HOW Design University — 主要教授图像与交互设计。 HTML Dog — 学习 HTML, CSS 和 JavaScript 编程技能。 Skillcrush — 提供职业网页设计与开发课程。

深度学习的前沿正转向高性能计算 在对话中，吴博士谈到，计算能力的提升和可获得的数据的增加是深度学习的两个关键驱动因素。机器学习的很多进步都是受到计算能力和数据的驱动，吴博士认为深度学习的前沿正

位不可或缺的重要工具。 迈出第一步 那么，如果大家已经下决心学习JavaScript，它所能带来的最宝贵的财富就是有趣的学习过程、极具价值的职业前景与未来发展规划。不过刚刚接 触JavaScr

Web开发课程的导师，我看到过很多新手 程序员 满怀热情投入到学习中来，却总是处处碰壁。 大多数学习者同样碰到过相同的障碍，但是，一旦克服了这些壁垒，那么好处立马就来： 更享受学习经历 进步更快 碰到难题更执着，不轻言放弃

net/article/2015-07-07/2825150 在深度学习（Deep Learning）的热潮下，Caffe作为一个高效、实用的深度学习框架受到了广泛的关注。了解Caffe研发的背景、愿景、技术特色、路线图及其开发

在提供发现埋藏数据深层的模式的能力上，机器学习有着潜在的能力使得应用程序更加的强大并且更能响应用户的需求。精心调校好的算法能够从巨大的 并且互不相同的数据源中提取价值，同时没有人类思考和分析的限制。对于开发者而言，机器学习为应用业务

反感。人工智能，主要是机器学习技术的突飞猛进让这些场景，有些已经成真，有些 正在成真。对于提供智能服务的商业企业来说，这些场景意味着巨大的金矿。很多企业计划或者已经在机器学习这座金矿山上采矿了。

 Oracle学习笔记 Java相关课程系列笔记之二 笔记内容说明 Oracle数据库、SQL（薛海璐老师主讲，占笔记内容100%）； 目 录 一、 数据库介绍 1 1.1表是数据库中存储数据的基本单位

态图像，如MP3、MPEG-4、ACC、JPG、PNG等。 n SGL:2D图形引擎库。 n OpenGL:对3D效果的支持。 n SQlite:轻量级数据库，用于增、删，改、查通话记录等。 n We

世界人工智能顶级专家李飞飞被曝已与谷歌达成协议，将加入谷歌云计算业务新成立的机器学习部门 （Google Cloud Machine Learning）。据 The Verge 消息指出，李飞飞是与她的学生李嘉一同加盟谷歌。Danny

借着人工智能的热潮，各种机器学习项目也迎来了一个爆发期。其中有一些因为背后的巨头支持或者稳定可靠的性能而广为人知，例如 Tensorflow、Caffe 和 Theano 等。但实际上，有为数更多的项

果你的孩子想当一名程序员或是软件工程师，那么我想应该就要从娃娃抓起了。 如何提升一个孩子对程序学习的兴趣，甚至于说启蒙孩子在这方面进行发展，这一点确实难倒了不少家长。其实对于美国的新创团队 Wonder

开发者都会用到，所有 AI 应用产生的基础——深度学习开发框架。 在这个普通人很陌生的领域，中国科技公司和万千开发者，正在一点点刷新着中国科技的存在感。 被忽略的深度学习框架 芯片为什么重要？原因在于它

对手。比如 OpenAI 被用来在 Dota2 5v5 中对战人类，OpenAI 2018 年通过学习人类演示，在蒙特祖玛的复仇游戏中刷出了 74500 分的高分。 GameGAN 则被用来“创作

CNTK，是微软去年开源的 深度学习框架 。 作为语音识别领域声名卓著的开发工具，Microsoft Cognitive Toolkit 具有相当不错的可扩展性、速度和精确性。在海量数据上开发深度学习应用，它具备商

都说深度学习的兴起和大数据息息相关，那么是不是数据集越大，训练出的图像识别算法准确率就越高呢？ Google的研究人员用3亿张图的内部数据集做了实验，然后写了篇论文。他们指出，在深度模型中，视觉任

Neural Compute Stick (NCS)，即神经元计算棒。 换言之，这是一个可以为机器的深度学习“加血”并提供本地化代码运行支持的产品。 新的 NCS 基于 Fathom NCS 开发而来，后者由

好消息是，美国国家标准与技术研究所（NIST）与密歇根州立大学的科学家们，已经开发出了一套借助机器学习技术和算法的自动化流程，让指纹比对工作变得更具效率。通过智能手机内建的指纹传感器，使得面向司法鉴定的自动指纹分析看似轻而易举。

今天，英特尔发布了一个新的 开源增强学习框架 Coach 。该框架利用多核 CPU 处理能力，用于训练和评估增强学习 Agent。Coach 包含一些领先的增强学习算法的多线程实现，适用于各种游戏和机

毫无疑问，机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如 Netflix