学VC并不是传说的那么难，可不下些功夫是学不成的。学编程急不得，没有编程的基础知识上来就学VC肯定碰一头灰，说VC难就难在这点上了。如果硬上，意志坚强的话还能挺过来，但最后还得回头来补习基础知识。意志不坚强的话，很有可能就此放弃，并留下一个VC难得不得了的印象。
下图是知识星球的一位小伙伴的非常用心的提问，简单分享一下，希望这位读者的经历以及我的回答能够对你有启发。
学编程 5 年多了，我学过十几种编程语言，比如 C、C++、Java、Python、JavaScript、Go、PHP、C#、SQL、Scala 等。
作者 懒懒dě-nms 今天刚好为站点的后台弄了下https，就来分享我了解的吧。 密码学最早可以追溯到古希腊罗马时代，那时的加密方法很简单：替换字母。 早期的密码学： 古希腊人用一种叫 Scytal
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。
据德国亥姆霍兹联合会慕尼黑中心报道，现在的细胞生物学已不再局限于静止状态，还尝试去理解细胞群的动态发育。其中的一个例子是从前体细胞（造血干细胞）产生不同类型的血细胞。“造血干细胞变成某种特定细胞类型的决策过程无法观察。目前，回顾验证这个决策过程的唯一途径，就是细胞表面的标记物。”德国亥姆霍兹慕尼黑中心（Helmholtz Zentrum München）计算生物学研究所(ICB)定量单细胞动态研究组研究人员说。 最近，他的团队开发出了可提前预测这个决策过程的算法，而深度学习正是其中的关键。“深度神经网络(D
我不能一一全部解答，我收集了比较有代表性都问题，如果你也是准备转行程序员的人，相信你也会纠结同样的问题。
1982年 拜占庭将军问题 Leslie Lamport等人提出拜占庭将军问题（Byzantine Generals Problem），把军中各地军队彼此取得共识、决定是否出兵的过程，延伸至运算领域，设法建立具容错性的分散式系统，即使部分节点失效仍可确保系统正常运行，可让多个基于零信任基础的节点达成共识，并确保资讯传递的一致性，而2008年出现的比特币区块链便解决了此问题。 David Chaum提出密码学网路支付系统 David Chaum提出注重隐私安全的密码学网路支付系统，具有不可追踪的特性，成为
美国《每日科学》(Science Daily)网站刊登了来自德国一家环境卫生研究中心—慕尼黑Helmholtz研究中心的一篇文章，题目是：深度学习技术被用于预测造血干细胞的发育进程。 自动驾驶、自动语音识别、围棋游戏：这些应用使深度学习技术获得了越来越多的公众关注。目前，德国慕尼黑Helmholtz研究中心与瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和德国慕尼黑工业大学(Technical University of Munich，TUM)合作，已经将该技术用于预测造血干细胞的发育过程。在《自然
秉承这在高中oi刷题的一颗热血之心，我也是到了大学后参加了蓝桥杯作为自己的第一个竞赛点出发，本文就是主要来和大家聊一下我对蓝桥杯的备考路线，及网络资源的分享。
我们生活在信息爆炸的时代，每时每刻都在产生海量的数椐。我们在微博、微信、社交网站、门户网站、移动终端等众多的设备商产生的海量数据，面临着无法处理数据的困境。例如电商行业，每天客户的注册、建议、投诉、订单以及喜好等行为都会被记录下来，几乎每一个大公司都拥有自己庞大的客户数据信息。如何从海量的数据中提取有用的知识或者模式来改善企业的管理或提高团队运行效率，已成为如今亟待解决的问题，数据挖掘技术正是解决这一难题的有效方法。
趣味算法（第二版）读书笔记： day1: 序章|学习的方法和目标. day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|指数型函数对算法的影响实际应用 day4.数学之美|斐波那契数列与黄金分割 day5.算法实践|贪心算法基础 day6.算法实践|最优装载 day7.算法实践|背包问题
摘要 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自
大家可以对照自己的团队，是不是很多团队都是接需求不做设计就干，搞到一半发现N多没想明白，推倒重来再重写大量代码，还美其名曰，需求这么紧，哪有时间做技术方案。
导语：读书，伴随技术人的一生。技术人通过读书增长见闻、精进技术，提升人生境界。 2020年五一期间，我们特别邀请几位鹅厂技术大牛分别推荐曾经读过的好书佳作，以飨读者。 推荐人介绍 Mkliu，腾讯安全平台部基础研究团队负责人，腾讯即视负责人。曾先后任职于绿盟科技、Mcafee和Intel Security从事安全研究工作。自2016年加入腾讯安全平台部至今，先后参与安全研究、AI安全攻防研究及AI算法落地工作。 目前带领团队研发的腾讯即视智慧视频分析系统可以适配智慧城市、智慧建筑、智慧园区
