摘要： 机器学习，特别是深度学习（DL），最近已经在语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐/搜索引擎等领域获得了成功。这些技术在自主驾驶汽车、数字卫生系统、CRM、广告、物联网等方面都存在着非常有前景

注：最近机器学习很火热，特别是谷歌推出TensorFlow后，推动了机器学习的发展。相比Android、iOS等开发项目，机器学习门槛相对要高一些，需要耐心地学习。在接触真正的机器学习之前，我们先来看一个在Android

ing-drawing 近日，德国图宾根大学的Leon A. Gatys等人研发出了一种 基于深度神经网络的人工系统 。该系统可以制作非常具有艺术气息的电脑图片，完成了电脑作画方面的一大突破。

12 本免费的机器学习电子书

现在，我不知道这个故事是否真实。但是，我肯定在我的周围有一些跟达比一样的人，这些人认为，不管遇到什么问题， 机器学习的目的就是执行以及使用 2 – 3 组算法。他们不去尝试更好的算法和技术，因为他们觉得太困难或耗费时间。

机器学习毫无疑问是当今最热的话题，它已经渗透到生活的方方面面，在移动互联网中混不懂点机器学习都不好意思，说几个能看的到的，经常用邮箱吧，是不是感觉垃圾邮件比N年前变少了，无聊了和siri聊过天不，想坐

今年的 NIPS 会议是当下人工智能和深度学习热情的一个聚焦点 —— 从中能够感受到机器学习领域的飞速发展，并且公开了两家新的人工智能初创公司。参会人数相比2014年的大会几乎翻倍（希望明年主办方能设

加油，努力

学习中。。。。。。。。。。。。。。

近日，外媒 KDnuggets 刊登了一篇机器学习与网络安全相关的资料大汇总，文中列出了相关数据源的获取途径，优秀的论文和书籍，以及丰富的教程。大部分都是作者在日常工作和学习中亲自使用并认为值得安利的纯干货，雷锋网现编译总结如下。

用先进的深度学习来做这件事。深度学习能让机器通过消化大量数据来学习。 斯坦福大学的Chris Piech和他的团队将140万个数学问题的学生答案和分数输入系统。这些数据都来自于一个在线学习平台——可汗学院（Khan

149 我们在上一篇文章中介绍了EM算法的基本原理，如果读者对此不甚了解，建议参阅 机器学习中的EM算法详解及R语言实例（1） 4. 高斯混合模型 高斯混合模型（GMM，Gaussian

504393 引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自Standford

com/article/109035/1.html 本文原载IEEE ，作者Lee Gomes，由机器之心翻译，微信公众号：机器之心（ID：Almosthuman2014） 人工智能经历了几次低潮时期，这些灰暗

对象数据源不能进行动态SQL拼写方法一：设置表格内容隔行变色(变的是每行背景的颜色)。方法二：设置表格内容隔行变色(变的是每行内容的颜色)选中表格数据明细行，在属性编辑器的突出显示中添加"行数%2等于0"颜色选择背景色自动

Call方法的使用：Call方法能够改变this的指向eg:call方法实现继承。

linux文件系统linux使用标准的目录结构，在安装的时候，安装程序就已经为用户创建了文件系统和完整而固定的目录组成形式，并指定了每个目录的作用和其中的文件类型。

本文向您揭示jive内部的工作方式和特性，包括使用哪个类完成什么样的功能。由于jsp页面的内容大家都可以看到，如何工作的大家看看其内容即可知道，因此本文重点解释核心类中的功能，另外，在分析的过程中笔者会给出对某些内容的解析和自己的看法，希望能对你有用。Jive是一个开放的Java源代码项目。其目标是建设一个开放结构的，强壮的，易于扩展的基于JSP的论坛。在其设计目标的指导下，其结构设计得非常得好，融合了很多新的观念，比如Design Pattern，可更换的Skin，可插入Plug等等。详细解读其源代码对于理解这些新的设计上的概念是很有裨益的。如果你对Design Pattern和Java语言有一定的了解，但是还是会时常迷惑于其中的话，不妨研究研究Jive源代码，一定会对其中的很多概念有更深入的理解。

//$是jQuery对象的引用: var jQueryObject = jQuery("#testDiv"); 接下来让我们系统的学习jQuery选择器.   五.jQuery选择器全解 通俗的讲, Selector选择器就是"一个表示特殊语意的字符串"

MongoDB学习 MongoDB 官方网址：http://www.mongodb.org 安装：从官方网站下载对应操作系统的版本解压缩即可 数据库连接：官方网站下载相应的驱动 数据库查询语法：http://www