脚都在用里面包车型地铁结果。虽说是初等的,但照旧10分的难

《The free big data sources you should
know》

介绍:
不容错过的免费大数据集,有个别已经是驾轻就熟,有个别大概依旧第三次听别人讲,内容超过文本、数据、多媒体等,让她们伴您从头数据科学之旅吧,具体包蕴:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

《A Brief Overview of Deep
Learning》

介绍: 谷歌(谷歌)物艺术学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的纵深学习综述及实际建议

《A Deep Dive into Recurrent Neural
Nets》

介绍:
分外好的议论递归神经网络的小说,覆盖了RAV4NN的定义、原理、陶冶及优化等种种方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还有一篇188金博宝app苹果,Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐介绍

《机器学习:学习财富》

介绍:里面融合了众多的能源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

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