R 是一种开源编程语言，被广泛用作统计软件和数据分析工具。R 通常带有命令行界面。R 可在 Windows、Linux 和 macOS 等广泛使用的平台上使用。此外，R 编程语言是最新的尖端工具。
点击上方蓝色字体关注「顶级程序员」 转自机器之心 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。 在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）：http://sharpsightlabs.com/blog/master-r-obsolete/。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言
Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。
我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。(因为它最终会变得过时)。但同时，我想要消除你的恐惧： R 语言仍然很流行。 当我认为 R 语言 最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言 已经过时了。 我想要消除你的恐惧： R 语言 仍然很流行。 R 语言 是过去十年中发展最快的编程语言之一。 事实上，如果你开始学习数据科学，我仍然推荐从 R 语言开始。 所以，我想向你保证。R 语言绝对没有过时的。事实上，R 语言是非常受欢迎的而且是最好的数据语言。 为此，我想解释为什么我
AI 开发者按，麻省理工学院的研究人员最近推出了一种新的概率编程语言 Gen，这种语言让研究人员在不需要处理方程式和手动编写高性能代码的情况下，编写应用人工智能技术的多个领域的模型和算法。软件科学家 Jesus Rodriguez 写了一篇文章，文章介绍了 Gen 以及其他一些类似的工具，AI 开发者将他的文章编译整理如下。
如今的公司很难找到优秀的机器学习人才。当然，任何特定技能的要求都取决于机器学习项目的用途和要求，但是您的机器学习履历中必须具备的某些技能在各种项目要求中是一致的。通常，公司希望面试者具备丰富的机器学习技能，理论和编码能力，以便在需要时能够跨部门参与机器学习项目。 该领域的专家不仅需要具有扎实的机器学习算法水平，了解什么时候该应用什么算法，还需要掌握如何集成和接口。所需的核心技能是专门的，要求具有良好的数学理解，分析思维和解决问题的能力。尽管每个项目文件要求的特定技能各不相同，但对于所有角色而言，核心的机器学习技能都是不变的。
从事嵌入式的软件开发十几年，个人的一种感觉是稍微有点英语水平的人就能从事软件开发，但是要达到高手的水准英语还是不可或缺的，其实在编程过程中英语更多是表现在翻阅国外原汁原味的文档，英文不过关的情况下很难看明白，至于在编程的过程中的英文关键字影响其实很小，无论是英文还是中文关键字用的次数多了也就记住了，从理论上讲不懂英文的人也是可以从事编程代码的学习，但是要成为真正意义上的高手还是显得吃力一些，要比通常意义上的程序员要费劲而且在概率上也会小一些，毕竟如果英文不达标可能就是学历层面的问题，影响的不仅仅是英文可能还会有数学基础。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 探索游戏中的迷宫很有趣，然而玩多了就没啥“新鲜感”了？ 没错，如果游戏迷宫差别不大，时间一久就容易熟悉地图，降低了探索的乐趣。 现在，一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题： 利用马尔科夫算法，随机生成批量迷宫，没有一个是重复的，你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子： 不仅是2D迷宫，就连需要搭建好几层地图的3D迷宫，也能随机生成： 这个项目一出，立刻上了GitHub热榜，不到一周就已经收获2.6k
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 探索游戏中的迷宫很有趣，然而玩多了就没啥“新鲜感”了？ 没错，如果游戏迷宫差别不大，时间一久就容易熟悉地图，降低了探索的乐趣。 现在，一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题： 利用马尔科夫算法，随机生成批量迷宫，没有一个是重复的，你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子： 不仅是2D迷宫，就连需要搭建好几层地图的3D迷宫，也能随机生成： 这个项目一出，立刻上了GitHub热榜，不到一周就已经收获2.6k Star。 有
