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  • 原创 2017-12-04 干货资源 AI科技大本营 机器学习工程师自学指南! 本文将会介绍机器学习的方方面面,从简单的线性回归到最新的神经网络,你不仅仅能学会如何使用它们,并且还能从零进行构建。 以下内容以计算机视觉为导向,这是学习一般知识的最快方法,并且你从中获得的经验可以很容易地迁移到机器学习的其他领域。 本文我们将会使用TensorFlow作为机器学习框架。 学习是一个多维因素作用的结果,所以如果能基于学习资料,理论和实践并重,学习效果会好很多。另外,还有一个很好的实践方法是参与Kaggle竞赛,通过竞赛的形式解决实际生活中的问题,从而巩固此前所学。 (要求:关于Python,你无需达到专家级别,但要很好地掌握基础知识) 1.课程 1.1  实用机器学习(约翰霍普金斯大学) https://www.coursera.org/learn/practical-machine-learning 1.2  机器学习(斯坦福大学) 以上两个课程会教你一些数据科学和机器学习的基础知识,也有助于你对更有难度知识的学习和掌握。 https://www.coursera.org/learn/machine-learning 1.3 CS231n:面向视觉识别的卷积神经网络 …

    hq Asked on 2017年12月7日 in AI.
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  • 35年编程史沉淀下来的8条宝贵经验 1. 时刻提醒自己:学习 学习某件事的第一步是承认你不知道。这听起来很正常,但经验丰富的程序员还记得要真正让自己承认这一点需要花多长时间。很多计算机科学专业的学生毕业的时候,都有一种很傲慢的态度,就是“我知道最好的”,但其实这只是一种虚张声势,他们不知道从哪里来的自信,就好像他们什么都知道,并且需要向每一位新同事强烈的证明这一点。换句话说:你所谓的“我知道我在做什么!”这种态度会妨碍你学习新的东西。 2. 不要试图证明自己是正确的 要想成为优秀的人,你必须学会吃一堑长一智。但是千万小心,经验也可能教会我们重复一些不良行为,甚至也教会我们养成一些不好的习惯。我们都遇到过有8年经验的程序员。对于他们来说,同样的经历,重复了8次。为了避免这种综合症,看看你做的每一种事情,然后问自己:“我怎样才能让它变得更好?” 新手(以及很多经验丰富的开发人员)会看着他们自己写的代码,欣赏它的奇妙。他们编写测试来证明他们写的代码是可以运行的,而不是试图让它运行失败。真正优秀的程序员会积极地寻找他们的错误在哪里,因为他们知道最终用户会发现这些遗漏的bug。 3. “代码可以运行了”这个目标不是终点,而是起点 是的,你的第一步总是想写出质量很高的代码,而且代码上面都写满了注释。但是一般的程序员在这一点上就退出,然后继续下一件事。 但是一旦“完成”就停止了这种思想就像是拍一张快照,然后期待它是一件艺术品一样。伟大的程序员都知道第一次迭代只是一次迭代。它运行起来了,恭喜你!但你的工作还有很多。现在,使它变的更好。 其实这个过程就是在定义“更好”的含义。让它变得更快能有什么价值吗?可重用更高有什么好处吗?更可靠吗?答案随着每个应用程序的不同而不同,但是过程都是一样的。 4. 写三次代码 好的程序员目标是写出可以运行的软件就可以了。伟大的程序员写出来的软件目标是运行得非常好。通过一次编写这种情况几乎不可能发生。最好的软件通常被写三次: 首先,编写软件以向你自己(或客户)证明解决方案是可行的。其他人可能没有意识到这只是一个概念验证,但你确实这么做了。 第二次可以让它正常地运行。 第三次你能够让它平稳的运行。 当你看到最优秀的开发人员的工作时,这种级别的工作可能并不明显。他们所做的一切看起来都很出色,但你没有看到的是,即使是开发界的大腕儿,也可能在向其他人展示他们的软件之前就已经抛弃了第一个和第二个版本。抛弃之前的代码并开始编写另一个版本是一种强大的方式,可以将“更好地”融入到您的个人工作流程中。 …

    hq Asked on 2017年12月7日 in other.
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