新智元编译 来源：bigthink.com/ 编辑：肖琴 【新智元导读】Big Think网站整理了19个受欢迎的AI课程资源列表，从MOOC的免费在线课程到著名大学的学位课程，不管你对AI的兴趣程度如何...课程将引用很多案例和应用，你将学习如何在不同领域应用学习算法，例如智能机器人（感知和控制）、文本理解（网络搜索和垃圾邮件过滤）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。...地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning UDEMY：人工智能A-Z：学习如何构建AI 在这门课程中，你将学习如何开发人工智能并构建一辆虚拟的无人车...certificateId=1226717&method=load 人工智能学位 本科 卡内基梅隆大学（CMU）是全球唯一一所提供人工智能学士学位的大学之一。...佐治亚大学提供人工智能的终端硕士学位，也就是说不是博士课程的一部分。
逆向课程第三讲逆向中的优化方式,以及加减乘 一丶为什么要熟悉优化方式 熟悉优化方式,可以在看高级代码的时候浮现出汇编代码,以及做逆向对抗的时候,了解汇编代码混淆 优化和混淆是相反的...优化: 指的是汇编代码越少越好,让程序更快的执行 混淆: 一条汇编代码变为多条汇编代码,影响逆向人员的破解能力,但是软件的效率大大降低 二丶加减乘的常见的几种优化方式 优化方式分为: 1.常量折叠 2....常量传播 3.变量去除 这些优化方式成为窥孔优化 (有10几种后面会一一到来) 首先了解什么是常量折叠,常量传播,然后最后讲解什么是窥孔优化 1.常量折叠 介绍常量折叠,首先写一段小程序,举例子说明....程序很简单, 常量+常量 变量+常量 变量+变量 首先常量加常量在优化中的汇编代码表现形式 我们定位入口点,查看下反汇编 自己的程序为了快速定位入口点,所以加个int 3断点,触发异常即可. ?...可以看出都是有符号的相乘,不带幂的相乘 3.窥孔优化 窥孔优化,上面我们说了,变量+常量,那么变量没有修改的前提下,可以用常量代替的, 变为了常量+常量 但是优化方式是这样的 首先先看看你的变量+常量是否可以常量传播
逆向课程第五讲逆向中的优化方式,除法原理,以及除法优化下 一丶除法的优化 1.有符号被除数 / 无符号除数的情况下 高级代码为: 汇编中优化的体现形式 相比于昨天,我们发现了的 无符号...那么现在我们可以把符号位提取出来,这样也就是 移动31位(所以说是在32位系统下是固定死的),这样如果是负数,那么负数+1即可.如果是正数,那么是加0,还原的时候只看上三句即可. 2.无符号 / 7 和有符号/7的新的优化方式...(当然可能不光是7介绍的是这种优化方式) 无符号/7的新方式.
逆向课程第四讲逆向中的优化方式,除法原理,以及除法优化上 除法原理,涉及到了数学公式,而且在汇编中的体现形式也有10几种 这里首先讲解前4中, 抱着问题学习 一丶为什么要熟悉除法的优化...,以及除法原理 是这样的,在计算机中,除法运算对应的汇编指令分为 DIV(无符号除法指令) 以及 IDIV(有符号除法指令)....比如: DIV 指令是100个周期 计算 2 / 2 那么可能在汇编中的表现形式是这样的 CDQ 符号扩展 DIV EDX,2 好,现在100个周期没有了 减法和加法指令,指令周期是4个那么上面的公式可以演化为...二丶丶熟悉数学证明 在讲解除法之前,我们要熟悉一下数学公式,以及数学证明,因为在除法的优化中,和这些数学公式息息相关....第47页 首先我们要明白计算机中的除法 1.有符号树和无符号数混除,那么结果是无符号的 2.两个无符号整数相除,结果还是无符号的. 3.计算机中面临如何处理小数,比如 9 / 4 = 2.25 理解数学中的向下取整