本论文介绍的DeepProlog是一种概率逻辑编程语言，通过神经谓词和深度学习结合起来。我们将展示现有的推理和正在学习的技术将如何适应新的语言。我们的实验表明，DeepProblog支持符号和子符号的表示和推理，程序的归结，概率逻辑规划，从样例中学习。据我们所知，这项工作首先提出了一个能把通用神经网络和表达概率逻辑建模和推理以某种方式结合的框架，从而有更强的表达能力和两种框架的优点，并且可以基于样例进行端到端的训练。
导读 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。 在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。（因为它最终会变得过时）。 但是当我认为 R 语言最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言已经过时了。 我想要消除
大数据文摘字幕组作品 马斯克已经让他的Tesla跑车飞上了天，然而地面上想打车的你，可能会发现随着春节的临近，越来越难呼唤到一辆车了。 加班需谨慎 要说打车，Uber是世界上最流行的打车软件之一。Uber必须不停地匹配搭车者和司机，并使他们能尽可能快地抵达目的地。这个简单的任务的每一步都需要优化，比如决定最优路径、最佳到达时间…… 然而，现实世界充满了不确定性。雨雪啦，事故啦，很多事件的发生都可能影响车辆的供需。 许多目前的机器学习模型还是基于确定性的，但是现实世界的数据基本都是不完整的，或者某种意义上不
选自Uber 作者：Noah Goodman等 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，Uber AI Lab 与斯坦福大学的研究团队开源了全新概率编程语言 Pyro。该语言基于 Python 与 PyTorch 之上，专注于变分推理，同时支持可组合推理算法。Pyro 的目标是更加动态（通过使用 PyTorch）和通用（允许递归）。它有一个灵活的基元库，用于创建新的推理算法并使用概率程序。Pyro 中可组合推理的核心抽象是 poutine（Pyro Coroutine 的简称）。Pyro 的推理算法是通过
paper: Symbolic Exact Inference for Discrete Probabilistic Programs
随着机器学习（ML）的爆发式发展，我们看到开发者为 ML 构建了很多复杂的模型和框架。在这些支持循环和递归的编程结构的先进模型推动之下，ML 领域涌现出大量的程序。同时，在我们构建这些程序的工具中也出现了一些有趣的问题，这里的工具也指的就是 -- 编程语言。 虽然机器学习领域没有一个专门的编程语言，但是有很多框架或库都提供基于 Python 的 API（比如 TensorFlow），又或者将 Python 用作建模语言（比如 PyTorch）。如今 Python 虽然在人工智能领域应用广泛，但是也存在一定的
编程语言是所有软件开发的基石，相信你我都会想这么一个问题。如何快速学会编程语言？这之间真的有什么方法或者所谓的捷径可走吗？亦或者说有什么方法与结论便于自己快速的学习一门语言。
选自Julia Blog 作者：Mike Innes等人 机器之心编译 任何机器学习系统复杂到一定程度，都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的编程语言实现。（格林斯潘第十定律） 我们很高兴看到机器学习大爆发，以及机器学习模型的复杂度和用来构建模型的框架。越来越多的顶尖模型更多地涉及到编程问题，通常它们需要支持循环和递归等编程结构，这给创建它们的工具（编程语言）带来了一些有趣的问题。 尽管机器学习没有专用的语言，但有的机器学习框架（如 TensorFlow）在 Pyth
学以致用不是学到的知识立即就有实践的空间，所以很多人在掌握的理论知识还没轮到实践的时候就已经把抛之脑后了，所以要真正意义上做到学以致用还是需要时间的，平时积累的知识点如果能够准确的应用到工作中，需要具备一定的条件首先平时学的知识点和平时工作中的相似度非常高，而且很重要的一条就是持之以恒的坚持去学习去温习，在很多人在工作中遇到问题然后回过头来去找对应的知识点，如果是在项目推进过程中发现了平时积累的知识点，那么效果上就会提升好几倍。
其实没有行不行只是想不想或者值不值得方面的问题，有些人在35岁去学习编程一样可以切入行业做的很不错，年龄大了毕竟在切入新的领域不像年轻的那样干脆，年龄大了一般来讲拖家带口的，切入新的领域困难可想而知，
在这篇名为《CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages》的论文中，来自哈工大、中山大学和微软的研究人员详细介绍了这一新预训练模型，该模型可处理双模态数据：编程语言（PL）和自然语言（NL）。
專 欄 ❈那只猫，Python中文社区专栏作者，福州大学大二水利专业学生，纯种非CS科班的数据分析师，熟练掌握Python数据分析大礼包，因长时间玩弄Keras而陷入深度学习的大坑中不能自拔。❈— 今天，谷歌联合Columbia University、Adobe（就是你们知道的那个Adobe）提出深度概率编程语言Edward，我就其发布Edward的专业论文，给大家介绍一下，这个秒天秒地秒空气的牛逼哄哄的新语言（框架）。 为什么开发Edward？ 因为现在的概率编程语言啊， Too Young！Too S
