技术小能手_个人页

计算机c语言好学吗？要是想自学应该怎么办？

为什么结束了十年的编程生涯

数据分析的三大时间轴：过去、现在和未来

很多人用不同的定义解释“数据科学”，貌似都很合理，对数据科学这个问题的思考可以联想到与之相关的其他领域，例如业务分析、数据分析、商业智能、高级分析、机器学习，还有人工智能。 数据科学的“绝对定义”需要大量的“数据科学”背景才能被理解，这是一个递归的问题……可以说，统计学家或程序员理解什么是数据科学要容易得多，就像历史学家或语言学家所说的那样，前者已经以一种或另一种形式暴露于数据科学之中。

最新研究：AI已可诊断50种眼疾，1.2秒内确认神经系统疾病

全球智慧城市将达上千个，但66%的人却不想住，为何？

随着物联网、云计算、移动互联网等信息技术的发展，以及城市信息化应用水平的提高，“智慧城市”随之应运而生。有数据显示，美国已经有60%的城市开始投入使用智能技术，而在中国，得益于更多政策和投资支持，计划在2016年-2020年期间培育100个新的智慧城市，以领导国家的城市规划和发展。

FAGAN：完全注意力机制（Full Attention）GAN，Self-attention+GAN

深度学习并非万能：你需要避免这三个坑

容器Docker学习系列二～权限控制与命令了解

大咖 | 美国工程院院士Glynn：基于数据的决策，仿真与库存管理（附PPT下载）

论文Express | 单幅RGB图像整体三维场景解析与重建

陆奇去向敲定！担任YC中国创始人兼CEO，携孵化器来华

还在悄咪咪抄袭代码的你，已经被这段代码已经出卖了

DeepMind解决医疗AI黑箱问题，诊疗50多种眼疾堪比专家丨论文

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程序员、媒体人成职场“久坐”高危人群

揭秘阿里机器翻译团队：拿下5项全球冠军，每天帮商家翻译7.5亿次

让身边河流变清澈，“小河长”面向杭州中小学招募啦

马云最新演讲：为什么要别人帮你？不帮你才是常态 | 超燃视频

DeepMind医疗领域大突破：AI眼病诊断工具堪比专家，准确率达94%！

Deepmind与英国NHS旗下的医院合作开发了一款AI眼部诊断工具，通过对眼部OCT图像的扫描，可识别出50多种威胁到视力的眼科疾病，准确率高达94%，超过了人类专家的表现。这是DeepMind的AI和机器学习算法首次打造出一款医疗产品。相关成果已发表在《自然·医学》期刊上。

12年来最大飞跃！黄仁勋发布史上最强GPU，世界首个实时光线追踪新一代图灵架构

刚刚，英伟达CEO黄仁勋在SIGGRAPH 2018上大秀肌肉，推出世界首个实时光线追踪GPU，基于图灵架构，这是自2006年以来GPU实现的最最重大的飞跃，每秒处理高达10GB Rays，这将彻底改变整个计算机图形处理界的工作流程。

Java程序员涨薪必备技能（1-3年必看！）

Redis 和 Memcached 的区别

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安全预警:独立发布的Oracle严重 CVE-2018-3110 公告

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特斯拉迟迟不交私有化文件，引发公司治理质疑

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总架构师寇卫东的感悟：话说程序员的职业生涯

有一些年轻的程序员向我咨询，将来的路应该怎么走？俗话说，条条大路通罗马。不同的路都能走向成功。到底选哪条路，取决于自己的兴趣。可能有程序员会问：如果还没找到自己的兴趣怎么办？我的建议是多尝试，努力做，这是职业生涯的必经之路。

毕业的那天，程序员师兄竟然让我去做这一行

解决服务链问题，寻求“真正的”NFV

继Yvette Kanouff后，Jonathan Davidson担任思科服务提供商高管

Intel瞄准2000亿美元商机，以“数据为中心”结合云、边缘和人工智能

Kaggle CTO 力荐：从 Kaggle 历史数据看机器学习竞赛趋势

Kaggle 是全球最大数据建模和数据分析竞赛平台，也是检验个人水平的最佳舞台。现如今，随着社会对机器学习人才的需求提高，在 Kaggle 上刷到过前 5%、10% 也成了应聘的一个硬指标。考虑到 Kaggle 的权威性和受欢迎度，这么多年来，这个平台的数据应该能体现整个数据科学领域的发展轨迹。

智库说 | 刘远立：未来10年是中国健康医疗领域发展的黄金窗口期

给你神奇的一天，看世界各地的它们怎样生活……

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给妹子讲python-S01E10动态类型与共享引用

古灵精怪的python——地址，浅拷贝与身份运算符

首先抛出一个问题，吸引读者的阅读兴趣（如果您觉得这个不是问题，那么这篇文章不适合您:) 请看如下代码： >>> a = 3 >>> b = 3 >>> a == b True >>> a is b True >>> b = a # 这没问题 >>> a = 3 >>> a == b # .

从台积电病毒事件看工控安全

卷积神经网络的最佳解释！

CNN由由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入，对它们进行加权求和，将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。整个网络有一个损失函数，在神经网络开发过程中的技巧和窍门仍然适用于CNN。

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