2018年，73％的开发者都计划学习人工智能
文techrepublic译钟国敬￭2017年有17％的开发人员在AI或机器学习方面工作。还有73％的人表示计划在2018年学习这些技术。￭46％的开发者表示他们很可能会在2018年寻找一份新工作。——DigitalOcean报道随着人工智能（AI）开始几乎渗透到每一个行业，越来越多的开发人员正在制定计划学习这项技术以增加自身的商业竞争力。DigitalOcean的一项调查显示，约83％的开发者在2017年没有从事AI或机器学习的经验，但其中73％的人表示计划在2018年学习这些技术。据ZDNe...
教程 [2026-05-02]
2018值得尝试的无参数全局优化新算法，所有测试取得最优结果
新智元编译作者：DavisKing【新智元导读】本文介绍了一个名为LIPO的全局优化方法，这个方法没有参数，而且经验证比随机搜索方法好。基于此，作者提出了MaxLIPO和置信域方法混合使用的优化方法，在所有测试中，都取得了最优结果，而且不需要任何参数。你还在手动调参？不如试一下更好的方法。有一个常见的问题：你想使用某个机器学习算法，但它总有一些难搞的超参数。例如权重衰减大小，高斯核宽度等等。算法不会设置这些参数，而是需要你去决定它们的值。如果不把这些参数设置为“良好”的值，这个算法就不会起作用。...
教程 [2026-05-02]
从零开始学人工智能-Python·决策树（四）·树
作者：射命丸咲Python与机器学习爱好者知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/carefree0910-pyml个人网站：http://www.carefree0910.com本章用到的GitHub地址：https://github.com/carefree0910/MachineLearning/blob/master/Zhihu/CvDTree/one/CvDTree.py本章用到的数学相关知识：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24498...
教程 [2026-05-02]
未来汽车的发展方向将是以自动驾驶为核心
未来汽车将是以自动驾驶为核心，以共享出行为商业模式，以纯电动/增程式汽车为主要交通工具的时代。一、自动驾驶迟早会到来当下，科技公司，供应商，整机厂都在研发无人驾驶技术，他们在这一领域投入大量的资金和人力，也培养了很多相应的人才。如今计算能力不断发展，而且专用于神经网络的硬件也在逐渐增加，用于学习的数据也积累了很多。在如此多的人的努力下，如此多的资本在其中运作，自动驾驶迟早到来，我们也就无需怀疑。麦肯锡预测全自动驾驶的汽车将会在2020年代中期上路，而显然各个主要车企则更加激进一些。在驾驶环境数据...
教程 [2026-05-02]
从EXCEL VBA开始，入门业务自动化编程
我又来了！从本期开始，打算穿插着写几个连载，从最接近大家日常业务的Office开始。因为本身是在日企工作，所以对Excel有着特别的情感，索性就决定先从Excel开始吧。今天的第一篇连载面向编程初学者，从零开始说明如何利用Excel宏命令/VBA来实现业务自动化。其实笔者本身也只是大概10年前，对Excel的宏命令以及VBA（VisualBasicforApplications）有一些接触，其实也可以归做菜鸟一类。决定写这篇连载，也是抱着和读者共同学习的打算，从头开始整理一下之前的心得。作为第一...
教程 [2026-05-02]
简谈关于对分布式处理的理解
最近这段时间一直在看分布式有关的东西,但是关于分布式自己还是不能很好的理解,所以本文对分布式基础概念进行下学习.分布式处理首先先了解一下分布式处理，分布式处理和集中式处理正好是相反的的体系架构，集中传输集中到式处理顾名思义就是将所有的信息都一个统一的信息中心进行处理；分布式处理就是将不同地点的，或具有不同功能的，或拥有不同数据的多台计算机利用通信网络连接起来，让各个计算机各自承担同一个工作任务的不同部分，在控制中心的管理下，同时运行，共同完成同一个工作任务。提到分布式处理就不能不提到并行处理，并...
教程 [2026-05-02]
SQLite 使用方法详解
提供了对SQLite数据库的完全支持。应用中的任何类（不包括应用外部的类）均可按名称访问您所创建的任何数据库。如果想让自己创建的数据库供外部应用使用，请使用对外提供接口。轻量级数据库使用方法如下：通过本章学习，你将掌握以下知识点继承SQLiteOpenHelper创建数据库，数据表插入数据库数据删除数据库数据查询数据库数据修改数据库数据数据库使用Demo我们不是牛逼的程序员，我们只是程序开发中的垫脚石。我们不发送红包，我们只是红包的搬运工。1.继承SQLiteOpenHelper创建数据库，数据...
教程 [2026-05-02]
街道即展台 Lyft自动驾驶服务入驻赌城
CES2018大战在即，每个厂商已经开始绞尽脑汁在这场盛会上成为新焦点。车辆服务商Lyft在CES2018上并没有自己的展台，反而剑走偏锋，在整个赌城范围内部署自动驾驶服务。那些传言中还在测试阶段的自动驾驶车辆将会被搬运到拉斯维加斯的街道上，以解决拉斯维加斯交通需求突然暴增的燃眉之急。Lyft部署自动驾驶服务的勇气源自于合作小伙伴Aptiv旗下的nuTonomy的技术支持。自从去年从德尔福拆分出来之后，Aptiv在一年的时间内表现都较为激进。在大多数厂商仍然坚持在封闭道路演示自动驾驶的时候，Ap...