AI的快速发展激起了很多人的学习热情，但是初学者苦于大量的手动编程而止步不前，有没有一种编程语言可以让那些在计算机科学和数学领域专业知识较少的人，也能使用简洁的代码量来完成具体的AI应用呢？
代码补全(code AutoCompletion)就是在写代码的时候，IDE能够预测出下一段要写的代码，也是写代码时候选择使用IDE的重要原因。
当今深度学习以及大模型的飞速发展，带来了对创新技术的不断追求。在这一进程中，代码数据增强技术显现出其不可忽视的价值。
摘要：林迪效应可以简单地概括为“越活越年轻”。本文作者将林迪效应应用在编程语言之上，以预测编程语言的寿命。以下是译文。 林迪效应指出，经历的时间越长则未来生存的时间也越长。这适用于创造出来的事物，而不适用于生命体。一只小狗的寿命可能比一只老狗更长，但是一本已经在出版界发行了一个世纪的书可能在下一个世纪也会出现。 此前介绍了林迪效应的数学细节：幂律分布等等。而这篇文章所要阐述的关键事实是，如果某种东西具有林迪效应所描述的那种生存分布状态的话，那么其预期的未来寿命就等于当前的年龄。例如，开头提到的那本100岁的
近日，在提交编程语言设计与实现大会（PLDI）的一篇论文中，MIT 研究人员介绍了一种全新的概率编程系统 Gen。从计算机视觉到机器人和统计，用户可以通过 Gen 为应用 AI 技术的多个领域编写模型和算法，且无需处理方程式或手动编写高性能代码。此外，Gen 还允许研究人员编写用于预测任务的复杂模型和推理算法，这在之前是不可能做到的。
在很多人眼中，人工智能（AI）似乎是一个高高在上的领域，需要深厚的数学知识和高级学位才能涉足。然而，这种看法存在一定的误区。事实上，人工智能是一个非常广阔的领域，涵盖了从基础应用到前沿研究的多个层次。正如编程不仅包括开发编程语言，还包括熟练使用编程语言进行实际项目的开发，人工智能的入门也不需要高不可攀的门槛。本文将探讨如何从基础开始进入人工智能领域，并在这个过程中找到适合自己的定位。
语言模型 (LM) 通常用于自然语言文献中，以将概率分配给标记序列。LM 最近在用编程语言编写的源代码建模方面表现出出色的性能。这些模型特别擅长代码完成和从自然语言描述生成代码等工作。对于基于 AI 的编程支持，当前最先进的代码大语言模型已显示出巨大的改进。其中最大的模型之一 Codex 已被实现为 IDE 内的开发人员助手，可根据用户的上下文在真实世界的生产工具 GitHub Copilot 中自动编写代码。
知名软件开发公司 JetBrains 近日发布了名为「2019 开发人员生态系统现状」的调查报告。
多年的java开发经验切入到新的领域，需要熟悉的新规则和技巧。 但对于人工智能来说，不是简单的熟悉一下新的规则那么简单的事情了，主要人工智能是一个综合性极强，而且对数学算法要求相当高。 人工智能是一个综合性极强的方向，涉及到的东西很多，真正在学习过程中需要有选择性的进行学习。对于人工智能需要的编程语言涉及面也比较广泛，python，java，lisp，c++等等 所以单一的编程语言根本无法搞定人工智能，即使把这些编程语言都掌握了还会有许多的领域需要探索学习，毕竟编程语言只是一种工具。 1.基本数学知识 线
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书介绍了如何使用Stan进行贝叶斯统计建模，它已经成为最流行的概率编程语言。 本书介绍了如何使用Stan进行贝叶斯统计建模，它已经成为最流行的概率编程语言。 这本书分为四部分。第一部分回顾了建模和贝叶斯推理的理论背景，提出了一个建模工作流，使建模更工程而不是艺术。第二部分从一开始就讨论了Stan、CmdStanR和CmdStanPy的使用，然后讨论了基本的回归分析。第三部分介绍了一些概率分布、非线性模型和分层(多级)模型，这些是掌握统计建模的必要知识。还介绍了广泛
Zoubin Ghahramani 是英国皇家学会会士，剑桥大学信息工程系教授，Uber 首席科学家，英国国家数据科学研究所图灵研究所剑桥主任。Zoubin Ghahramani 教授曾工作或学习于宾夕法尼亚大学、MIT、多伦多大学、伦敦大学学院盖茨比组、卡耐基梅隆大学。他的研究聚焦于机器学习/人工智能概率方法，在这些主题上已经发表了超过 250 篇论文。他曾是 Geometric Intelligence（被 Uber 收购，成为了 Uber AI Labs）的联合创始人，指导众多人工智能与机器学习公司。2015 年，因其对机器学习的贡献，被选为英国皇家学会会士。
最近，我在翻阅两本比较新的 Python 书籍时，发现它们都犯了一个严重的低级错误！
