以前ꎬ 绝大多数机器学习和信号处理技术都利用浅层结构ꎬ 这些结构一般包含最多一到两层的非线性特征变换ꎬ 这种状况直到近几年才得以改变ꎮ 浅层结构包括高斯混合模型 (ＧＭＭ)、 线性或非线性动力系统、 条件随机场(ＣＲＦ)、 最大熵模型 (ＭａｘＥｎｔ)、 支持向量机 (ＳＶＭ)、 逻辑回归 (ＬＲ)、 核 回归以及多层感知器 (ＭＬＰ) (包括极限学习器而且只包含一个隐层)

本书以医学图像三维成像过程的各个阶段为主线，系统地介绍了医学图像预处理，阐述了图像的分割‘插值、网格简化、绘制及应用等方面的基本概念、基本理论、基本方法和应用实例。’

模式识别就是机器识别、计算机识别活机器自动识别，目的在于让机器自动识别事物。例如手写数字的识别，就是将手写的数字分到具体的数字类别中。

百度第三代spider背后的万亿量级实时处理系统

看了所有的答案，我觉得的没有⼀一答案是真正的站在10年后⾓角度来讨论这个问题的，讨论的其实都是现在python的现状或问题，我觉得讨论这种问题时，我们⼀一⽅方⾯面要理性分析，另⼀一⽅方⾯面⼀一定要敢于打开脑洞，作为⼀一对最新科技⽐比较感兴趣的程序员，我先带⼤大家

近几年来，图像处理与识别技术得到了迅速的发展。现在人们已充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前它以应用与许多领域，成为21世纪信息时代的一门重要的高新科学技术。

从零开始制作 WordPress 主题其实不难，只要你从现在开始认真阅读这个教程，一步一步认真学习，你就会成为一个 WordPress 主题制作高手。至少你会修改现有主题。

工作原理：该算法由自变量（协变量、预测变量）和因变量（结果变量）组 成，由一组自变量对因变量进行预测。通过这些变量集合，我们生成一个将输入 映射到输出的函数。训练过程达到我们设定的损失阈值停止训练，也就是使模型 达到我们需要的准确度等水平。

反舰导弹是对海作战的主要武器，越来越多的国家重视其研究和发展。近年来，它 的攻击范围、精度和抗干扰能力都大幅度的提高，在海战中给舰船带来了巨大的威胁。因此研究有效的滤波算法，准确跟踪反舰导弹的运动轨迹，对提高舰船的反导能力具有重要的意义。本文针对反舰导弹的“蛇形”机动特性，重点研究了基于交互式多模型的反舰导弹跟踪算法。

1936 年，图灵教授提出了一种全新的抽象计算模型——图灵机 (Turing Machine）。现代计算机以图灵机为雏形和模版，快速改进和发展。到现在，计算机已经成为了人们日常生活、工作、学习中不可或缺的帮手和设备，融入到了人类社会的每一个角落和细节中。人们也开始寻求一种更加简便、直接、自然的人机交互方式。

小米统计的亿级大数据实时分析平台

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Code程序员，所以我写的代码也不会很差）。

对于机器学习，并没有一个一致认同的定义，一个比较古老的定义是由Arthur Samuel在1959年给出的：

现今社会，人与人之间的交流要用某种能够共同理解的语言，当然，人与计算机之间也要有“语言”。程序员或操作人员是通过按某种语言规范设计程序来控制计算机的工作从而完成指定的任务。因此，程序员必须事先掌握与计算机打交道的“计算机语言”，这时我们就需要C语言，它通常用于系统软件、工程软件的设计等。C语言功能非常强大，应用广泛，一旦掌握了之后，你对计算机的认识会增加许多，以后再自学其他语言就显得轻而易举了。虽然C语言比较难学，但是只要你能理清思路，掌握它的精髓，那么学习C语言也是一件非常容易且又其乐无穷的事。

数据结构课程设计作

Web的发展速度令人惊叹，近几年所有互联网大企业都在往移动端发展，微信几乎 占领了移动互联网的大部分江山，微信的公众号也己超过1 0 0 0万，越来越多的企业不再建设网站，而是只要有一个包含所有功能的微信公众号就可以了，所有的服务行业也都创建了自己的公众号。由此可见，微信开发的人才需求非常旺盛。

在小程序拨开云雾始见青天的过程中，仍然有很多人并不清楚：什么是小程序？会对我们的生活、工作有什么影响？对互联网行业、移动生态格局意味着什么？

移动互联网的兴起和快速普及，给前端开发人员带来了前所未有的新机遇。移动web前端技术作为整个技术链条中的重要一环，却乱象丛生。本书是一本梳理移动前端和native客户端技术体系的入门实战书。

本书以一位软件工程师在工作中遇到的问题为主线，阐述了如何从软件工程思维向算法思维转变、如何将任务分解成算法问题，并结合程序员在工作中经常面临的产品需求，详细阐述了应该怎样从算法的角度看待、分解需求，并结合经典的任务对深度学习算法做了清晰的分析。本书在表达上深入浅出，让有志于学习深度学习的读者，能够快速地理解核心所在，并顺利上手实践。

本书介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和最优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷和、神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。本书适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的最后都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。