很多人对自我的学习路线没有清楚的定位,鉴于此,我就来写一篇适合普通大众的学习路线,就从大一入学那一刻开始入门说起,虽然不一定适合你,但或许能给没有明确目标的人带来一些学习的方向,那么这篇文章,我就觉得值了。
说实话,对于学习路线这种文章我一般是不写的,大家看我的文章也知道,我是很少写建议别人怎么样怎么样的文章,更多的是,写自己的真实经历,然后供大家去参考,这样子,我内心也比较踏实,也不怕误导他人。
2017年9月,我以前一个同事问我能不能教他小孩Theo学习编程,因为以前在同一家公司时,我那同事经常带Theo去公司,我和Theo也认识,所以我答应了。
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我在找一个针对成熟的外行人来说内容丰富的答案(不要求长度)。 缩略表: AI(人工智能) = 构建能做智能事情的系统 NLP(自然语言处理)= 构建能理解语言的系统 ⊊AI ML= 构建能从经验中学习的系统 ⊊AI NLP ⋂ ML= 构建能够学习如何理解语言的系统 NLP能够解决AI中一系列的问题。 机器学习(ML)也能够解决AI中一系列的问题,这些问题的解决方案也有可能帮助解决其他AI问题。现在研究的AI中大部分涉及到ML,因为智能行为需要相当多的知识,并且学习也是得到相应知识的最简单的方法。 需要更多
接下来的一段时间,帅地会总结各种技术栈的学习路线,例如 Java 开发,C++ 开发,python 开发,前端开发等等,假如你没有明确的目标,或许可以按照我说的学习路线来学习一波,我写的每一份学习路线,不会很全面,因为我认为,东西列的太多,反而不利于新手的学习,所以我列举的,都是比较必要的知识,当你把这些知识学了的时候,我相信你不需要别人的学习路线,也能知道自己接下来需要学啥了。
反过来说,信息学对数学帮助也很大,信息学和算法是相辅相成的。因为算法就是计算方法。实现算法的过程,就是用某种编程语言来实现计算方法并求出结果的过程。算法训练必然会促进数学的进步。
机器之心整理 参与:思源、晓坤 昨日,乔治亚理工大学 Jacob Eisenstein 教授开放了自然语言处理领域的最新教材《Natural Language Processing》,该教材 2018 年 6 月第一版的 PDF 已经在 GitHub 上开放下载。这本书的内容主要分为四大章节,即 NLP 中监督与无监等学习问题、序列与解析树等自然语言的建模方式、语篇语义的理解,以及后这些技术最在信息抽取、机器翻译和文本生成等具体任务中的应用。 开放地址:https://github.com/jacobeis
内容来源:作者 | 荣荣乐园,链接 | https://www.jianshu.com/p/fe1da52da085
今天再和大家分享一下入行机器视觉要学哪些东西。本文基本就是按照学习的先后顺序来讲的,所以可以看作是一个学习路线,文中很多书都是我以前看的,但现在可能有些过时了,大家自行判断参考。
有一天小码匠跟我说,学编程有助于锻炼她的逻辑思维,每次写算法,她都会先思考逻辑,想明白了才动手写,
算法和编程不是同等而言,学好编程包含层面很多,基础的编程语言,良好的逻辑思维能力(算法算是包含在这个层面),编程最核心的是编程思想。 相比而言算法是编程基础里面占比相对高点,但不是全部。现在大致分析下
先看C++和C的关系。C++是在C语言的基础上产生的,C++除了兼容C语言,还增加了标准模板库和面向对象两大特性。所谓标准模板库,就是C++中提供了一些好用的工具供程序员使用,而C语言不提供这些工具。面向对象才是C++和C语言的本质区别。C语言的重点是算法和数据结构,C++的重点是面向对象。
大家好,我是吴师兄,今天来详细聊一下怎样才算一个计算机知识体系完整的毕业生,希望对大家有帮助。
接下来的一段时间,帅地会总结各种技术栈的学习路线,假如你没有明确的目标,或许可以按照我说的学习路线来学习一波。
很多同学在开始有意向学习编程的时候,很粗糙的认为学习编程就是学编程语言。以为学会了编程语言的句法、语法就会编程了。
努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的,这一次,让我们先人一步,趣学算法!
