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RSS订阅MyEclipse6.0汉化包
MyEclipse企业级工作平台（MyEclipseEnterprise Workbench ，简称MyEclipse）是对EclipseIDE的扩展，利用它我们可以在数据库和JavaEE的开发、发布以及应用程序服务器的整合方面极大的提高工作效率。它是功能丰富的JavaEE集成开发环境，包括了完备的编码、调试、测试和发布功能，完整支持HTML，Struts，JSP，CSS，Javascript，Spring，SQL，Hibernate [1] 。此为汉化包
2018-07-28
《编程珠玑》源代码
《编程珠玑》第一版是我早期职业生涯中阅读过的对我影响较大的书籍之一，在书中首次接触到的很多观点都让我长期受益。作者在这一版本中做了重要更新。新增加的很多例子让我耳目一新。
——Steve McConnell，《代码大全》作者
如果让程序员们列举他们喜欢的书籍，Jon Bentley的《编程珠玑》一定可以归于经典之列。如同精美的珍珠出自饱受沙砾折磨的牡蛎，程序员们的精彩设计也来源于曾经折磨他们的实际问题。Bentley的“珍珠”基于坚实的工程学基础，为那些麻烦的问题提供了富于智慧性和创造性的解决方案。本书通过一些有趣的具有指导意义的程序，对程序设计技巧和基本设计原理进行了清晰而睿智的描述。因此本书对各个层次的程序员都具有很高的价值。
2018-07-28
斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记
本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括：
（一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。
（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。
（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。 本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控 制），文本的理解（Web 搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘， 和其他领域。
本课程需要 10 周共 18 节课，相对以前的机器学习视频，这个视频更加清晰，而且每课 都有 ppt 课件，推荐学习。
2018-07-28
胶囊网络介绍
2011年，Geoffrey Hinton大神首次提出了CapsNets。而在几个月前，即2017年11月，它在MNIST手写数字识别上达到最先进的水平。
尽管如此美好，不过，它还远未达到完美之境。
首先，现在它在CIFAR10或ImageNet等数据集上表现不如CNN好。
其次，它们是计算密集型的，当两个相同的物体贴合得很近时，它无法区分出来。
它的核心思想非常有前途，只是还需要时间打磨。
2018-07-28
Coursera深度学习教程中文笔记
课程概述
这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。”
在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。
课程中也会有很多实操项目，帮助学生更好地应用自己学到的深度学习技术，解决真实世界问题。这些项目将涵盖医疗、自动驾驶、和自然语言处理等时髦领域，以及音乐生成等等。Coursera上有一些特定方向和知识的资料，但一直没有比较全面、深入浅出的深度学习课程——《深度学习专业》的推出补上了这一空缺。
2018-07-28
Connecting Images and Natural Language, 连接图像与自然语言
Connecting Images and Natural Language, 连接图像与自然语言 Andrej Karpathy, 博士毕业论文, 2016 ak大神 必属精品 保持AK一贯简洁明了的写作风格，非常适合入门学习 摘要：人工智能领域的一个长期目标是开发能够感知和理解我们周围丰富的视觉世界，并能使用自然语言与我们进行关于其的交流的代理。由于近些年来计算基础设施、数据收集和算法的发展，人们在这一目标的实现上已经取得了显著的进步。这些进步在视觉识别上尤为迅速——现在计算机已能以可与人类媲美的表现对图像进行分类，甚至在一些情况下超越人类，比如识别狗的品种。但是，尽管有许多激动人心的进展，但大部分视觉识别方面的进步仍然是在给一张图像分配一个或多个离散的标签（如，人、船、键盘等等）方面。
2018-07-28
深度学习导论
YannLeCun的深度学习导论，不可多得深度学习资源。Yann LeCun出生在法国，曾在多伦多大学跟随深度学习鼻祖Geoffrey Hinton进行博士后研究。早在20世纪80年代末，Yann LeCun就作为贝尔实验室的研究员提出了卷积网络技术，并展示如何使用它来大幅度提高手写识别能力。上世纪末本世纪初，当神经网络失宠时Yann LeCun是少数几名一直坚持的科学家之一。
2018-07-28
Jsoup文档帮助_中文
jsoup 是一款Java 的HTML解析器，可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API，可通过DOM，CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。喜欢的朋友可以下载看看
2018-01-04
空空如也
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