C++中多种循环方式深入解析：从for到goto在C++编程中，循环是一种常用的结构，用于重复执行某段代码。本文将深入解析C++中的多种循环方式，并通过goto语句来剖析循环的底层原理。...一、C++中的常用循环方式C++提供了以下三种主要的循环语句：for循环 while循环 do-while循环我们逐一分析这些循环的语法、用法及适用场景。...编译器会将高级语言的循环语句翻译为汇编代码中的条件跳转指令，例如JMP或JNZ（跳转非零）。四、goto的优缺点4.1 优点灵活性：可以实现复杂的跳转逻辑。...五、总结循环方式 适用场景 特点 for循环 已知循环次数...但在实际开发中，推荐优先使用for、while和do-while这些结构化语句，以提升代码的可读性和可维护性。
当我们将现实世界中的对象和概念转化为向量嵌入，例如： 图像：通过视觉特征的向量化，捕捉图像内容。 音频：将声音信号转换为向量，以表达音频特征。 新闻文章：将文本转换为向量，以反映文章的主题和情感。...通过这种方式，向量嵌入不仅简化了机器学习模型的数据处理流程，还提高了模型在处理复杂问题时的效率和准确性。 例如： 在聚类任务中，算法的目标是将语义上相似的数据点聚集成同一个簇。...在这个例子中，考虑的是灰度图像，它由一个表示像素强度的矩阵组成，其数值范围从0（黑色）到255（白色）。下图表示灰度图像与其矩阵表示之间的关系。...原始图像的每个像素点都对应矩阵中的一个元素，矩阵的排列方式是像素值从左上角开始，按行序递增。这种表示方法能够很好地保持图像中像素邻域的语义信息，但它对图像变换（如平移、缩放、裁剪等）非常敏感。...在这类应用中，算法如K-最近邻（KNN）和近似最近邻（ANN）依赖于计算向量之间的距离来评估它们的相似性。向量嵌入提供了一种有效的方式来量化这种距离，进而支持搜索算法的执行。
Udacity开源无人车模拟器 无人驾驶汽车需要相应软件的支持，Udacity就在这个领域提供了一个纳米学位的课程。...现在有数百名来自世界各地的学院在Udacity上，学习其无人驾驶汽车的纳米学位课程。...这次开源的模拟器，就用于Udacity的无人车纳米学位课程，主要用于教授学生如何使用深度学习的方法，训练无人驾驶汽车。...这是一个应用课程，重点介绍使用循环神经网络分析和生成语音和文本的最新进展。我们介绍了相关机器学习模型的数学定义，并得出它们相关的优化算法。...本课程涵盖了NLP中神经网络的一系列应用，包括分析文本中的潜在维度，将语音转换为文本，在语言之间进行翻译以及回答问题。
该研究方向旨在构造可自解释的神经网络机制并利用强化学习在弱监督条件下完成符号化推理过程，可运用于语义解析、语法解析、信息抽取等任务。...在该研究方向中实验室已发表多篇 ICML、IJCAI 和 ACL 论文，并获得 ACL’19 最佳论文提名。 无监督文本生成。已有的文本生成通常依赖于大量平行语料。...目前，该实验室成功将该框架运用于复述文本生成、文本摘要和文本简化，多篇论文收录于 ACL’20。 亦欢迎其他研究方向，可互相探讨。...澳科大也将在这一战略规划中获得加速发展。 人工智能课题组简介 经澳门高教局批准，澳门科技大学于 2019 年底正式开设人工智能博士课程，专门培养人工智能领域博士生。...本课题组以澳门科技大学人工智能博士课程为依托，开展人工智能领域前沿研究。
这次推广是介绍来自优达学城的一门数据类课程，优达的课程质量一向是非常高的，这次也不例外，如果大家对数据分析感兴趣，推荐大家看一下~ 另外昨天我更新了一篇原创《200 行代码实现滑动验证码》，给大家解析滑动验证码的原理并动手实现一个滑动验证码...从微信朋友圈、短信推广，淘宝京东等电商的商品推荐 ，今日头条、抖音等媒体的内容推送 ,甚至到出行路线优化，这背后都严重依赖于以数据为基础的决策结果。...无论你是处于公司中的哪个环节，从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务，都要求掌握数据分析。 ? *招聘信息取自拉勾网 2/ 几乎所有行业都需要数据分析师。...正确的学习方式，就是先构建系统的学习体系，并在实践中习得应用的方法。来自硅谷的优达学城 Udacity 的数据分析纳米学位，能帮助你看清方向。...数据科学学院核心课程 Udacity 始终秉承「Learning by doing」的教学理念，项目围绕零基础学员，举几个纳米学位中的项目示例（均可写进简历）： 项目示例 1 揭秘网红咖啡店的商业决策