好巧!刚好前几天有同学私信也问过我这个问题:面临专业分流,计算机大类到底该选择哪个学科呢?
不过我还是好好的回答了他的问题,他原话问我:好像我身边的大多数人都是学那个什么C Prime Plus,但是网上很多人推荐Python,我该怎么选?
随着科学技术的发展,人工智能已渗透到各个行业,算法工程师非常火爆,急缺大量人才,年薪也越来越高。刚毕业30-40万很常见。很多人想入手学习算法,那么多算法,究竟该如何下手呢?
机器之心原创 作者:蛋酱 数学大模型 MathGPT,专治大语言模型的「偏科」问题。 不做通用 LLM,不基于现有 LLM 做微调和接口调用,学而思自研的数学大模型 MathGPT 要来了。 这对于全世界的数学爱好者来说,都是个值得关注的好消息。 MathGPT 是面向全球数学爱好者和科研机构,以数学领域的解题和讲题算法为核心的大模型。据了解,学而思已将 MathGPT 定位为公司核心项目,由 CTO 田密负责,今年春节前,研发正在进行中,该项目已经启动相应的团队建设、数据、算力准备和技术研发。 进度方面
说到计算机专业的小伙伴,提到课程大家都基本上都有一个念头,课程开的太多了,根本就听不懂,或者似乎能听懂点,也是似是而非,到底哪些是重点,那些是可以只是了解下就行。因为根据目前的大学开设的课程所有课程都能搞的很好,几乎很难,所以还是要抽调出重点,识别出如何进行学习。 那么最该学的是哪三门课程? 计算机组成原理,一门编程语言,数据结构与算法 为啥要学好这三门课程? 一.计算机组成原理,放在第一位,很多人觉得很老套,其实再牛的程序也在运行在计算机上,计算机的工作的原理吃透是第一位的,其实很多写了很多年代码的程序
今天先预热,介绍一下研究生计算机专业的方向有哪些,这也是很多即将读研的小伙伴关心的话题。
很多人开始学编程的时候都会有一个疑惑,我到底该学什么编程语言?参考的依据要么来自“砖家”、要么是来自热门语言排行榜、要么是来自薪资排行榜等。殊途同归,所有的人都会给出他们的依据和这样做的利弊。如果说一开始这样还可以理解,但是我们发现很多软件工程师、或者计算机专业毕业的人、甚至是从事软件研发工作的人每隔一段时间都会来这么一次内心挣扎的过程(那些靠一门语言就像混到退休的人除外)。
我相信这些读者或多或少都有一些 Java 基础,但由于看不到全貌,学了一段时间很容易迷失。所以我在寻思着能不能写一个学习的地图或者路线,让读者能知道下一步该学什么,自己离大厂的 offer还有多远的距离。
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标,也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同,我在此给大家分享一些每个数据科学家
原文地址:http://www.oschina.net/question/587367_156025 学计算机的人是幸福的,因为在这个领域中有如此多的通俗易懂(相对来说)的经典好书,你需要做的只是坚持把它们一本一本读下去而已。在这里列出一些我看过或者准备看的算法书籍,以供参考。 第一名 原书名:The Art of Computer Programming 中文名:计算机程序设计艺术 作者:Donald E.Knuth 难度:★★★★★ 个人评价:★★★★★ 推荐程度:★★★ 本书是算法分析
一般认为计算语言学(CL)是语言学的一个分支,自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个子学科。但是现在由于CL和NLP之间的界限越来越模糊,甚至两个领域的人常常去参加同样的会议,交流起工作来也完全没有障碍,于是一个问题出现了:NLP是跨语言学和计算机科学的交叉学科吗? 近日在NLP学术圈里,因为Twitter上的一个推文引发了对这个问题的一场小争论。 一、The Beginning 过程大概是这样的: 华盛顿大学著名的语言学教授Emily M. Bender在审核一篇跨语言应用的论文时,为作者数据集的混乱不
单细胞多组学技术为阐明单个细胞的基因组、表观基因组和转录组异质性的特征提供了见解。然而,它们给数据处理带来了新的计算挑战。2023年10月,《Briefings in Bioinformatics》发表了一种用于条形码索引的单细胞-单分子多组学数据分析的通用流程——ScSmOP,用于多模态数据分析。