相信不少 CS 学生都有关于项目到底要怎么准备的问题，可能大家认为要做个非常强的项目才有机会面试。
之前在B站做了一期算法工程师能力拆解的视频，引来很多小伙伴私信咨询。问我最多的问题就是我想要做算法，请问应该怎么办？
大家好，我是谢翔，来自矩阵元。今天很高兴能够与大家分享矩阵元最近的一些研究成果。主要的方向是隐私计算，以及基于密码学的隐私开源框架—Rosetta。
AI 科技评论按：自己的工作会不会被越来越强大的人工智能取代，这种担心一直盘踞在人类的心中。人脸识别、医学图像诊断，包括曾经被认为不可能被人工智能攻破的围棋，现在人类都已经败给了人工智能。 来自UC伯克利大学工业工程与运营研究部的机器人学教授Ken Goldberg日前撰文表达了他的看法。在他看来，人类未来更应该、也更可能形成联盟而不是对手。谷歌的人工智能首席科学家李飞飞博士表示对文章观点非常认同，她也认为未来AI驱动的世界中，人与机器的协作是关键。 那么， AI 科技评论就带你一起了解一下他们对人类和人工
在实际的视觉应用场景中，我们常常会遇到物体/元件的计数问题，而计数时比较常见的情形就是物体相邻或粘连，对相邻或粘连物体的分割将直接影响着最终计数的准确性。后面将分篇介绍粘连物体分割计数的常用方法，包括：
当然，上面这些和前后端分离没有一毛钱关系，我们只是介绍了下一个项目的文件夹应该有哪些构成。
深入浅出数据分析 以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术。
本笔记主要问题来自以下两个问题，以及我自己面试过程中遇到的问题。 深度学习相关的职位面试时一般会问什么？会问一些传统的机器学习算法吗？（http://t.cn/RMrVwoU） 如果你是面试官，你怎么去判断一个面试者的深度学习水平？（http://t.cn/RIQnMZv） 以下问题来自@Naiyan Wang（http://t.cn/RjVwbgQ） 1.CNN最成功的应用是在CV，那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo里也用了CNN？这几个不相关的问题的相
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80787307
借此机会，正好开设「三叶的小伙伴们の经历分享」栏目，让更多同学的学习/上岸经验能够被有效分享，并通过此栏目相互结识（欢迎大家投稿，投稿邮箱：ac_oier@hotmail.com 或微信：oaoaya
如阅读体验不好，可直接跳到文末阅读原文访问原文链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913 查看。
索性就把各种其它机器学习算法都演示一遍吧，接下来是支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，五年前我就在咱们生信技能树公众号分享过它的用法，见：一文掌握SVM用法（基于R语言） ，如果要完全理解SVM原理及算法，还需要理解 线性回归，最小二乘法，逻辑回归，线性分类器，线性可分，核函数，损失函数。。。。。。
16 ~ 24 年，算下来我学编程 8 年多了，这期间我学过十几种编程语言，比如 C、C++、Java、Python、JavaScript、Go、PHP、C#、SQL、Scala 等。
工业机器人以刚体动力学为基础，把驱动、传感和控制集成到一起，例如：机械臂对货物进行抓取时，其过程为：1、任务规划：确定机械臂如何运动可以实现货物抓取；2、目标响应：确定驱动元件如何响应（电机转几圈），能够使得机械臂执行预定的操作；3、状态反馈：采用传感元件监测机械臂是否达到了预定位置，并确定具有多少偏差；4、误差调整：对偏差进行修正。
前端开发的日常工作更多的是围绕着需求和业务逻辑来展开，用js操作的也是json和dom会比较多一些，那么在这样的日常工作中，如何体现出“扎实的数据结构和算法”的优势呢？
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。
2、对51单片机的操作本质上就是对寄存器的操作，对其他单片机也是如此。库只是一个接口，方便使用者使用而已。
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。
