今年的 NIPS 会议是当下人工智能和深度学习热情的一个聚焦点 —— 从中能够感受到机器学习领域的飞速发展，并且公开了两家新的人工智能初创公司。参会人数相比2014年的大会几乎翻倍（希望明年主办方能设

m0n0wall 中文手册 作者: Chris Buechler Manuel Kasper 译文：Ben Zeng m0n0wall 的作者是 Manuel Kasper。大部分文档由 Chris Buechler

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m0n0wall计划的目标是创建一份完整的、内置的防火墙软件包，当它配合PC使用时，能够提供商用防火墙机器的所有重要功能（连同易用性在内），而其价钱却只是后者的一小部分（因为m0n0wall是自由软件

编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》

作者简介 秦涛博士，现任微软亚洲研究院主管研究员。他和他的小组的研究领域是机器学习和人工智能，研究重点是深度学习和强化学习的算法设计、理论分析及在实际问题中的应用。他在国际顶级会议和期刊上发表学术论文80余篇

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模型学习的目标是通过提供输入和观察输出来构建软件和硬件系统的黑箱状态图模型（black box state diagram model）。模型学习的算法的设计师一个基本的研究问题。 模型学习正在成

机器视觉。当然这只是一种比较直白的理解，并不能见得绝对准确或者全面。我们权且这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。 但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很

，同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。 以下为正文： 本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。

DeepDetect是C++实现的基于外部机器学习/深度学习库（目前是Caffe）的API。给出了图片训练（ILSVRC）和文本训练（基于字的情感分析，NIPS15）的样例，以及根据图片标签索引到El

摘要：机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 【编者按】机器学习的算法

摘要 ： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结 构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模

第13章 　增强学习 增强学习要解决的是这样的问题：一个能够感知环境的自治agent，怎样学习选择能达到其目标的最优动作。这个很具有普遍性的问题应用于学习控制移动机器人、在工厂中学习进行最优操作工序、

　计算学习理论 本章理论地刻画了若干类型的机器学习问题中的困难，和若干类型的机器学习算法的能力。该理论致力于回答如下的问题：“在什么样的条件下成功的学习是可能的？”以及“在什么条件下一特定的学习算法可

0 A.D 是由 WIldfire Games 开发的免费跨平台游戏，支持 Windows, Mac OS X和Linux。 近日它发布了 alpha 1 版本，代号为 “Argonaut”，这个版本

clone().equals(x)应该成立。 ⑵Java中对象的克隆 ①为了获取对象的一份拷贝，我们可以利用Object类的clone()方法。 ②在派生类中覆盖基类的clone()方法，并声明为public。

copy/ 前言 关于深拷贝与浅拷贝，一直以来都是面试官喜欢吃的菜，而经验不足的求职者经常会进入误区，不理解深拷贝与浅拷贝的实际性区别。 对于NSNumber和NSString、NSObjec

GitHub于2008年4月10日正式发布 [8] ，相比始于1999年的SourceForge [9] 和2005年的GoogleCode [10] ，GitHub后来者居上。以2011年的数据从代码提交数量上看，GitHub已经超越其前辈

如果一个类被声明为final，就意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此，一个类不能同时被声明为absrtact抽象类的和final的类。            2.如果将变量或者方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变