”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，

基于人工智能和机器学习的应用在不断发展，一些从事相关技术研发的企业或组织也向开发者开放了一些相关的API接口。通过这些API，开发人员能够利用其人工智能和机器学习技术开发自己的智能识别、媒体

所有这些“识别”都源自于一种被称为深度学习的人工智能技术。但就在这种技术被大肆炒作的几年时间中，来自微软研究院的一项新实验证明这只是人工智能的开始——深度学习还可以更深度。 深层神经网络的突破：152个层级

Inceptionism，并命名为 DeepDream。DeepDream 的开源除了帮助我们深入了解深度学习的工作原理外，还能生成一些奇特、颇具艺术感的图像。不久前，一位研究人员发表了一篇论文，提出了一种风

Salesforce收购了创业型的机器学习服务公司PredictionIO，其目的为了构建自己的机器学习和大数据分析生态技术。PredictionIO是一款专为开发者和数据分析师开发的开源的机器学习服务，可以让他们在随时构建和发布预测应用。

Certigrad 是一个概念证明，它是一种开发机器学习系统的新方法，其中包含以下组件： 应用本身 基础数学库 应用在数学上所需求的形式化描述 应用满足其形式化描述的机器可测证明 具体地说，Certigrad

POCO C++库学习和分析 -- 通知和事件 （一） 1. 信息交流的方法         在讨论Poco中事件与通知之前，先来聊一聊信息交流的方法，这样或许有助于理解接下去的讨论。我们都知道数据

 JavaScript学习笔记 Java相关课程系列笔记之八 笔记内容说明 JavaScript（王春梅老师主讲，占笔记内容100%）； 目 录 一、 JavaScript概述 1 1.1什么是JavaScript

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1. 第十二章 学习使用AntApache Ant是一个基于Java的构建工具，它可以会构建多种项目，但是目前主要被用于Java项目的构建， Ant是用Java语言编写，可以在多个操作系统中运行，目前

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新手程序员发现自己在最近的几个项目中偷窃了其它项目的思想。当然，并不是真正的“偷”，而是浏览和学习你欣赏的项目和开发者，从中窃取思想。诸如设计模式，重构方法等。Chris是如何处理hub里的命令行

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