Go 学习路线拖了好久了,主要是 Go 不像 Java,有着丰富的学习资料 + 过来人的各种踩坑,Go 的话,网上的学习资料比较零散,而且很多还是培训机构的,罗列一大堆知识,可能初学者看了和没看一样。
在如今 Python 和 Java 大火的市场前景下,我还是建议,如果你还在学校读书,或者你有大把的空闲时间,不着急去找工作,那就静下心来,好好学习一下 C 语言,会让你受益终生,也会让你的编程之路走的更远
你可能在各种应用中听说过机器学习machinelearning(ML),比如垃圾邮件过滤、光学字符识别(OCR)和计算机视觉。
为何要学编程 乔布斯说,「每个人都应该学习编程,因为它教会你思考的方式」。 我们学习编程,是不一定要成为程序员的。就像每个人都应该学习法律,但不是都要成为律师;就像每个人都应该学习经济学,但不是必须成
累到不累,因为我喜欢和读者交流的感觉。但也有伤心的,好不容易敲了很多字,发过去,发现人已经不在了,麻了麻了。我是能理解的,毕竟关注你了,加了微信,给你发了信息,等啊等,一直不回复,算怎么回事,耍什么大牌!
本文为系列的第二篇文章,试图解答以下问题中的6~10,如果你感兴趣的问题不在其中,请回复评论。
我写公众号的最初目的就是督促自己学习,分享一些教程,和专门搞生信的大佬们比起来,自己也就是菜鸟一枚,公众号更新也比较佛系,也不做推广,你能自行关注到,完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能,以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话,大家需要给你自己以定位,自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路,或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信,那也是分档次和研究方向的,如果只是分析别人的数据,比如预后模型这种,属于比较低端的水平。有的做开发,比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具,又或者是建数据库,这些属于开发类。另外,这个也和研究领域有很大关系,植物的,人的,微生物的,是有区别的,当然,很多基础工具都差不多,但需要相关的知识背景。我自己主要是做药,癌症,所以我会的技能主要和自己研究方向相关的,我也不是什么都掌握,因为我觉得,具备基础知识储备后,自己用到什么就去现学现卖,而不是一下子学会很多东西等着以后用,我个人认为这是效率极其低下的。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型领域又来新玩家。 据了解,学而思正在进行自研数学大模型的研发,命名为MathGPT。 面向全球数学爱好者和科研机构,以数学领域的解题和讲题算法为核心。 目前已经取得阶段性成果,并将于年内推出基于该自研大模型的产品级应用。 据悉,学而思已将MathGPT作为公司核心项目,由CTO田密负责。 今年春节前,该项目已经启动相应的团队建设、数据、算力准备和技术研发。 此外,学而思已经启动在美国硅谷的团队建设,将成立一支海外算法和工程团队,在全球范围内招募优
写在前面 如果单从NLP缩写包含很多方面: 有数学的非线性规划(Non-linear programming) 医学的无光感(No light perception) 心理学的神经语音规划(Neuro-linguistic programming) 计算机科学与语言学转换的领域(natural language processing) 这里指的是计算机科学与语言学转换的领域。(NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。(人工智能主要包含以下几个方面:自动推理-计算语言学-计算机视觉-进化计算-专家系统-自然
过去的2020年发生了太多的事情,2020年1月23日武汉封城历历在目,仿佛就在昨天。多少人经历了悲欢离合、多少店铺关张,又有多少企业倒下?所以这段时间我一直在思索人生的意义。人生的意义就是追求幸福的人生,可什么是幸福呢?