【导读】斯坦福大学《自然语言处理》经典课程，于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程，由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课。...Daniel Jurafsky 在美国加利福尼亚大学获计算机科学博士学位, 现于美国科罗拉多大学语言学系和计算机科学系任教, 并在认知科学研究所工作, 主要研究方向为语言的概率模型和语音信息处理...▌课程目录 ---- 1. 导读 2. 文本处理基础 3. 最小编辑距离 4. 语言模型 5. 拼写检查 6. 文本分类 7. 情感分析 8. 最大熵分类 9....概率解析 15. 词汇解析 16. 依赖解析 17. 信息检索 18. 排序检索 19. 语义 20. 文本问答 21. 摘要生成
全文的观点中文总结如下： 从学术角度来看，近年来大学生的智商下降以及对大学教育价值的怀疑，揭示了高等教育体系在社会发展中的复杂性和多变性。...综上所述，从学术角度来看，大学生的智商下降以及对大学教育价值的怀疑揭示了高等教育体系在社会发展中的复杂性和多变性。...学情： 工作之后开设课程需要学情分析： 从课程的学情分析角度来看，大学生智商的下降、对大学学位价值的质疑以及高等教育入学率的下滑等现象，对普通应用型本科产生了深远的影响。...面对学生能力的变化，教师需要重新审视自己的教学方式，以适应学生的实际需求。例如，教师可能需要采用更加灵活多样的教学方法来激发学生的学习兴趣，或者通过增加实践环节来提高学生的实际应用能力。...这要求教师在课程设计中更加注重实际应用和问题解决，以满足社会的需求。 最后，这些现象还可能影响普通应用型本科的招生和就业情况。
我们采访到了一位此前参与了Udacity “深度学习纳米学位”的资深学员，正好他也刚刚体验完吴恩达推出的深度学习课程，他从视频质量及练习题质量等方面对两者进行了详细的对比。...而 Udacity 的作业需要自己在本机上做完之后，打包成 zip 文件上传，或由 Github 方式提交，比较麻烦。在这方面吴恩达课程是有优势的。...（你懂的） 附：Udacity 深度学习纳米学位课程大纲 部分 1：神经网络 神经网络是深度学习的基石。在这部分课程中，你将学习神经网络的基本原理，并在实战项目中从头开始构建一个神经网络。...在这部分课程中，你将了解卷积神经网络的基本原理，并在实战项目中用它来解决图片分类问题。 部分 3：循环神经网络 循环神经网络对预测音乐和文本等有序数据非常有用。...利用这个神经网络，你可以生成新音乐，翻译文本，或通过脑电图预测癫痫发作。在这部分课程中，我们将教你如何搭建和训练一个循环神经网络。 部分 4：生成对抗网络 生成对抗网络是无监督学习的一种。
''' 有如下内容形式的文本文件score.txt，该文件中存储了某个学期某班级中每个人所有课程的成绩。...黄蓉 女 英语 90 黄蓉 女 电子技术基础 80 黄蓉 女 Python程序设计 65 要求编写程序，统计： （1）该班女生的平均成绩、男生的平均成绩； （2）该班《Python程序设计》课程的平均成绩
机器学习速成课程：代数的基础知识，对编程基础知识的理解，以及Python中的一些经验编码。...完成基础知识后，学生将学习应用机器学习的真实案例，涵盖亚马逊交付方式的优化方法等主题。 课程需要多长时间？...该课程为前300名学生提供了获得Udacity深度学习纳米学位课程全额奖学金的机会。...需要注意的是，对于没有技术背景的人来说，这些课程不一定是一个很好的方式，作为成为数据科学家或机器学习工程师的契机。...从职业角度来看，这些课程似乎对于那些已经拥有技术领域专业学位（如数学，计算机科学或工程学）的人来说非常有用。
