虎说八道_个人页

AI和机器学习如何改善用户体验？

用户体验才是王道？人工智能和机器学习能为它做点啥呢？

机器学习工程师第一年的12点体会

成长源于总结，作者转型机器学习工程师的这一年到底踩了哪些坑？了解一下？

阿里云ET工业大脑助力智能制造转型

本文由阿里云工业大脑首席架构师黄桦在苏州云栖大会分享，当新制造已经上升为国家战略，工业产业升级势在必行。如何让科技应用于工业转型，让我们走进阿里云ET工业大脑一探究竟。

柯镇：物联网时代的阿里云一站式开发平台

本文由阿里云首席智联网科学家柯镇在苏州云栖大会分享，物联网的使命是数字化物理世界，而AI则是依赖数据而生。当物联网碰上AI，它们会碰撞出什么样的火花呢？阿里云将在整个碰撞过程中起到什么样的作用呢？让我们来瞧一瞧柯镇怎么说？

LSTM的“前生今世”

本文介绍了LSTM的发展历史，并且深入浅出的介绍了LSTM的核心思想（无非就是几个高深莫测的公式），作者通过图形化的方法解释了公式，使得核心思想更加容易理解。

机器学习利器——决策树和随机森林

机器学习是当下最火的领域，本文通过一个小例子介绍了其核心算法：决策树和随机森林。

如何使用最流行框架Tensorflow进行时间序列分析——第二篇

2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首，本文通过使用tensorflow优化过去一个使用特征提取方法的框架，证实了深度学习的优秀性能。

机器学习和统计学的“爱恨情仇”可以结束了

机器学习和统计学在数据科学的领域里，已经相爱相杀很多年。今天，就让我们跟随ML从业者和统计学家两者组成团队，解开两者这几十年的“爱恨情仇”。

2017年ACL的四个NLP深度学习趋势 （二）：可解释性和注意力（Interpretability and Attention）

作者通过分析2017年ACL的论文，以及演讲内容，得出了四个NLP深度学习趋势：Linguistic Structure 、 Word Embeddings、Interpretability 、Attention。今天我们就逐一分析一下这四个深度学习趋势。

人工智能时代的产品思维（2C）

人工智能时代到底拥有什么样的产品思维，才能在人工智能“中场休息”的战场中存活，转入人工智能的下半场。

零基础进行神经网络语言建模

本文从最简单的语言模型开始介绍，以优化模型性能为目标，由浅到深的介绍了神经网络模型在语言模型中的应用。

2017上半年无监督特征学习研究成果汇总

无监督学习是人工智能时代核心技术，今天我们就来盘点一下2017上半年无监督学习出现了那些重要的研究成果。

杂谈大数据

错误的“大数据”称呼，“元芳”你怎么看？数据真的能推动人类文明的发展？数据真的能改变经济体制？今天我们就带着这些问题，温一杯茶，杂谈大数据的那些事。

AI时代是突破边界的时代

什么是人工智能（AI）？

为什么人工智能偏好下棋？

虽然说人工智能偏好下棋，但是不是说人工智能只能下棋，应该说人工智能岂止于下棋。但为什么每次都是在下棋后，人工智能才会大火呢？因为棋术一直以来都被大多数人认为是人类智慧的结晶，人工智能要想被大多数人认可，必须要在大多数人都承认的领域崭露头角。

“有体温”的人工智能（AI）

AI时代智能硬件的发展趋势：free

关于人脑的超级错误

人工智能对人的影响

用“Keras”11行代码构建CNN

还在苦恼如何写自己的CNN网络？看大神如何使用keras11行代码构建CNN网络,有源码提供。

(OpenCV/Python)实现OCR银行票据

OCR也算是计算机视觉的一部分，今天我们来介绍一下如何使用（opencv/python）来实现OCR处理银行票据。

新工具——TensorLayer：管理深度学习发展的复杂性

本文介绍了一种新基于TensorFlow的python库——TensorLayer，它能够有效的帮助开发者管理好自己的深度学习网络。并且它还提供了很多功能强悍的API，帮助开发者更好的完成任务。

