alphago

这次课程主要让大家掌握原理及思维方式， 随后将在5天时间巩固、练习今天所涉及的内容。 主题： 今天吃什么？ 共四组：AlphaGo、同花顺、随变、什么都队。 主要涉及设计思维、一句话介绍项目、数据思维； 数据获取：web爬虫 编程语言：javascript 开发工具: chrome插件 下期预告 1 本次workshop PPT联系工作人员获取， 备注：30天AI训练营PPT 2 活动报名请添加工作人员， 备注：30天AI训练营报名 -------------------------------------- MixLab MixLab无界社区， 这是一所面向未来的实验室，我们提倡“ 跨界创新，开放成长 ”。目前已汇集来自社会各界的 20000+ 跨学科人群。 —— 跨界 开放 互助 学习 思维 创新 详细介绍 点击以下卡片 ： MixLab无界社区， 这是一所面向未来的实验室，我们提倡“ 跨界创新，开放成长 ”。目前已汇集来自社会各界的 20000+ 跨学科人群。 MixLab无界社区， 这是一所面向未来的实验室，我们提倡“ 跨界创新，开放成长 ”。目前已汇集来自社会各界的 20000+ 跨学科人群。 MixLab无界社区， 这是一所面向未来的实验室，我们提倡“ 跨界创新，开放成长 ”。目前已汇集来自社会各界的 20000+ 跨学科人群。 MixLab无界社区，

《The Effective Engineer》的作者在写书的过程中，为了了解那些顶级程序员和普通程序员的区别，采访了很多硅谷顶级科技公司的顶尖软件工程师。他发现这些给世界带来巨大影响的的工程师们至少有以下5个共同的思维模式： 1. 勇于去研究你不懂的代码 一般人都不愿意去研究自己不曾接触过的代码，很多人都没有尝试就放弃了。如果你经常去研究你没有接触过的代码，你就会越来越熟悉不同的代码结构和设计模式。现在人们很容易就接触到优秀的开源代码资源，你可以很方便的就下载下来做一些改动或者调试，去研究为什么代码可以这么写。 除了代码之外，很多人对于陌生的工作内容也会感到恐惧。每次换工作的时候，你可能都会遇到新公司的工作内容和以前工作的内容不一样的情况，以至于刚开始的时候工作效率没有以前那么高。很多人甚至觉得，他们是不是骗了面试官。 其实，大家都是在学习的过程中。在一个陌生的领域，没有人从一开始就是大神。如果你想变得越来越好，无论是写代码，与人沟通或者其它的技能，都是需要投入时间去学习的。 2. 精通代码调试(debug) 很多人在写代码的过程中，经常会有的一个问题就是：为什么我写出来的代码不能运行？为什么运行的结果不是我想要的？ 几乎所有的程序员写代码都不是一遍就能写好的。但是顶尖的程序员非常快的就明白自己代码的问题可能是什么。这是一个很重要的能力，但是偏偏学校里不教

目前，作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。 后来，基于深度神经网络和搜索树的智能机器人“AlphaGo”在围棋上击败了人类，这是CNN 给人们的一个大大的惊喜。一年后的 Master 则更是完虐了所有人类围棋高手，达到神一般的境界，人类棋手毫无胜机。 可以说，卷积神经网络是深度学习算法应用最成功的领域之一。 目前，CNN应用也十分广泛。例如Facebook用它进行自动的图像标签，google用它做照片检索，amazon用它做产品推荐，Pinterest用它做个性化家庭定制推送，Instagram用它搭建他们的搜索架构。 那么，基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。 而研读卷积神经网络的经典论文，对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。 今天，给大家推荐一些资料，有 论文、知识图谱。 7份经典学术论文 这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。 这7份论文资料，100p以上的内容体量。 建议收藏学习。 01 resnet 02 CNN 03 batchnorm 04 alexnet 05 visualzing 06 resnet 07 yolo4 目前， 2000+ 的看过这个论文资料的同学都顺利成为各公司算法工程师。大家扫码添即可领取