最近，一位在行业内工作了几年的斯坦福人工智能毕业的专业人士为自己的人工智能和机器学习的职业生涯，设计一个完整的 4 年制人工智能本科学位基础课程。...计算机系统概论：从初级的角度学习计算机科学系统的设计和结构。这里的重点是学习软件编译过程，执行计算机程序时会发生什么，以及如何在内存中组织程序。...自然语言处理：介绍了如何让机器懂得文本数据的理论和时间，这样的课程应该提供传统自然语言处理任务的概述，如解析等，并教你如何使用深度学习等技术处理这些任务。...要想成为一名高效的人工智能专家，你需要把学到的所有理论付诸实践，下面是一些如何获得实践的方法： 参与研究：做研究是一种十分高效的方式，可以让你在复杂的人工智能工作中获得实际经验。...做一份行业内实习：如果时间允许，考虑从学校请假一段时间，到一家人工智能公司实习，可以是3-6个月，在那里你可以接触到你所学的理论知识是如何在现实世界中应用的，如果你打算一毕业就进入该行业，没有什么比这种方式更好的了
无论是因为在线平台上可用的各种课程或高等教育机构入学的复杂流程，学生和学习者往往很难找到正确的课程。 ? 少数创业公司准备通过AI工具解决这些挑战，这些工具在注册过程中为学生提供个性化的帮助。...该平台已经在各种计算机科学领域开设了数十门课程和nanodegree（纳米学位）课程。这一扩张帮助Udacity为越来越多的人服务。全球超过160000名学生每年都会参加Udacity的在线课程。...然而，课程的扩展也带来了新的挑战。 新生和返校的学生必须浏览该平台的大量课程目录，以找到适合他们的技能和经验的课程。如果没有咨询和协助，这一过程可能是具有挑战性的，并导致放弃课程和降低入学率。...NLP帮助聊天机器人摆脱僵硬的命令形式，使他们的用户能够以一种舒适的、对话的方式与他们互动。这为学生提供了一种类似于与教授或辅导员交谈的体验，而不是通过手动寻找他们课程的体验。...Ravi Raj说:“我们看到，以AI为基础的聊天机器人引导学生在像Udacity这样的网站上，找到正确的课程或nanodegree（纳米学位），或者回答常见的问题，比如课程费用多少，以及完成课程需要多长时间等
02 人工智能与自然语言处理 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）主要用于解决文本自动分类、文本重要信息目动提取、数据挖掘、推荐系统、文本自动生成、对话机器人、...用以解决人类对文本信息分析与理解的自动化，本课程主要设计经典人工智能方法、机器学习与深度学习。...同学们学到的，不仅仅是AI知识，更是一种学习习惯、思维方式和对世界的认知。...我们的课程从每个知识点的产生背景和理论分析入手，带领大家知其然，更知其所以然。...我们的课程全程以真实代码驱动，每个知识点都有足够难度的课后作业，每个模块结束都有企业级别难度的综合项目联系，学完可以让大家真正的解决实际问题。
深度学习 Google, Udacity ★★☆☆☆（20 条评论） 在本课程中，你将深入了解深度学习的动机，并设计能够从复杂以及大规模数据中学习的智能系统。...该课程免费。 深度学习与自然语言处理 牛津大学 这是一个应用课程，侧重于使用循证神经网络分析、生成语音和文本的最新进展。本课程介绍了相关机器学习模型的数学定义，并得出了相关的优化算法。...---- 以下课程来自 Udemy，根据评分排序。 价格根据 Udemy 的折扣活动而异。 通常能够以 10 美元的价格购买。 ?...深度学习从A到Z™：人造神经网络实践 Kirill Eremenko，SuperDataScience 团队，Udemy 4.7 星（388条评论） 该课程讲师为两名机器学习和数据科学，内容包括使用 Python...深度学习基础纳米学位 Siraj Raval，Udacity 人工智能正在以戏剧性且有益的方式改变着我们的世界，当中深度学习正在其推动进步。
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