#学习

2021-1-21 23:6
我们所有人的硬盘驱动器都发生故障,而且常常是突然启动计算机并意识到您无法访问大量文件。这不是一个有趣的经历。当整个数据中心的驱动器对保持业务正常运行至关重要时,这尤其不好玩。如果我们可以预测这些驱动器之一何时会发生故障,并通过在数据丢失之前抢先更换硬件来领先于它,该怎么办?这是Datto发生预测性驱动器故障的历史的起......
2021-1-20 3:13
设计软件的一种有用方法是通过合同。对于代码库中的每个功能,您都需要先编写其约定:明确指定该功能的预期输入和有效输入(前提条件),以及提供适当输入后该功能将执行的操作(背面条件)。这通常在函数的文档字符串中明确说明。考虑一下来自Python(用C实现)的math模块中的示例: 该合同功能强大,因为在发布代......
Learning to Suffer(backpackinglight.com)
2021-1-19 11:23
每个背包客,直通徒步旅行者或耐力运动员都知道如何受苦。这是我们工作的内在部分,它使实现目标的人们与因不适而退出的人们区分开。 也许你还记得第一次学会受苦的时候。它可能是在山上的其他地方,或者在您生活中与世隔绝的其他地方进行的一次徒步旅行。我在黄石国家公园当牧马人的第一季就学会了受苦。那是2010年,我刚大学毕业,那......
In 2021, Don't Learn a New Programming Language(sushantsrivastava.substack.com)
2021-1-19 2:7
从2021年开始,您将看到大量的新帖子,建议您学习最新,最热门的编程语言。十多年来,我一直在积极开发软件以谋生,我已经看到了这种趋势。每年一月都会有大量的秘密广告,要求您学习在新年学习的“ Top 10 / Top 5”编程语言。不要误会我的意思;我不是要你放弃学习。问题是我们只得到了如此多的关注。一方面,一项晦涩的......
2021-1-17 21:40
#memes #science #ai我和Antonio的第二部分研究了最新和最出色的深度学习模因.Music:Sunshower-LATASHÁPapov-Yung LogosSunny Days-...
2021-1-16 6:9
劳拉·普瓦特拉斯(Laura Poitras)从“第一眼报”(First Look)开除:她之所以这样说是因为她在《现实赢家》中大声疾呼。 南斯拉夫对墨西哥音乐的冷战迷恋:不结盟的Yumex给了我们孩子Celovečernji。 机器学习是颅相学家的蜜罐:" AI"研究人员无法收拾该死的卡尺......
Machine Learning: The Great Stagnation(marksaroufim.substack.com)
2021-1-15 20:22
任何基本发现都涉及很大程度的风险。如果一个想法可以保证可行,那么它将从研究领域转向工程领域。不幸的是,这也意味着,至少如果通过“客观”指标(例如引文)来衡量失败,大多数研究事业将总是失败。 学术界的建设旨在为研究人员提供一个下行绿篱或安全网。在这里,他们可以追求雄心勃勃的想法,在这种想法中,成功的可能性仅次于愿景的......
2021-1-9 2:43
500 AI机器学习深度学习带有代码的计算机视觉NLP项目-ashishpatel26 / 500-AI-机器学习-深度学习-计算机视觉-NLP-项目与代码
Why Learn Prolog in 2021?(dstrohmaier.com)
2021-1-8 22:6
为什么要在2021年学习Prolog?我最好对这个问题有一个答案,因为我很快会为Prolog课程提供指导。虽然我是这种非同寻常的编程语言的个人崇拜者,但学生们理所当然地会要求超越我的喜好的理由。当然,Prolog并不是2021年学习的最迷人的编程语言。尽管Prolog缺乏普及性,但是有充分的理由学习Prolog,下面......
A half-hour to learn Rust(fasterthanli.me)
2021-1-2 15:5
为了提高编程语言的流利程度,必须阅读大量的语言,但是如果您不知道它的含义,又怎么能阅读很多呢? 在本文中,我将不着重于一个或两个概念,而是尝试尽可能多地浏览Rust片段,并解释它们所包含的关键字和符号的含义。 让x:i32; //'i32'是一个有符号的32位整数x = 42; //有i8,i16,i32,i64......
2021-1-1 8:48
本月,谷歌因对该公司撤回研究论文表示不满,迫使该公司退出了一位著名的AI伦理研究人员。本文指出了语言处理人工智能的风险,在Google搜索和其他文本分析产品中使用的类型。 开发此类AI技术的巨大风险是其中的风险。据一些估计,训练AI模型产生的碳排放量与在其生命周期内制造和驾驶五辆汽车所需的碳排放量一样多。 我是一......
Learning to Play the Chaos Game(hardmath123.github.io)
2020-12-26 1:52
又到了圣诞节!我们可以谈谈树木吗?这篇文章是关于我的新假期爱好:使用我们的老朋友,梯度下降使树形分形产生幻觉。 但是-让我从头开始。由于各种原因,本月我一直在想着道格拉斯·霍夫施塔特(Douglas Hofstadter)的《我是一个奇怪的循环》(I我是一个怪圈)。我一直在想着通过将照相机对准显示照相机所看到内......
2020-12-25 23:14
一直热爱技术,但从未学会编程。如果我这么大的年纪,如果我学会了,是否有被录用的机会? 诚实地说,行业中年龄歧视的数量令人沮丧,因此这绝非易事。不过,这似乎确实有所改善(缓慢)。 我的建议是针对那些不认为每个开发人员都必须是12岁的更大,更传统的公司。还要利用您的生活经验。大多数年轻人擅长编写代码,但总不会看到......