一步步带你探究如何高效使用TensorFlow

正在学习TensorFlow，利用效率不够高？不懂TensorFlow里面的奥秘？看大神如何一步步教你如何高效使用TensorFlow！

基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

还在为设计多输入变量的神经网络模型发愁？来看看大神如何解决基于Keras的LSTM多变量时间序列预测问题！文末附源码！

AI会考虑道德吗？

未来的AI应该有自己的道德观吗？？

摩尔定律失效后，AI如何保持快速发展？

重新设计芯片的想法看起来可能会让人工智能走的更远！

一个伟大愿景：让深度学习更简单

文章简要概述了一个深度学习的开源库，文末有这个开源库的地址。

R语言中不能进行深度学习？

R语言现在能也进行深度学习了，而且和python一样好，快来试一试吧。

计算机视觉入门基础——计算机如何‘看’片

计算机视觉是人工智能时代的一项重要科学，也是无人驾驶技术的核心。学习计算机视觉首先必须要知道计算机是如何识别图像的，本文主要简述了计算机如何‘看’图片，相对于视频文件来说，道理是一样的。

“学”、“习”二合一：监督学习——支持向量机（SVM）入门

SVM是机器学习中有监督学习的一种，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。本文用一个小例子简介SVM，言简意赅，通俗易懂。

简单通俗易懂：一个小例子完美解释Naive Bayes（朴素贝叶斯）分类器

Naive Bayes分类器的解释有很多，但是基于一个小例子来解释的不多，本文就是基于一个简单通俗易懂的小例子来解释Naive Bayes分类器。

强大的PyTorch：10分钟让你了解深度学习领域新流行的框架

今年一月份开源的PyTorch，因为它强大的功能，它现在已经成为深度学习领域新流行框架，它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库，它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。

深度学习项目实战——“年龄预测”

学了那么多深度学习的基本知识，还在发愁没有地方展示自己学过的知识？来试试这个简单的实际问题吧！

看深度学习框架排名第一的TensorFlow如何进行时序预测！

2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首，本文通过一个小例子介绍了TensorFlow在时序预测上的应用。

大神手把手教你：(Python)序列数据的One Hot编码

不懂One Hot编码？让大神手把手教你（文中代码可以直接运行），用小例子清晰明了的带你进入One hot 编码！

“逃离北上广”又能逃到哪里？

生活不止眼前的苟且，还有诗和远方”，这能成为我们逃离北上广的真正理由吗？

北上广的围城效应形成的原因

记得钱钟书先生曾在《围城》里面说过：婚姻就像一座围城，里面的人想出来，外面的人想出去。现在想想来看，北上广何尝不是一座围城呢！

程序猿为什么逃离北上广？

北上广承载了很多年轻人的梦想，但是当现实与梦想冲突时，我们不得不选择离开。并不是因为我们懦弱，而是因为我们的内心。

逃离北上广之“逃到这里”

还在犹豫逃离北上广逃到何处？这些数据你必须要掌握，有了这些数据逃离北上广不再是问题！

专治酷暑黑科技集合

科技改变世界，这话说的一点毛病都没有。呆空调房毕竟有伤身体，一天洗N遍澡对皮肤也是不好的，“黑科技”的诞生让酷暑变得没那么可恶，人类的发明真是伟大。

三伏天衣食住行注意事项

俗话说“冬练三九，夏练三伏”，从养生角度来看，我们要说“冬养三九，夏养三伏”，关键时节会养生才是王道！

三伏天——探秘阿里云千岛湖数据中心

三伏天，让我们一起探秘一下阿里云数据中心如何进行自我降温！

科普“三伏天”

本文主要介绍了三伏天的名称来源，和三伏天形成的原因。

程序猿必备“三伏天降温”大全

三伏天，不要只顾着自己降温，给CPU和服务器降降温吧！

Python代码运行不够流畅？看大神如何多角度优化！

Python代码运行不够流畅？看大神如何多角度优化！

互联网人出游必备清单

想要外出旅游？作为互联网人，没有这个清单你敢出去旅游？

VR旅游——技术宅男的标配

科技带各位技术宅男，神游天下，去北极、去南极、去海岛，想去哪就去哪！

夏季热门海岛互联网人消夏圣地

在城市里燥热难耐的你难道不想来一次过瘾的海岛游吗？一路向海，让自己的眼镜从电脑屏幕前移开，让自己的身体从这酷热的城市中、充满怪味的空调屋里解放出来。面朝大海，春暖花开。

这个夏天、大数据告诉你去哪玩！

这是基于旅游消费者数据的避暑游分析，从多方面洞察了夏季避暑游的情况和未来趋势，为游客提供了更优质的选择。有了这个报告，互联网人夏季避暑不用愁。