中大AI课件

深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)中近年来备受重视的一支，深度学习根源于类神经网络(ArtificialNeuralNetwork)模型，但今日深度学习的技术和它的前身已截然不同，目前最好的语音识别和影像辨识系统都是以深度学习技术来完成，你可能在很多不同的场合听过各种用深度学习做出的惊人应用(例如：最近红遍大街小巷的AlphaGo)，听完以后觉得心痒痒的，想要赶快使用这项强大的技术，却不知要从何下手学习，可以学习一下这个资料。
可以毫不犹豫的说，这个资料是我看过最系统，也最通俗易懂的关于深度学习的文章。
它是由台大教授李宏毅讲解一天搞懂深度学习讲课的PPT，PPT主要包含四部分：什么是深度学习、深度学习的各种小技巧、有记忆力的深度学习模型、深度学习的应用和展望。
OutlineLectureI:IntroductionofDeepLearningLecturell:TipsforTrainingDeepNeuralNetworkLecturelll:ariantsofneuralNetworkLecturev:NextWaveLectureIntroductionofDeeplearningOutlineoflecturentroductionofDeepLearningLet'sstartwithgeneralmachinelearningWhyDeep"HelloWorldforDeepLearningMachineLearningLookingforafunctionSpeechrecognitionHowareyouImagerecognition=“Cat"Playinggo5-5″(nextmoveDialogueSystemHello(whattheusersaid)(systemresponseImageRecognition:FrameworkcatAsetofModefunctioncat)=“money"dosnakeImageRecognition:FrameworkcatAsetofModelf(41)="cat"f(=“moneyfunctionBetter)=“dog"f2(nakeGoodnessoffunctionfSupervisedLearningTrainingDatamonkey”“cat"“dogImageRecognition:FrameworkcatModelTrainingTestinAsetofunctioncatStepGoodnessofPickthe"Best"FunctionUsingfunctionfStepStep3TrainingDatamonkey”“cat"“dogThreestepsfordeeplearningStepStepStep3:pickdefineasetgoodnessofthebestoffunctionfunctionfunctionDeepLearningissosimple3DCTENCENTCO

Idealforgraduateandseniorundergraduatecoursesincomputerarithmeticandadvanceddigitaldesign,ComputerArithmetic:AlgorithmsandHardwareDesigns,SecondEdition,providesabalanced,comprehensivetreatmentofcomputerarithmetic.Itcoverstopicsinarithmeticunitdesignandcircuitimplementationthatcomplementthearchitecturalandalgorithmicspeeduptechniquesusedinhigh-performancecomputerarchitectureandparallelprocessing.Usingaunifiedandconsistentframework,thetextbeginswithnumberrepresentationandproceedsthroughbasicarithmeticoperations,floating-pointarithmetic,andfunctionevaluationmethods.Laterchapterscoverbroaddesignandimplementationtopics-includingtechniquesforhigh-throughput,low-power,fault-tolerant,andreconfigurablearithmetic.Anappendixprovidesahistoricalviewofthefieldandspeculatesonitsfuture.Anindispensableresourceforinstruction,professionaldevelopment,andresearch,ComputerArithmetic:AlgorithmsandHardwareDesigns,SecondEdition,combinesbroadcoverageoftheunderlyingtheoriesofcomputerarithmeticwithnumerousexamplesofpracticaldesigns,worked-outexamples,andalargecollectionofmeaningfulproblems.Thissecondeditionincludesanewchapteronreconfigurablearithmetic,inordertoaddressthefactthatarithmeticfunctionsareincreasinglybeingimplementedonfield-programmablegatearrays(FPGAs)andFPGA-likeconfigurabledevices.Updatedandthoroughlyrevised,thebookoffersnewandexpandedcoverageofsaturatingaddersandmultipliers,truncatedmultipliers,fusedmultiply-addunits,overlappedquotientdigitselection,bipartiteandmultipartitetables,reversiblelogic,dotnotation,modulararithmetic,Montgomerymodularreduction,divisionbyconstants,IEEEfloating-pointstandardformats,andintervalarithmetic.Features:*Dividedinto28lecture-sizechapters*Emphasizesboththeunderlyingtheoriesofcomputerarithmeticandactua

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全套DavidSilver课程讲义，包含9个lecture和一个casestudy.

[奥莱理]DoingDataScience(英文版)[奥莱理]DoingDataScienceStraightTalkfromtheFrontline(E-Book)☆图书概要：☆Nowthatpeopleareawarethatdatacanmakethedifferenceinanelectionorabusinessmodel,datascienceasanoccupationisgainingground.Buthowcanyougetstartedworkinginawide-ranging,interdisciplinaryfieldthat’ssocloudedinhype?Thisinsightfulbook,basedonColumbiaUniversity’sIntroductiontoDataScienceclass,tellsyouwhatyouneedtoknow.Inmanyofthesechapter-longlectures,datascientistsfromcompaniessuchasGoogle,Microsoft,andeBaysharenewalgorithms,methods,andmodelsbypresentingcasestudiesandthecodetheyuse.Ifyou’refamiliarwithlinearalgebra,probability,andstatistics,andhaveprogrammingexperience,thisbookisanidealintroductiontodatascience.☆出版信息：☆[作者信息]RachelSchutt,CathyO'Neil[出版机构]奥莱理[出版日期]2013年10月31日[图书页数]406页[图书语言]英语[图书格式]PDF格式

ThisisasetoflecturenotesthatdevelopedoutofcoursesonthelambdacalculusthatItaughtattheUniversityofOttawain2001andatDalhousieUniversityin2007.Topicscoveredinthesenotesincludetheuntypedlambdacalculus,theChurch-Rossertheorem,combinatoryalgebras,thesimply-typedlambdacalculus,theCurry-Howardisomorphism,weakandstrongnormalization,typeinference,denotationalsemantics,completepartialorders,andthelanguagePCF.

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这是MathematicsforComputerScience,MIT6.042J-Fall2010-Lecture6(MatchingProblems)的笔记PDF版（TeddyvanJerry整理），文件中有网课的地址链接。

转自CCF，网址https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4436660732299264摘要：大数据时代如何保护个人的隐私，技术创新的边界在哪里？首先，大数据的应用和创新应当有节制，个人隐私保护不仅要依靠道德感召，更需要满足法律的要求。
个人隐私和数据安全涉及每个公民的切身利益，如何合理、合规地收集和使用大数据、如何平衡个人信息保护和产业发展，已经成为大数据技术运用亟待解决的问题。
在本报告中，将阐述企业作为个人数据的控制者或加工者，承担哪些义务和法律责任，如何在数据的生命周期中通过技术创新、合规挖掘大数据的价值。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。