本文整理了一下机器学习领域常用的15个术语，希望可以帮助大家更好的理解这门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多个领域的庞杂学科。
在 Java 中最常见的就是强引用，把一个对象赋给一个引用变量，这个引用变量就是一个强引 用。当一个对象被强引用变量引用时，它处于可达状态，它是不可能被垃圾回收机制回收的，即使该对象以后永远都不会被用到 JVM 也不会回收。因此强引用是造成 Java 内存泄漏的主要原因之 一。
据加拿大麦吉尔大学报道，人工智能有助于阿尔茨海默症的早期诊断。想象一下这样的情形：多年后医生能够识别出谁可能会患老年痴呆症。这种预后能力可能会让病人及家人有时间来规划和管理治疗与护理。多亏了加拿大麦吉尔大学（McGill University）进行的人工智能研究，世界各地的临床医生可能很快就具备这种预测能力了。 加拿大道格拉斯心理健康大学研究所(Douglas Mental Health University Institute)神经影像实验室（Translational Neuroimaging
【新智元导读】程序员 Per Harald Borgen 在 Medium 刊文，介绍了他在一年的时间里，从入门到掌握机器学习的历程。Borgen 表示，即使没有博士学位和高深的数学造诣也能掌握机器学习。这一点相信对不少人都挺有吸引力和启发。不过，博士学位或许真的并非必须，但要掌握机器学习，学再多的数学也不会嫌多。下面就来看 Borgen 不脱产，从菜鸟变熟手提升业绩的故事。 第一步：Hacker News 和 Udactiy Borgen 对机器学习的兴趣始于 2014 年。跟很多人一样，他最初是看到 H
机器人是否需要专用的芯片支持？要想开发机器人芯片，首先必须弄清楚是否有这方面的需求。一方面，尽管今天能实用的机器人数量还比较少，但在可预期的未来，很多人相信会诞生一批经济适用、量大面广的现象级产品，就像无人机、无人车一样，由于其功能的丰富，其总数量甚至会达到百亿级，超过个人电脑、手机的数量。如此庞大的应用空间，按照过去计算机的发展经验，必然伴生孕育着新型计算系统，所以未来机器人系统需要芯片这一点比较肯定。接着，另外一个问题，是否需要设计专用芯片？今天现行的如CPU、DSP、GPU、神经网络或他们的组合是否就够用了？这个问题还需要从机器人的功能角度出发去分析。一方面，我们会赋予机器人更多的智能能力，使他能够听说看甚至决策；另一方面，机器人也将具有越来越强运动能力。而这些都是现行芯片所解决不好的，我们认为今天机器人无法大规模普及，和他们的能力不足直接相关，而这种能力除了算法方面的改进外，性能的大幅提升也是必要的。因此，我们认为需要设计面向机器人的专用芯片，以解决机器人在应用中的若干问题，为未来机器人的大发展提供硬件基础。
在成为程序员之前，我干过很多工作。由于学历的问题（高中），我的工作基本上都是体力活。包括但不限于：工厂普工、销售（没有干销售的才能）、搬运工、摆地摊等，转行前最后一份工作是修电脑。这么多年，月薪没高过 3300...
最近在赶paper，码字的时间不多，也刚好借着这个机会践行“写少、少写，写好”。今天谈谈如何对比多个机器学习算法的性能，阅读本文需要基本的统计检验知识，比如明白假设检验中 P<0.05通常说明了统计学显著性差异。 0. 背景 对比多个机器学习的算法性能是研究中很重要的一步，举几个常见的场景： 假设你开发了一个新的算法，那么希望在多个数据集上证明你的新算法是 state of the art（最牛逼的）。 假设你找到了一个新的数据集，你想研究到底什么算法在这个数据集上表现最优。 结合上面两个场景，你想知道
对一个数组，按指写个数n，划为一组。 比如有一个数组，包含1200000 的数据，要求每1000为一组。放到一个新的Array里要怎么处理呢。 方法肯定有很多，可以一一来验证。
机器人的动作往往比较笨拙。 对于我们人类来说，健康的大脑可以处理身体运动的所有微小细节，而不需要有意识的关注。但对于无脑的机器人来说并非如此，事实上，计算机器人运动是其自身的科学分支。 据外媒《The Conversation》报道，华盛顿大学蛋白质设计研究所的研究人员已经找到如何应用最初设计的一种帮助机器人移动的算法去帮助解决另外一个完全不同的问题：药物研发。该算法已经帮助解开了一类称为肽大环化合物的分子，其具有吸引力的药物性质。 一小步与一大步 运动规划的机器人学家设想它为“自由度”，以金属机械臂为
前段时间我写过一篇看视频的一点小建议，今天把看书的一点小建议补上，免得给大家带来误解：吴师兄不爱看书，只爱看小视频。