C语言是所有高级语言的前辈,C++,C#,Java ,都是由C语言演变过来的,包括现在很火的python,第一个Python编译器诞生,它是用C语言实现的。
随着人工智能不再是一个模棱两可的营销术语,而是一个更精确的意识形态,很多人被人工智能相关的各种术语所困扰。因此,我们为您介绍了人工智能世界中一些最重要的术语。
AI科技评论按:本月 18 日,由美中技术与创新协会(Association of Technology and Innovation,ATI)主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。本次会议的主要嘉宾包括:微软首席 AI 科学家邓力,微软院士黄学东,Uber 深度学习负责人 Luming Wang 等。华人之外,还有亚马逊 Alexa 首席科学家 Nikko Strom,微软小娜架构师 Savas Parastatidis 等业内知名专家。 大会主题是“探索 AI 的潜力,把 AI 技术应用于
作者 | 兰红云 责编 | 何永灿 自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样,是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。 所以自然语言处理工程师会有各种各样的背景,大部分都是在工作中自学或者是跟着项目一起学习的,这其中也不乏很多有科班背景的专业人才,因为技术的发展实在是日新月异,所以时刻要保持着一种强烈的学习欲望,让自己跟上时代和技术发展的步伐。本文作者从个人学习经历出发,介绍相关经验。 一些研究者将自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)和自然语言理解
AI 研习社按:本月 18 日,由美中技术与创新协会(Association of Technology and Innovation,ATI)主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。本次会议的主要嘉宾包括:微软首席 AI 科学家邓力,微软院士黄学东,Uber 深度学习负责人 Luming Wang 等。华人之外,还有亚马逊 Alexa 首席科学家 Nikko Strom,微软小娜架构师 Savas Parastatidis 等业内知名专家。 大会主题是“探索 AI 的潜力,把 AI 技术应用于实用
摘要 我们介绍了一种与构建适应性的自然语言接口有关的新型语言学习设置。它受到维特根斯坦语言游戏(Wittgenstein’s language games)的启发:一个人希望完成某种任务(例如:搭建某种积木结构),但是只能与计算机交互,让计算机完成实际操作(例如:移动所有的红色积木)。计算机最初对语言一无所知,因此必须通过交互从零开始学习,同时人类适当调整计算机的性能。我们创造了一种叫做 SHRDLURN 的积木游戏,并收集了 100 位玩家与计算机的交互。首先,我们分析了人类的策略,发现使用组合型和避免同
毕业于哈佛,曾任教于爱丁堡大学的教授Bonnie Webber获得了终身成就奖,曾任ACL财务总管的多伦多大学的Graeme Hirst教授获得了杰出服务奖。时间检验奖项则分为1995Winners和2010Winners,颁给了四篇论文:
懂算法的程序员 📷 不懂算法的程序员 📷 算法的力量 算法是计算机科学领域最重要的基石之一,但却受到了一些程序员的冷落。 许多小伙伴看到一些公司在招聘时要求的编程语言五花八门就产生了一种误解,认为学计算机就是学各种编程语言,或者认为,学习最新的语言、技术、标准就是最好的铺路方法。 其实大家都被这些公司和培训机构误导了。 编程语言虽然该学,但是学习计算机算法和理论更重要,因为计算机语言和开发平台日新月异,但万变不离其宗的是那些算法和理论。 例如数据结构、算法、编译原理、
自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样,是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。
我认为数据结构就是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 前辈们通过大量的实践,一点点总结出来的解决特定问题的公式。对于特定的问题,使用特点的公式,便可以为程序带来更高的运行效率和存储效率。
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