今天为大家带来15个快速学习苹果Swift 语言的英文教程。简单而实用。感兴趣的可以去瞧瞧。 1. Swift Tutorial for Beginners 在这个教程里，你可以学习一些iOS代码编写的新方法。

affe深度学习计算框架，并开源公布所有代码，为深度学习的用户提供了更便捷、更高效的应用手段。 CNN：最接近人脑思维的算法 深度学习（Deep Learning）是近年来机器学习领域的热点。

多个 ，在 GitHub 上 搜索 用 Swift 编写的库，数量已多达约 350 个。 对有兴趣学习这门语言的开发者，网络上提供了许多有用的入门资源： Swift 程序设计语言 在 iTunes

澳大利亚政府通过让孩子们学习编程，在很年轻的时候就为未来工作作准备。 据报道，作为澳大利亚教育和培训部科学，技术，工程和数学（STEM）教育活动一部分，21世纪计算机编程课程将在小学五年级开始实施。

来越倾重于 JavaScript。Web 开发人员尤其如此。所以，如果你是一个程序员，那么你应该去学习 JavaScript。 需求 我之所以这样说的主要原因是，随着 JavaScript 的日渐成熟，以及

Datumbox 学习框架新版已经发布。下载 Github 或 Maven Central Repository . 主要的新内容? 新版0.6.0 的主要焦点是扩展框架来处理大型数据、 改进的代码体系结构和公共的

PR在美国波士顿召开，会议邀请了Facebook人工智能实验室主任、NYU数据科学中心创始人、深度学习界的泰斗 Yann LeCun 做了题为“What's Wrong with Deep Learning

12本免费的电子书籍用于机器学习

将深度学习与拓扑数据分析结合在一起完全能够达到此目的，并且还绰绰有余。 1、它能在几分钟内创建一张数据图，其中每一个点都是一个数据项或一组类似的数据项。 基于数据项的相关性和学习模式，系统

iOS-Programming-Sharing 零基础，学习 iOS 编程经验分享 28岁，零基础，我是这样学习 iOS 开发的 by:史江凯 简单介绍一下个人背景，西北某普通 985/211

2014 年摄于韩国。 不经意间，“碎片化学习”成了热门话题。就我所见，鼓吹它的文章很多，质疑它的文章很少，仿佛“碎片化时间”不仅是碎片化时代的必须选择，而且是学习发展的必然方向。我不赞成这样的观点。你可

TensorFlow Fold，该库针对 TensorFlow 1.0 框架量身打造，可以帮助深度学习开发者根据不同结构的输入数据建立动态的计算图（Dynamic Computation Graphs

”报告，显示了在过去一年中在多个领域的全新 top 开源项目。涉及到的领域有：区块链、数据库、深度学习、SDN、容器、网络安全和教育。 1、区块链 ——Sawtooth Lake Sawtooth

2015-2016 的机器学习平台开源大潮中，美国是当之无愧的引领者：无论是谷歌、亚马逊、微软、IBM 等互联网巨头，还是美国各大科研院所，为开源世界贡献了品类繁多的机器学习工具。这其中不乏华人的身影，比如开发出

在 F8 年度开发者大会上，Facebook 发布了一款全新的开源深度学习框架 Caffe2。按照官网介绍，它的最大特点就是轻量、模块化和可扩展性，即一次编码，到处运行（和 Java 的宣传语类似）。说得更直白一点，就是

Reinforcement Learning》，这是该团队前段时间的工作重心。 其论文强调了“多重引导强化学习机（multi-advisor reinforcement learning）”理论，将问题分解得更加简单且易于计算。此外，

【51CTO.com快译】过去几年以来，机器学习已经开始以前所未有的方式步入主流层面。这种趋势并非单纯由低成本云环境乃至极为强大的GPU硬件所推动; 除此之外，面向机器学习的可用框架也迎来了爆发式增长。此类框

猎云网12月30日报道（编译：堆堆） 编者注：作者Motti Nisani是一名机器学习专家，同时也是基于云的幻灯片演示软件创企Emaze的首席执行官。文章由 猎云网（ 微信：ilieyun ）精选编译。

人工智能领域许多存在了几十年的挑战忽然间被攻克了 ，几乎没有任何预兆。以长期以来被人工智能纯化论者所鄙视的途径——从海量数据中学习概率的方式——解决了。 从此你无需把问题编码成可运行的格式，更不依赖人自身解决问题的技巧——从

印象深刻的部分。该套算法利用人工智能技术在照片中制作出视觉热度 图。像 MemNet 等这样的深度学习算法通过人类训练的方式达到完成复杂解析的目的，并且随着不断的累积，它还会变的更加“聪明”，也能够开始执行需要人类才能完成的任务，