2020-12-23 4:28
哥伦比亚大学的学生兼老师助理Nandini Talwar希望提高办公时间的效率,以便学生不必等待Zoom通话。普华永道(PWC)的董事,单身母亲TraLiza King对于她4岁的婴儿来说需要Zoom替代品,因为她还太年轻,无法理解如何静音和取消静音。北卡罗来纳州夏洛特-梅克伦堡学校的首席学术官Brian Kingl......
2020-12-22 23:5
Flower(flwr)是用于构建联合学习系统的框架。 Flower的设计基于以下指导原则: 可自定义:联合学习系统从一个用例到另一个用例,差异很大。根据每个单独用例的需要,Flower允许使用各种不同的配置。 可扩展:花起源于牛津大学的一个研究项目,因此它的构建考虑了AI研究。可以扩展和覆盖许多组件,以构建新的......
2020-12-19 7:17
欢迎来到“观察者效应”的第三次采访。我们很高兴拥有最有趣的技术和商业创始人之一-Shopify的创始人兼首席执行官TobiLütke。该采访于2020年12月16日发布。 托比(Tobi)是我见过的最有思想,最注重原则的创始人之一,这是一次有趣的对话。请享用! Sriram Krishnan让我们从基础开始......
2020-12-18 20:29
数学家已使用机器学习来开发一种新的模型来衡量不同国家的贫困状况,从而使固定贫困线的旧观念变得杂乱无章。阿斯顿大学(Aston University)的学者发表在《自然通讯》(Nature Communications)上的这项研究表明,围绕贫困的主流思想已经过时,因为它过分强调基本需求的主观观念,而未能充分把握人们使......
2020-12-18 15:37
最近通过深度学习研究了通过深度学习进行密码猜测的方法
2020-12-17 2:27
我最初将其创建为成为软件工程师的一小部分研究主题,但如今已发展为今天看到的大清单。在完成了这项学习计划之后,我在亚马逊聘请了一名软件开发工程师!您可能不必像我一样多地学习。无论如何,您需要的一切都在这里。 我每天学习大约8到12个小时,持续了几个月。这是我的故事:为什么我全职学习了8个月以接受Google采访 此......
2020-12-16 2:4
人工智能这个主题引起了我的兴趣,我一直在研究和尝试该领域的新事物。 众所周知,与自然语言处理,计算机视觉等相关的技术是如何出现并发展为每天数百万用户使用的解决方案的。 即使人们使用了“人工智能”一词,但与《终结者》电影中的天网一样先进,我们仍然相去甚远。 今天使用的最常见的AI子领域是一种称为机器学习的领域,它......
2020-12-15 10:19
用于声明式大规模机器学习的压缩线性代数
2020-12-14 22:3
哈根的FernUniversität是德国唯一的州立远程学习大学,也是按学生人数计算的最大的大学。 其灵活的学位课程和继续教育的选择使各种生活环境中的学生都可以接受高等教育。 它的五个学院在人文与社会科学,心理学,数学与计算机科学,经济与工商管理和法律等学科领域进行了广泛的理论和应用研究。 将来我们应该如何,如何才......
2020-12-13 10:36
Warning: Can only detect less than 5000 characters 模仿学习,强化学习和辅助学习(由有监督和无监督的表示学习组成)被集成为一种互动的自我游戏形式,这对于创造我们最好的代理人至关重要。这样的代理可以遵循命令并回答问题。我们称这些代理为“求解器”。但是我们的代理人也可以提......
2020-12-11 5:4
手工和DIY工具现在是很棒的礼物。我们都被困在里面,对于我们许多人来说,日子在一起似乎有点模糊。为什么不帮助您的朋友和家人学习制作东西?如果他们已经知道如何制造东西,为什么不帮助他们制造更多东西呢? 这将有助于打破单调的情绪,也许可以教给他们一种新技能,并给他们一些指向的内容,然后说:“嘿!我做到了!”另外,制作东......
2020-12-9 19:38
卷积神经网络的先驱者和Facebook的首席AI科学家Yann LeCun教授的深度学习课程已免费在线提供。 这是由纽约大学数据科学中心(简称纽约大学CDS)提供的,Yann LeCun于去年春季以代码DS-GA 1008的名称讲授了该课程,它基于Python / Pytorch夹心代码在Jupyter No......
2020-12-8 12:7
强化学习是关于代理商从世界上获取信息并学习与之互动的策略,以使他们表现更好。因此,您可以想象一个未来,每次您在键盘上打字时,键盘都会学会更好地了解您。或每次您与某个网站进行交互时,它都会更好地了解您的喜好,因此世界在与人交互方面的工作越来越好。 MSR纽约市合伙人研究经理John Langford 从根本上讲,强......
2020-12-5 17:10
一百页的机器学习书,也许是我所见过的关于机器学习的最好的介绍。 想学习PYTHON吗? 这是我的课程:https:// bit ....
2020-12-5 2:13
如果您的数字助理可以抗击说唱怎么办?听起来可能有些牵强,但是佐治亚理工学院的音乐技术专家吉尔·温伯格(Gil Weinberg)改编了一个名为Shimon的音乐机器人来创作歌词并进行实时表演。这意味着它可以与人类进行说唱“对话”,甚至可以帮助他们创作自己的歌词。 Shimon专为听起来像机器而设计(请在此处听),旨在......
WebGL2 Fundamentals(webgl2fundamentals.org)
2020-11-30 21:51
从头开始学习WebGL2。没有魔法
2020-11-30 11:52
本文提供了机器学习可解释性子领域的广泛概述。尽管不详尽,但我的目标是审查概念框架,现有研究和未来方向。 我遵循Lipton等人的模型可解释性神话中使用的分类,我认为这是了解不同可解释性定义的最佳论文。我们将探讨许多方法来形式化“可解释性”的含义。广义上讲,可解释性集中在方式上。它着重于对我们的模型所做出的决策进行解......