近年来，算法行业非常火爆，越来越多的人在学习算法。计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已渗透到互联网、商业、金融业、航空、军事等各个领域，改变着这个世界。
一、什么是有效地训练？ 很多ACMer入门的时候，都被告知：要多做题，做500多道就变牛了。其实，这既不是充分条件、也不会是必要条件。 我觉得一般情况下，对于我们普通学校的大学生，各方面能力的差距不会太大，在这种情况下，训练和学习的方法尤为重要。 其实，500题仅仅是一个标志，而且仅仅表示你做ACM-ICPC有一定的时间，算是入门了吧，而且这500道题目中自己独立思考做出来的有多少，半小时内做出来的有多少，看别人的题解做出来的题目有多少，半年后仍然会做的题目有多少........ 二、训练的目的是什么？ 1、提高编程能力 2、学习算法，（读书，读论文，包括做一些题目验证） 3、准备好面临将到来的挑战（熟悉题型，调整心态） 4、启发思维。 三、关于算法学习的一些建议： <1>算法学习是ACM比赛所要推广或者要提倡的一个方面 记得曾经路过某人的blog，上面说他作比赛的时候遇到了一个dijkstra，他没做出来，然后评论到（大意）：我才不会花时间去搞明白“这种”算法。 “这种”也许有可能是指：没什么实用性，对吧，这样我就不想评论了（又是有关科学和工程的讨论）。但起码有一点需要明确的：ACM-ICPC比赛时关于计算机科学的比赛，计算机科学是算法的科学，计算机算法中dijkstra有着重要的实际和启发意义，所以比赛一定要考。 你参加这个比赛，要拿奖，就必须学习这种算法。你也许觉得你智商很高，但ACM-ICPC比赛本身不是智力比赛，比赛就是要让你去学习这些东西，所以，如果你不想学的话，我觉得也没有必要参加。说道这，可能偏题有点远，但是希望以上的分析能得出这样一个基础结论：不想学好算法，那没有必要来比赛。 <2>用模板是不好的 现在很多我们弱校的ACM-ICPC选手比较依赖模板，说实话，我也很依赖，但是我起码知道一点，这样是不对的，某种意义上说，这是你没有把算法学明白的一种表现。而且也严重影响编码速度。在我参加过的亚洲区域赛和亚洲区域总决赛（EC Final），那些大佬们从来没有看过模板，全部现场敲。正常的比赛绝对不会考察模板题的，每道题都是3到5个知识点糅合到一起考察的。 我觉得敲代码的时间没有浪费，某大牛曾说：因为每次敲都有可能有不同的错误，所以不用模板是好习惯。我最开始学dancing link的的时候，自己敲出了代码，然后接下来的几道题部分参考了以前的代码，后来基本上是直接copy。现在，当别人问我dancing link算法或有关的题目的时候，我已经是一脸茫然。 所以，用模板是不好的，有时候由于某些原因可能你用了模板，但你起码要知道这要做是不对的，并且有机会要改正。 <3>需要深入学习 像 ACRush、zzy、ahyangyi…等等国家队的天才们，本身难以说我们与他们之间有什么可比性。但是他们的学习方法应该还是值得借鉴的，他们的学习方法当然我们得不到言传身教，但是从他们在国家队集训的论文中和他们搞完ACM-ICPC以后的轨迹中，可以有所体现。那就是：深入学习。 首先，我觉得ACMer学算法不应停留在看看代码实现这个层面，在算法思想上要有清醒的认识，在正确性分析上要也应该要有较好的逻辑。因为网上的代码的实现上的一些细枝末节很可能掩盖了算法本身有的简洁性、美感和思想。因而丧失了对算法整体上的一些认识。还拿dijkstra算法打比方，有些算法不是基于 dijskstra的直接建模，而是需要你修改这个算法，这时你对算法没有真正理解的话，也就一筹莫展了。 所以，要阅读论文和书籍，尤其与英文书籍，窥到它的本质。另一方面，只有这样，你学的的东西才能在ACM-ICPC以外，给你一定的启发——否则你会迅速忘掉它的。
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，以下是以更新的：
其实也基本上忘完了学生时代学习的排序算法，一点也想不起来了 ，归结原因就是日常搬砖用的都是现成的方法和工具类，比如说java应用开发中常用的方法Collections.sort();基本上不用我们手写代码了，慢慢退化了成为了一名搬砖者。
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。
作为一个全新的领域，数据科学的飞速发展让人激动。数据科学在带来巨大经济效益的同时，人们在数据科学技术方面的知识沟也逐渐出现，这意味着更多的人需要试图了解和学习数据科学。
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