点击上方“ 程序员小灰 ”， 选择关注公众号 有趣有内涵的文章第一时间送达！ 我们是一群专业的程序员。 同时，我们也是一群多才多艺的能人。 有的程序员擅长吉他，靠着优美的琴声撩妹无数。 有的程序员擅长围棋，就算遇上alphaGo也能输得体面一些。 还有的程序员擅长篮球、街舞、空手道、占星、魔术 ...... 最重要的是，有不少程序员擅长 画画 。 又到了每月送书的时候，每次都依靠留言点赞实在是太俗套了。 所以小灰一直在思索，怎样可以弄出更加好玩的活动，让大家一起开开心心地参与呢？ 小灰想啊想啊，终于想出一个有趣的活动： 画小仓鼠大赛 。 大赛明细如下： 1.以程序员小灰中的角色为原型，画出自己的绘画作品。绘画可以是黑白，也可以是彩色的。（不会画画的小伙伴，找外援也是可以的） 2.绘画通过公众号后台发消息或者加小灰的微信（微信号 bjweimengshu）进行投稿， 投稿截止日期 2018年7月20日 。 3.正式评比的日期定于 2018年7月23日 ，届时小灰会把所有投稿作品发放出来，大家进行投票选举，票数最多的前 5位 投稿者获奖。 4.凡是投稿的小伙伴，都可以免费加入小灰的 知识星球 。5位作 品 获奖者将得到图书一本，同时在7月23日的正式评比时，小灰也会从留言区评价作品的读者中选出5位给予图书奖励。 下面是一些小仓鼠的绘画示例，仅供参考： 那么，我们今天又有什么样的奖励呢？

Part 1 三子棋游戏基础实现： 1、操作界面实现： 即实现供用户选择的的菜单：我们定义为menu函数 void menu ( ) { printf ( "****************\n" ) ; printf ( "*****1.play*****\n" ) ; printf ( "*****0.exit*****\n" ) ; printf ( "****************\n" ) ; } 我们希望达到的目的是用户可以不断选择，直至按0退出游戏，于是我们在主函数中需要搭建框架： int main ( ) { srand ( ( unsigned int ) time ( NULL ) ) ; //为后函数中rand提供起点 int input = 0 ; do { menu ( ) ; printf ( "请选择:>\n" ) ; scanf ( "%d" , & input ) ; switch ( input ) { case 1 : printf ( "游戏开始\n" ) ; game ( ) ; //游戏的核心函数 break ; case 0 : printf ( "退出游戏！\n" ) ; break ; default : printf ( "输入错误，请重新输入\n" ) ; break ; } } while ( input ) ; /

点击蓝字“ dotNET匠人 ”关注我哟 加个“ 星标 ★ ”，每日 7:15，好文必达！ 作者 | 赵钰莹 编辑 | 陈思 AI 前线导读： 2019 年 12 月 3 日，谷歌官网发布了一封来自创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林的公开信。信中表明：46 岁的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于 12 月 3 日双双卸任谷歌母公司 Alphabet 的 CEO 和总裁职务，正式向 47 岁的桑达尔·皮猜（Sundar Pichai）交接大权，他将正式成为 Alphabet 的首席执行官，佩奇和布林则以大股东身份继续留在公司董事会。 谷歌和 Alphabet 将只有一位 CEO 在公开信中，佩奇和布林表示他们从不是贪恋权位之人，现在公司有更好的管理方式，Google 和 Alphabet 不需要两位 CEO，皮猜是最佳人选。 这次调整也并非毫无征兆，拉里·佩奇和谢尔盖·布林已经很少在公开场合露面，皮猜则在谷歌一直处于很重要的位置。Alphabet 最大的子公司是 Google，主要负责原有的核心互联网业务。其他子公司包括 DeepMind、GV、CapitalG、Google X 和 Google Fiber 等，分别负责投资、无人车、宽带网络、无人机等前沿实验项目。其中，核心业务组成 Google，由皮猜担任 CEO。母公司 Alphabet 则由佩奇担任 CEO，布林担任总裁。如今

　　 　　 大数据文摘出品 　　 作者：刘俊寰 　　4月26号下午3点，为庆祝清华大学建校109周年，计算机系“云校庆”系列活动—— “论道AI Open” 在线上举行。 　　在新一期AI Time辩论中，中国科学院张钹院士、清华大学计算机系唐杰教授、刘知远副教授、中国科学技术大学计算机学院李向阳教授、旷视科技联合创始人唐文斌、搜狗公司CEO王小川一起论道了人机交互与智能的相关问题。 　　 　　AlphaGo到底是如何炼成的？ 　　AI能够被大众所熟知，离不开2016年3月那场与李世石的围棋大赛。 　　在活动开始，张钹院士就以AlphaGo为例，回顾了整个AlphaGo的发展历程，从1980年日本学者福岛邦彦提出卷积神经网络，到1943年美国学者提出神经网络模型，再到中国台湾的黄亚杰团队开发的围棋程序等等， 横跨了将近80年的AI历史 。 　　 　　 　　 　　当把目光从纵向的“时间”转向横向的“国家”，我们会发现，前前后后 共有10个国家 参与到AlphaGo的开发研究中，这也说明， 一个科学成就离不开全世界科技人员的共同努力 ，特别是对前人研究的利用和借鉴。 　　其次，张钹院士还提到，如今美国之所以能够在人工智能领域处于领先地位，与 美国开放的科技环境 有很深的关系，这给中国科技发展带来了很好的借鉴，也就是说，我们 必须要进一步地开放开源 ，以吸引国内外的AI研究学者。 　

