机器学习的平台化发展趋势 经验
。有了安卓的先例，相信国内外其他巨头们也都不会放过这个机会，这也就可以解释大家争相开源机器学习系统的原因了。 总结展望 人工智能的时代是否来到我们还不能确定，但是机器学习的时代的到来已经是确定无疑的。在当今的时代，对机器学习
LouieFord
一篇文让你秒懂 CDN 经验
可帮助企业深入了解客户体验和行为，并据此做出最明智的商业决策。此外，CDN还有可能涉及机器学习和人工智能等有趣的使用场景。 3. 物联网（IoT）CDN 物联网将建立在各种设备之间的API交互
2018 十项 UX 设计预测 经验
趋势。从一个界面适配所有人的设计逐步演进到深入的个性化定制是一件自然而然的事情，尤其是机器学习和人工智能的崛起之下。我们倾向于认为用户会更加喜欢也更加需要能够个性化定制体验的系统。为了更加深入的了解用
如何用C++实现自己的Tensorflow 经验
TensorFlow是由谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理，它完全开源，作者通过自己的一个小项目，阐述了如何用C++实现自己的TensorFlow
52 个有用的机器学习与预测接口盘点 经验
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的
掌握这12个移动端UX设计趋势，你就掌控了2018年 经验
的调研，普通用户最常使用的三个应用当中，至少包含一个通讯类APP。人们喜欢聊天，这也是为什么普及型人工智能目前最常见的形态是聊天机器人（ChatBot）和声控语音助手。毫无疑问，对话式界面和语音交互将会是2018
网站更懂读者：戳中开发者痛点的文章推荐算法 经验
不直接把c文章链接放在a页面呢?这多少有点大数据 的意思。 2.统计和聚类：数据库爬虫 人工智能希望计算机有理解能力，但实际上目前我们只能通过统计和聚类来更加只能的判断相关性和可能性。100个
jopen 趣学Erlang教程 经验
不到的东西。 一个例子是IANO，UNICT团队创造的一个机器人，该机器人使用Erlang编写的人工智能系统，并在2009年赢得了银牌。 eurobot competition 。 另一个例子是Wings
面向程序猿的数据科学与机器学习知识体系及资料合集 经验
CCF指定中国专业的数据竞赛平台 Career:职业 Quora 关于机器学习的招聘启事 Google 关于机器学习与人工智能岗位的招聘启事 来自：https://github.com/wxyyxc1992/Dat
机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它 经验
是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学 习方式。将算法按照学习方式分
机器学习领域的几种主要学习方式 经验
学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要 的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法
前端每周清单：Vue 2.2发布，React在GitHub突破6万star 经验
技术栈的日趋稳定与选择更加灵活、函数式编程继续风行、以 GraphQL 为代表的数据查询方式以及面向人工智能的设计等等。 《在 React 中构建微交互动画》 ：微交互能够更好地引导用户，提升用户体验，而文本则是基于
概念，算法,应用全部有，迄今为止对大数据研究最透彻的文章…… 经验
大数据研究结果可信与否 《大数据时代》一书的作者维克托·迈尔-舍恩伯格说， 大数据的核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习 。 他认为，大数据大大解放了人们的分析能力。一是可
一个游戏程序员的学习资料 经验
疑会带上强烈的个人喜好色彩,比如对网络,数据库等重要方面完全没有涉及。因为自己主要对三维图形引擎,人工智能算法,脚本系统,反外挂(反反外挂? ^－^)等方面感兴趣。这学期电脑都没联网了,在岳麓山闭关修炼中(^－^)
openkk
360 移动直播云端架构演进 经验
来。 （4） 人工智能处理，这块比较典型的一个应用场景是，你家里如果装了小水滴，它可能过一段时间就会认识你，你回家，它大概就知道你回来了，如果是陌生人它就会报警，这是有人工智能学习在里面的。
深度学习教程：从感知器到深层网络 经验
跨越多个领域和技术，但他的主要焦点在Java、JavaScript及机器学习上。 近些年来，人工智能重新兴起。它已超出学术领域范畴， Google、Microsoft和Facebook几大玩家创建
稀疏 & 集成的卷积神经网络学习 经验
统的电子系统，也可以用软件在计算机上实现）、人工智能分类器（基于逻辑推理或专家系统结构）。符号型分类器包括句法分类器（基于句法分析和自动机理论）、人工智能分类器（基于逻辑推理或专家系统结构）。其中符号
数据埋点太难！知乎的做法有何可借鉴之处？ 经验
埋点作为商业智能（BI）和人工智能（AI）体系中重要的一环，是公司提升产品工程质量、实施 AB Testing、个性化推荐服务重要的数据来源。在传统的纯 Web 和 Native 开发的产品中，埋点从
基于日志文件的数据挖掘机理分析与研究 经验
所谓数据挖掘(也叫知识发现[1])，是指发现大量数据中有趣及有用模式和关系的过程，该领域结合了统计、人工智能和数据库管理等知识，以方便对大数据进行分析。该定义可从如下4个方面进行理解：(1)数据挖掘处理的