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  • Deeplearning Algorithms Tutorial(深度学习算法教程)

    最近以来一直在学习机器学习和算法,然后自己就在不断总结和写笔记,记录下自己的学习AI与算法历程。 机器学习(Machine Learning, ML)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身的性能。
  • 机器学习实战(Machine Learning in Action)

    机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。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身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智...
  • Edward中文文档

    Edward 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python 库。它是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台,其涵盖的模型范围从在小数据集上的经典层次模型到在大数据集上的复杂深度概率模型。Edward 融合了以下三个领域:贝叶斯统计学和机器学习、深度学习、概率编程。
  • Docker — 从入门到实践(v1.1)

    Docker 是个划时代的开源项目,它彻底释放了计算虚拟化的威力,极大提高了应用的维护效率,降低了云计算应用开发的成本!使用 Docker,可以让应用的部署、测试和分发都变得前所未有的高效和轻松!无论是应用开发者、运维人员、还是其他信息技术从业人员,都有必要认识和掌握 Docker,节约有限的生命。
  • Docker — 从入门到实践(v1.0)

    Docker 是个划时代的开源项目,它彻底释放了计算虚拟化的威力,极大提高了应用的维护效率,降低了云计算应用开发的成本!使用 Docker,可以让应用的部署、测试和分发都变得前所未有的高效和轻松!无论是应用开发者、运维人员、还是其他信息技术从业人员,都有必要认识和掌握 Docker,节约有限的生命。
  • 软件设计的哲学

    斯坦福教授、Tcl 语言发明者 John Ousterhout 的著作《A Philosophy of Software Design》,自出版以来,好评如潮。按照 IT 图书出版的惯例,如果冠名为“实践”,书中内容关注的是某项技术的细节和技巧;冠名为“艺术”,内容可能是记录一件优秀作品的设计过程和经验;而冠名为“哲学”,则是一些通用的原则和方法论,这些原则...
  • PyTorch 0.3 中文文档 & 教程

    PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,底层由C++实现,应用于人工智能领域,如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发,并且被用于Uber的概率编程软件Pyro
  • PyTorch 1.0 中文文档 & 教程

    PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,底层由C++实现,应用于人工智能领域,如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发,并且被用于Uber的概率编程软件Pyro
  • 前端开发者指南 2018

    这是一个任何人都可以用来学习前端开发实践的指南。它大致地概括并讨论了前端工程的实践:如何学习前端以及在 2018 年开发中用到的工具。
  • PyTorch 0.4 中文文档

    PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,底层由C++实现,应用于人工智能领域,如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发,并且被用于Uber的概率编程软件Pyro