欢迎大家前往 腾讯云+社区 ，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者：由 鹅厂网事 发表在 云+社区 ＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 毫无疑问，人工智能是近年IT界最火的研究方向，特别在2016年Alpha GO这一标志性事件后，国内外科技巨头持续加大对人工智能的投入。目前，人工智能的主要方向如图像识别、语音识别等等都是通过机器学习的方式，借助强大的计算平台对海量数据进行分析、计算，随着数据量的增长，单机性能已逐渐无法满足计算的需求，需要使用高性能计算(HPC, High Performance Computing)集群来进一步提升计算能力。 HPC集群是将多个计算节点组织在一起协同计算的分布式系统，它一般使用iWARP/RoCE/IB等RDMA(Remote Direct Memory Access)技术来完成计算节点内存间数据的快速交换。如图1所示，RDMA网卡可以从发送节点地址空间中取出数据，直接传送到接收节点的地址空间中，整个交互过程无需内核内存参与，从而大大降低了服务器侧的处理时延。同时，网络作为HPC集群的一部分，任何传输阻滞都会造成计算资源的浪费

目前，作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。 后来，基于深度神经网络和搜索树的智能机器人“AlphaGo”在围棋上击败了人类，这是CNN 给人们的一个大大的惊喜。一年后的 Master 则更是完虐了所有人类围棋高手，达到神一般的境界，人类棋手毫无胜机。 可以说，卷积神经网络是深度学习算法应用最成功的领域之一。 目前，CNN应用也十分广泛。例如Facebook用它进行自动的图像标签，google用它做照片检索，amazon用它做产品推荐，Pinterest用它做个性化家庭定制推送，Instagram用它搭建他们的搜索架构。 那么，基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。 而研读卷积神经网络的经典论文，对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。 今天，给大家推荐一些资料，有 论文、知识图谱。 7份经典学术论文 这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。 这7份论文资料，100p以上的内容体量。 建议收藏学习。 01 resnet 02 CNN 03 batchnorm 04 alexnet 05 visualzing 06 resnet 07 yolo4 目前， 2000+ 的看过这个论文资料的同学都顺利成为各公司算法工程师。大家扫码添即可领取

简介： 不仅做前沿的智能技术探索，也要打造开发视觉开放平台这样的产品，将人工智能变成人人可及的普惠科技。 很长时间没与星瞳（谢宣松）打交道了，之前他的身份一直在变。从早期的图像搜索拍立淘创始成员，到业内第一个智能设计产品鹿班的技术负责人，再到后面研究医疗AI的技术负责人。这些前沿技术的探索和应用经历，让他看起来像一个连续创新创业者。 现在，星瞳又多了一个新身份——阿里云视觉智能开放平台负责人。过去一年多的埋头苦干，他和伙伴们完成了平台从0到1的搭建，并上线了超过150个API接口。 星瞳并不是个例。包括现在视觉智能开放平台的团队成员也有类似的背景和经历。当外界还在种种猜测阿里AI专家们在做什么样的探索时，他们早已拓展了新的边界—— 不仅做前沿的智能技术探索，也要打造开发视觉开放平台这样的产品，将人工智能变成人人可及的普惠科技。 这也导向了另一种商业故事剧本。越来越多的算法专家走向幕后，将原有技术能力整合成开放平台，让更多有创意的人只需要少许的技术基础，就有可能开发出有价值的AI应用。 阿里云视觉智能开放平台源起 2016年，AlphaGo 大胜李世石。人工智能浪潮席卷全球，成为“高大上”IT技术的代名词。每一家知名AI公司的背后，都有不少“AI业界大牛”坐镇。AI人才资源被巨头争抢的话题向来被大家津津乐道。行业的火爆，人才的稀缺，每一位AI大牛的动向都引得圈内格外关注