教程 [2026-05-02]
RIP实操
【今日文章分享】实验一：RIPv1基本配置1、实验目的通过本实验可以掌握：（1）在路由器上启动RIPv1路由进程（2）激活参与路由协议的接口，使之可发送和接收RIPv1更新（3）理解RIP路由表的含义（4）查看和调试RIPv1路由协议相关信息2、实验拓扑如下图：3、实验步骤（1）配置路由器R1配置各接口的ip地址R1(config)#routerrip//启动RIP进程R1(config-router)#version1//配置RIP版本1R1(config-router)#network172...
教程 [2026-05-02]
AI＋医学影像直击行业痛点，百亿美元市场待掘金
据Frost&Sullivan数据，2009年至2015年美国医学影像诊断市场从46.6亿美元增长到87.1亿美元，预计到2018年市场规模将超过百亿美元，十年的复合增长率高达10%，远高于同期GDP增速，其中60%的市场贡献来自于医疗机构，剩余40%的市场贡献来自于第三方独立影像中心。医学影像分析工作繁琐重复，极度消耗精力。根据医学影像分析工作繁琐重复，工作量巨大，极度消耗医生精力。以肺结节检测为例，我国一家三甲医院平均每天接待200例左右的肺结节筛查患者，每位患者在检查环节会产生200-30...
教程 [2026-05-02]
美最新研究：未来机器人能思考？
据Futurism网站报道，人类有能力在行动之前思考他们的行为。例如，如果某个人要踢球，他们可能先思考球在哪里，以及如何将球移动到新位置。机器人(特别是那些没有配备高级人工智能的机器人)通常无法做到这一点，因为它们通常被提前编程来执行简单的任务。美国加州大学伯克利分校的一个研究团队已经确定，机器人也可以有这种思考能力。为了证明这一点，他们开发了一种新的机器人学习技术，使机器人拥有提前思考的能力，以“弄清楚如何操作它们从未遇到过的物体”。这个团队将这种技术称为“视觉预见”，但它不能给机器人预测未来...
教程 [2026-05-02]
机器学习（六）——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法
机器学习（六）——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、多变量当有n个特征值，m个变量时，h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxn，其中可以认为x0=1。因此，h(x)=θTx，其中θ是一维向量，θ=[θ0,θ1…θn]T，x也是一维向量，x=[x0,x1..xn]T，其中x0=1。二、特征缩放（FeatureScaling）特征缩放的目的，是为了让每个特征值在数量上更加接近，使得每个特征值的变化的影响相对比较“公平”。其将每个特征值，除以变量中该特征...
教程 [2026-05-02]
从机器学习学python（一）——numpy中的shape、tile、argsort
从机器学习学python（一）——numpy中的shape、tile、argsort（原创内容，转载请注明来源，谢谢）注：本系列是我在学习机器学习过程中，遇到的python的没见过的语法或函数，在此进行学习。当前我主要学习的语言还是php和java，对于python，我目前的打算是遇到没见过的就学一下，暂时还没打算太深入学习这个语言。一、shapeshape返回的是数组的行、列数。例如，a.shape()返回的是[2,3]，表示a数组是2行3列的数组。a.shape[0]表示返回数组a的行数。当...
教程 [2026-05-02]
盘点 2017 年度最受欢迎的十大 Linux 服务器发行版
近期公布的超级计算机Top500排行榜显示，所有入榜的超级计算机都在运行Linux操作系统。尽管Linux操作系统在桌面上的表现不尽如人意，但作为运行在全球数据中心的服务器、大型计算机和超级计算机上的操作系统，它的表现令其他很多对手望其项背。Linux首次被Top500的超级计算机使用是在1998年，当时的超算还是由Unix操作系统统治。从2003年起，超算开始被Linux系统支配，至2004年Linux已经在超算中占据主导地位。在今年上半年公布的Top500排行榜中，有两台中国的IBMPOWE...
教程 [2026-05-02]
被机器人追杀好可怕？把门关上就好啦
机器人或许终将统治人类，但在那之前，它们得先学会别摔跤。人工智能与机器人概念最近被炒得热。从自动车，到会下棋的AlphaGo，再到郭董的机器人大军和Pepper，一时间，沉闷的机器人领域突然成了显学，就连备受敬重的科学家和学者，也公开谈论人工智能即将淘汰人类的警世预言。但机器人技术的发展现况，目前到底到了什么阶段？华尔街日报最近彙整资料，很务实地检阅了当今最新、最尖端的机器人，看看它们到底能做些什么。机器人走到砖房的木门前，伸出老虎钳状的手部，腕部关节休休旋转，彷彿在犹豫如何夹住门把，突然脚下重...