Android系统攻城狮

原址无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文...

原址人工智能的学习对于数学要求还是需要一定的功底的，不管是算法还是涉及到的名词概念，都是建立在数学模型的基础上来做训练学习的，所以非常有必要把涉及到的数学知识都理解和梳理一遍，才能把思维从传统的编程方式转变过来。这里介绍的是 一元函数(标量场)的导数，以后会介绍多元函数(矢量或者多维矩阵场)导数，因为多元函数需要向量和矩阵相关的知识，会先介绍向量和矩阵相关之后，再来详细介绍多元函数导数问题一、导...

原址神经网络伊始——感知机 perceptron感知机基础的机器学习模型之一，通过它来认识机器学习的基本手段最为合适。同时，它也是神经网络与支持向量机 SVM 的基础。明白了它的原理，对于神经网络的原理也就更易于理解了。定义假设输入空间(特征向量)为X⊆Rn，输出空间为Y={-1, +1}。输入x∈X表示实例的特征向量，对应于输入空间的点；输出y∈Y表示示例的类别。

原址所需工具根据具体场景的需要（科研/工程），以及团队规模大小，开发人员能力等问题，选择合适的语言及框架和辅助工具来进行开发是十分必要的。这不但降低了开发难度，同时也提升了开发效率。由于框架的快速发展，很多的标准及特性都在不断地变化，而又很少有人能够同时使用过多种框架进行开发，因此经过了大量资料收集之后，笔者对各类框架当前的特性进行了简洁的概况与比较。若想获得更加具体的

原址定义百度百科定义：机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综

原址游戏编程中的人工智能技术    (连载之一)用平常语言介绍神经网络(Neural Networks in Plain English)因为我们没有能够很好了解大脑，我们经常试图用最新的技术作为一种模型来解释它。在我童年的时候，我们都坚信大脑是一部电话交换机 。(否则它还能是什么呢？)

原址最近在做知识图谱实体对齐和属性对齐中，简单用了下Word2vec谷歌开源代码。Word2vec是一个将单词表征成向量的形式，它可以把文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。        Word2vec采用CBOW（Continuous Bag-Of-Words Model，连续词袋模型）和Skip-Gram（Continuo

原址无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为

原址无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为

原址无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为

原址无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为

原址无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为

原址无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为

原址每个深度学习项目背后的数学知识。深度学习是机器学习的一个子领域，涉及一些模仿人脑结构和功能的人工神经网络算法。线性代数是一种连续的而非离散的数学形式，许多计算机科学家对它几乎没有经验。对于理解和使用许多机器学习算法，特别是深度学习算法，理解线性代数是非常重要的。为什么是数学？线性代数，概率论和微积分是组成机器学习的三种“语言”。学习这些数学知识将有助于深入理解底层算法机制，并且开发新的算法。当...