自然语言（人类语言）与编程语言之间有着很多惊人的相似之处。前些天我做了一个关于这两种语言相似性的讨论，惊讶地发现自己很容易就找到了它们之间的许多共同点。 然而实际上，两种语言之间具有如此多的相同之处也尚在情理之中，这两种形式的语言都是非常基础层面上的语言，它们本质上是为同一个目的服务的——那就是沟通。尤其是用来沟通思想和表达方式，有时也可以用来传达指令。 编程语言之间的相似之处比人们乍看上去的还要多得多。这意味着如果你很了解某一门编程语言，学习其他编程语言（至少同类型的编程语言）就变得十分容易。最开始的两种
初学者想要谋个职位主要还是看基础，从项目角度考量没有多少可比性，硬是要求一个刚毕业的学生能够具备很强的项目经验是一件很苛刻的事情，但现在的招聘单位还是喜欢在要求里面写上拥有一定的工作经验，单纯的写上招聘应届毕业生的单位少的可怜，这种大环境下导致很多刚毕业你的人只能在简历上做做文章，如何甄别要求是不是要的是应届生，在招聘上要求是2年左右工作经验的，距离招收应届毕业生就不远了。
谷歌（Google）、优步（Uber）等公司正在构建能自我怀疑的人工智能系统，人工智能将会通过接受不确定性来做出更好的决定。 深度学习作为人工智能中最强大的方法，正在获得一种新的能力：一种不确定感。优步(Uber)和谷歌(Google)的研究人员正在对这两个最受欢迎的深度学习框架进行修改，使它们能够处理概率问题。这将为最聪明的AI程序提供一种方法来衡量他们对预测或决策的信心——从根本上说，就是让他们知道什么时候应该怀疑自己。 深度学习涉及到向一个强大的神经网络提供实例数据，这在过去的几年中取得了巨大
坦白的讲一个人获得知识的方法有两种，一个是通过别人教，另一种就是自己学，然而通过别人教的方式一般都是需要付出一些金钱的，比如我上学的时候需要教学费，培训的时候就需要教培训费，而且越是有专业性的东西支付的费用就越高； 相对于第一种方法另一种方法自学就显得经济的多，也更能体现出一个人的能力，然而自学却不是每一个人都能很好的掌控的，他需要这个人有控制力，毅力，分析力，理解力，阅读能力，实践能力以良好的逻辑思维能力。是不是感觉自学的学问很大，如果有很强的自学能力是不是感觉牛逼闪闪？任何事都是有风险的，自学也是，
众所周知，人工智能对计算机科学和数学知识的要求之高，阻碍了人工智能研究的普及，以及初学者的入门动力。
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。
我不喜欢一来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
很多编程找工作的人，都在唱衰C语言，C语言是很基础的编程语言，但是从工作机会来看相比java，php，python等编程语言少了很多。 那么C语言真的不行了嘛？ 不值得学习了？ C语言貌似过时的几种表现 1. 在2016年编程语言排行榜上，C语言排名进一步下降，王小二过年，一年不如一年。java现在目前坐稳了第一位，php，python等语言上升势头，也非常迅猛。起码表面看起来C语言就业形势不乐观。 前两年和同事聊天，同事感叹到咱们转行做应用算了，现在做底层语言都落伍了，准备看看机会换个工作，结果大部分都
现代代码生成工具利用大型语言模型（LLMs）生成完整的代码，但使用这些工具存在安全挑战。研究人员对代码生成工具的安全性进行了探讨，尤其是GitHub Copilot生成的代码的安全性。他们通过分析公开项目中的代码片段，发现35.8%的Copilot生成代码存在常见弱点，分布跨越多种编程语言。这些安全漏洞多样，涵盖42种不同的弱点枚举（CWE），其中OS命令注入、随机值不足和异常条件不当处理最为频繁。此外，其中11个CWE属于2022年CWE前25位。研究结果强调开发人员在使用Copilot和类似AI代码生成工具时需谨慎，建议进行安全检查，以确保生成的代码安全性。
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
有不少刚刚上大学的计算机专业学生问我，应当怎样去规划自己的编程学习，哪些东西比较重要。我虽不是什么大牛，但好歹也学了这么多年计算机，接触过几门技术，待过几家相关行业的公司。在这里，我分享一下自己的看法。我说的未必就是正确的，你也不必完全照做，只不过多一点经验之谈，供以后想成为程序员，或者打算从事相关工作的朋友参考。其他朋友没事也可以听听，了解下，说不定其中有你感兴趣的地方。 首先，大家最关心的问题就是：我该学什么语言？这个问题一向没有标准答案。各种技术社区里吵了很多年，并将继续争论下去。对此，我的建议是：学
翻译：Play with Rust easily - 轻松玩转Rust 翻译自 Play with Rust easily 作者 : Wilfried Kopp aka. Chevdor 译者: Si
小黑，Datawhale团队成员，秦时明月十年铁粉，本科就读于山西大学，保研至天津大学并硕博连读，现为2018级博士，研究方向：脑机接口。
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