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    普林斯顿计算机公开课》

    摘录笔记 《普林斯顿计算机公开课(原书第2版)》 布莱恩·W. 柯尼汉 373个笔记 ◆ 前言 云计算的快速应用增加了另一层复杂性。...我们很快就会看到,给这个程序添上几行代码,然后把它放到网页中,世界上的所有人就都可以使用它了 Python由吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)于1990年在阿姆斯特丹的荷兰国家数学和计算机科学研究学会...我们不会在这里深入讨论机器学习,但Colab对于开始使用Python也很有用 Colab...blockquote> 解释器和虚拟机是模拟真正或假想计算机的程序,可以面向它们编译并运行代码,这就是JavaScript和Python...事实上,情况比听起来更糟,因为IP地址是按块分配的,因此使用效率不高(普林斯顿大学真有131000台计算机同时在工作吗?)。无论如何,除了少数例外,世界上大部分地区的IPv4地址都已分配完毕。

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    普林斯顿博士:手写30个主流机器学习算法,全都开源了!

    机器之心报道 参与:思源、一鸣、张倩 用 NumPy 手写所有主流 ML 模型,普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源了一个非常剽悍的项目。...NumPy 作为 Python 生态中最受欢迎的科学计算包,很多读者已经非常熟悉它了。它为 Python 提供高效率的多维数组计算,并提供了一系列高等数学函数,我们可以快速搭建模型的整个计算流程。...最近,来自普林斯顿的一位博士后将 NumPy 实现的所有机器学习模型全部开源,并提供了相应的论文和一些实现的测试效果。...我们发现作者 David Bourgin 也是一位大神,他于 2018 年获得加州大学伯克利分校计算认知科学博士学位,随后在普林斯顿大学从事博士后研究。

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    学界 | 为数据集自动生成神经网络:普林斯顿大学提出NeST

    选自arXiv 机器之心编译 参与:李亚洲、李泽南 普林斯顿大学最近提出的 NeST 方法从新的角度为神经网络优化打开了方向。...普林斯顿的研究人员得到神经网络架构的传统方式是:遍历网络架构的参数和对应的训练,直到任务表现达到收益减少的点。但这种方法面临三个问题: 1....为了解决这些问题,普林斯顿研究员在这篇论文中提出了中全新的神经网络合成工具 NeST,既训练神经网络权重又训练架构。受人脑学习机制的启发,NeST 先从一个种子神经网络架构(出生点)开始合成。...普林斯顿大学的研究人员表示,NeST 从人脑结构中获得了三个方面的启发。 ? 表 5. 合成的 AlexNet(错误率 42.76%) ? 表 6....为了解决这个问题,普林斯顿的研究者们在 NeST 中加入了一个基于重要性的神经元/连接修剪算法来消除冗余,从而实现了稀疏性和紧凑性。这大大减少了存储和计算需求。

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    当年发明hello, world的大神,后来怎么样了?

    Python 2 ? Python 3 ? Ruby ? Kotlin ?...02 “历史上最伟大的十大程序员” 前些年,数据叔看过一篇网文《历史上最伟大的十大程序员》,布莱恩·柯尼汉跟比尔·盖茨、Java之父詹姆斯·高斯林(James Gosling)、Python之父吉多·范罗苏姆...布莱恩·柯尼汉生于加拿大多伦多,曾在贝尔实验室计算科学研究中心担任高级研究人员,长期在普林斯顿大学任教。...▲听布莱恩·柯尼汉讲述C语言的往事,英文字幕,来源:Computerphile 03 普林斯顿计算机公开课 从1999年开始,布莱恩·柯尼汉教授在普林斯顿大学开设了一门名叫“我们世界中的计算机”的课程(...▲《普林斯顿计算机公开课》,点击图片了解更多 在《普林斯顿计算机公开课》一书的前言中,柯尼汉教授提到了斯诺登的棱镜门事件和美国国家安全局对德国总统默克尔的窃听,并表示“科技并非人们想象的那么美好和神奇

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