在利用深度学习网络进行预测性分析之前，我们首先需要对其加以训练。目前市面上存在着大量能够用于神经网络训练的工具，但TensorFlow无疑是其中极为重要的首选方案之一。 大家可以利用Tenso

本文概述了 2017 年深度学习技术在 NLP 领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。2017 年是 NLP 领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这一趋势还会持续下去。

个实用的在线教程，一些是互动形式的，还有一些则以全面的指南和可视化形式帮助你快速掌握一门语言。它们有共同的目的，让你的学习更加有乐趣，以及更容易让你掌握这些知识。 1.   LifeHacker Learn to code

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像。这基本上消除了对其他类型的在线动画和图形渲染（如Flash），并且是跨平台和设备更兼容。 学习 canvas If you’re completely new to canvas, you

16 日，百度表示，正在开发全球最准确的计算机视觉系统 Deep Image。这一系统运行在针对深度学习算法优化的超级计算机之上。 百度称，在 Imange Net 对象识别评分中，这一系统的错误率仅为

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，它能够模仿人脑的机制来解释数据。近日，Facebook人工智能研究院（FAIR）宣布 开源 了一组深度学习工具，这些工具主要是针对 Torch 机器学习框架的插件，包括

新的一周，你可能有计划去学习新的东西或者能够提升你的能力的前端特定的语言或技术。在平常的搜索中，我碰到过很多有趣的信息，应用程序和文档，我把它们整理在下面这个列表。相信你会在这个列表中发现对你很有用的资料。

应当最先学习哪门编程语言？ 给出了那些可以作为初学编程语言的资源，并以高清大图直观形象地展示了学习路径建议以及编程语言与电影<指环王>之间人物的比喻。 详细请查看： http://carlcheo

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a 里的开源软件数量就已经超过了两万，五花八门的技术层出不穷，到底什么技术才是值得学习的？ 有位朋友说，他想学习一些关于 Android 上的开发技术，兴趣驱使。几个月过去了，他说他已经能做出许多

于领先，而这样的领先优势很可能得到进一步巩固。谷歌周三发布了 Tacotron 2。这是一种训练神经网络的新方法，可以在几乎没有任何语法专业性的情况下从文本中生成演讲。 这项新技术利用了谷歌此前在

法还是机器学习尤其是深度学习，所以本文会从深度神经网络的角度分析目前NLP研究的热点和未来的发展方向。 我们主要关注Word Embedding、RNN/LSTM/CNN等主流的深度神经网络在NL

深度学习的起源 深度学习（Deep Learning）是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。 深度学习的概念源于人工神经网

Raspberry Pi迄今为止都相当成功，自2012年其产品发布以来已售出超过700万片，这的确给了很多人以较低的成本来驱动项目的机会。不过Raspberry Pi前期主要抓住的还是成年人这部分群体，基金会期望更多的在校学生也能加入进来。

GitHub 开源了移动端深度学习框架 mobile-deep-learning（MDL）的全部代码以及脚本，希望这个项目在社区的带动下能够更好地发展。 写在前面 深度学习技术已经在互联网的诸多方向

其它积木上面。虽然这对于人类来说很简单，但对于机器来说这并非易事，因为机器不知道重力，也不知道为什么大的积木要放在小积木下面来提供支撑。 但如果给机器展示积木堆叠拼凑成最终的塔楼的整个过程，让它观

北京师范大学的研究人员在《Nature Neuroscience》期刊上发表论文，报告发现了从内嗅皮层到海马的神经元连接规则。

20个令人印象深刻的例子学习Three.js实现WebGL

有了这么多新的技术，工具和方法，在2014年中Web开发人员必须学习些什么内容呢？本文将告诉你什么样的好技术是应该学习的，并选择自己的最佳方式。 Web development languages