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最全技术图谱！一文掌握人工智能各大分支技术作者 | Stefan Kojouharov 编译 | 聂震坤 在过去的几个月中，我一直在收集有关人工智能的相关资料。随着各种的问题被越来越频繁的提及，我决定整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑。同时为了内容更加生动易懂，本文将会针对各个大类展开详细解析。 神经网络 机器学...
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揭秘芝麻信用分“刷分”产业链：屌丝变身海归精英，只需400元最近一个月，地下黑市突然兴起一条特殊产业链：伪造各种数据，试图刷高芝麻信用分。 在芝麻信用分里，可以绑定公积金、房产证、海外征信报告等个人信息。而黑市上伪造这13项数据，只需要400元。 产业刚萌芽，就引爆各大“网贷口子”群，黑客和资料伪造者，靠着这项技术，月入20多万。好在是，产业刚发展，并不成熟，涨...
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专题丨一张图看懂小程序全生态！目前总结最全的，没有之一本文为微信公众号“造个程序（ID：zgcx007）”原创，授权CSDN首发，版权归作者所有。 责编丨陈秋歌，关注微信开发等领域，寻求报道或者投稿请发邮件至chenqg#csdn.net。 2017年1月9日，小程序发布在万众瞩目中发布，不仅占据了舆论的风口，也经历了不少起伏。6月9日小程序发布半年。半年来，小程序到底是什么现状？...
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如果程序员来做设计，世界会变成什么样子？如果程序员来做设计，世界会变成什么样子？ 著名社交新闻网站 Reddit 最近举办了一个“最糟糕音量键设计大赛”，起因是一个程序员在 Reddit 晒出了自己设计的一款“不同寻常”的音量控制键，并号召大家加入到设计当中来。 程序员们分别按照自己的想法，重新设计了电脑的音量大小按键，比如这样的： 我也不知道音量大小是多...
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YouTube上最受欢迎的十大机器学习视频（最新）选自KDnuggets 作者：Thuy T. Pham 机器之心编译 参与：微胖、黄小天 虽然 YouTube 有很多不错的机器学习视频，但是很难搞清楚是否值得一看，何况每分钟上传的视频长达 300 小时。在本文中，我们整理了观看量最高的十大机器学习视频。今天这篇推送更新了之前颇受欢迎的博文（2015 年 Youtube 最受欢迎...
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你是合格的机器学习数据科学家吗？来挑战这40题吧！（附解答）选自 Analytics Vidhya 作者：ANKIT GUPTA 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 目前机器学习是最抢手的技能之一。如果你是一名数据科学家，那就需要对机器学习很擅长，而不只是三脚猫的功夫。作为 DataFest 2017 的一部分，Analytics Vidhya 组织了不同的技能测试，从而数据科学家可以就这些关...
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教程 | BerryNet：如何在树莓派上实现深度学习智能网关选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源 该项目在树莓派 3 上使用深度学习使其成为一个智能网关。该设备并不需要联网，所有的训练和调试等都在树莓派 3 本地完成。在 DT42，我们相信将深度学习应用于便捷设备在未来是一个大趋势。因为这样不仅能节省数据传输和储存的成本，而且还能在无需连接云端的情况...
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学界 | CMU与谷歌新研究提出文本跳读方法，速度可达标准序贯LSTM的6倍选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀 因为很多文本内容都含有一些与主题不相关的东西，所以让机器学会根据上下文进行跳读可以大大节省文本处理的时间和效率。近日，卡内基梅隆大学和谷歌的研究者提出了一种让计算机可以学习跳读的新方法 LSTM-Jump，据该论文《Learning to Skim Text》介绍：这种模型的速...
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教程 | 通过PyTorch实现对抗自编码器选自Paperspace Blog 作者：Felipe 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 「大多数人类和动物学习是无监督学习。如果智能是一块蛋糕，无监督学习是蛋糕的坯子，有监督学习是蛋糕上的糖衣，而强化学习则是蛋糕上的樱桃。我们知道如何做糖衣和樱桃，但我们不知道如何做蛋糕。」 Facebook 人工智能研究部...
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爬虫需谨慎！！！那些你不知道的爬虫反爬虫套路作者简介 崔广宇，携程酒店研发部开发经理，与去哪儿艺龙的反爬虫同事是好基友。携程技术中心“非著名”段子手。 本文来自携程技术中心（ID:ctriptech） 前言 爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。 这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有...