5、Linux 桌面系统:从入门到精通

Linux 桌面系统:从入门到精通

1. 开源项目的支持方式

开源项目的发展离不开各方的支持,常见的支持方式有以下几种:
- 捐赠 :许多开源项目接受个人或使用其代码的开源公司的捐赠。令人惊讶的是,很多开源项目仅依靠捐赠就能支持一两名开发者并维持运营。
- 购买周边产品 :一些开源项目设有在线商店,你可以购买盒装套装(有些人仍然喜欢实体 DVD 和文档硬拷贝)、各种马克杯、T恤、鼠标垫等物品。如果你真的喜欢某个项目,不妨买件 T 恤表示支持!

开源项目的支持方式不断创新,许多人参与开源软件的开发和维护,是因为他们自身需要或想要使用这些软件。他们免费做出的贡献,从其他同样贡献的人那里得到了回报,是非常值得的。

2. Linux 操作系统概述

Linux 是由全球软件开发者社区构建的操作系统,Linus Torvalds 仍然领导着 Linux 内核的开发。它最初源自 UNIX 操作系统,但多年来在受欢迎程度和功能上都超越了 UNIX。

Linux 操作系统的历史可以追溯到早期免费分发给大学的 UNIX 系统,并通过伯克利软件发行版(BSD)等计划得到改进。自由软件基金会帮助开发了创建一个完全免费的类 UNIX 操作系统所需的许多组件,而 Linux 内核本身是完成这项工作所需的最后一个主要组件。

大多数 Linux 软件项目都受到开源倡议组织旗下的一组许可证的保护,其中最著名的是 GNU 公共许可证(GPL)。像 Linux 标准基础这样的标准以及世界级的 Linux 组织和公司(如 Canonical 有限公司和红帽公司)

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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