《机器学习面试》专题

假定你是一个熟悉express的nodejs工程师 熟悉nodejs 熟悉expressjs 想快速学习koa 什么是koa？ koa 是由 Express 原班人马打造的，致力于成为一个更小、更富有表现力、更健壮的 Web 框架。使用 koa 编写 web 应用，通过组合不同的 generator，可以免除重复繁琐的回调函数嵌套，并极大地提升错误处理的效率。koa 不在内核方法中绑定任何中间件，

最近更新日期：20// 在 Linux 的环境下，如果你不懂 bash 是什么，那么其他的东西就不用学了！因为前面几章我们使用终端机下达指令的方式， 就是通过 bash 的环境来处理的喔！所以说，他很重要吧！bash 的东西非常的多，包括变量的设置与使用、 bash 操作环境的创建、数据流重导向的功能，还有那好用的管线命令！好好清一清脑门，准备用功去啰～ ^_^ 这个章节几乎是所有命令行界面 （c

什么是深度学习 有两种方式来衡量模型的深度：第一种就是sequential instructions的数目，我们可以把这个想象成最长的计算路径；另一种方式就是描述概念之间相互关系的网络深度，但是这个方式呢要计算需要计算每个concept的representation，所以会比graph的深度要深，主要是因为简单的概念能被定义，从而能够表述更加复杂的概念。 深度学习的历史 深度学习有着长而丰富的开始

词向量 自然语言需要数学化才能够被计算机认识和计算。数学化的方法有很多，最简单的方法是为每个词分配一个编号，这种方法已经有多种应用，但是依然存在一个缺点：不能表示词与词的关系。 词向量是这样的一种向量[0.1, -3.31, 83.37, 93.0, -18.37, ……]，每一个词对应一个向量，词义相近的词，他们的词向量距离也会越近(欧氏距离、夹角余弦) 词向量有一个优点，就是维度一般较低，一般

现在，我们已经来到了本书的末尾，但是就如那句名言，这只是 开始的结束 ！你现在是一个满怀渴望的Python用户，毫无疑问你准备用Python解决许多问题。你可以使你的计算机自动地完成许多先前无法想象的工作或者编写你自己的游戏，以及更多别的什么东西。所以，请出发吧！

注意：本文档已失效，请浏览 Istio 官方文档。本书中的 Service Mesh 章节已不再维护，请转到 istio-handbook 中浏览。 8月1日0点，Istio 1.0发布，已生产就绪！大家都已经跃跃欲试了，几天前我发布了一键在本地搭建运行Istio 1.0的分布式Kubernetes集群教程，在本地搭建起来还是有些门槛，稍显复杂，现在我推荐几个可以在线上学习的地方。这是目前搜集的比

神经网络和深度学习是一本免费的在线书。本书会教会你： 神经网络，一种美妙的受生物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进行学习 深度学习，一个强有力的用于神经网络学习的众多技术的集合 神经网络和深度学习目前给出了在图像识别、语音识别和自然语言处理领域中很多问题的最好解决方案。本书将会教你在神经网络和深度学习背后的众多核心概念。 想了解本书选择的观点的更多细节，请看这里。或者直接跳到第一章 开始

这本书最初是为北京亚嵌教育研究中心的嵌入式 Linux 系统工程师就业班课程量身定做的教材之一。

C 是贝尔电话实验室的 Dennis M. Ritchie 于 1972 年开发的一种通用的，程序性的，命令式的计算机编程语言，用于开发 UNIX 操作系统。

从我第一天使用 Laravel 框架开始，我就喜欢上了这个框架，可能「摩羯座」就是这样，看上了就不会想着去用其它框架，而且 Laravel 框架，就目前而言，已然成为全球最受欢迎的 PHP 框架。

网络爬虫，即 Web Spider，是一个很形象的名字。目前爬虫开发的语言的主要是 Python，本教程是作者实际开发使用的心得总结，还附加几个小的爬虫案例，帮助读者更好的学习 Python 开发爬虫。 适用人群 适用于爬虫初学者，如果你对高效抓取数据有兴趣，那么本教程将会是你不错的选择。 学习前提 学习本教程前，你需要对 Python 语言有一定的了解。 版本信息 书中演示代码基于以下版本： 语

Node不是语言，不是框架，只是基于V8运行时环境。结合libuv能够通过js语法获得更好的等价于c/c++的性能。 它很简单，异步是解决并发的最佳实践。本节主要讲如何学习Node.js，是本次Live非常核心的内容，大家要注意听。 基础学习 安装Node.js环境 常用软件 IDE和编辑器 Node.js应用场景 Node核心：异步流程控制 Web重点 迷茫时学习Node.js最好的方法 非科班

按照官网所述的： A query language for your API 一种用于 API 的查询语言 GraphQL is a query language for APIs and a runtime for fulfilling those queries with your existing data. GraphQL provides a complete and understan

译者：bdqfork 作者: Robert Guthrie 深度学习构建模块：仿射映射, 非线性函数以及目标函数 深度学习表现为使用更高级的方法将线性函数和非线性函数进行组合。非线性函数的引入使得训练出来的模型更加强大。在本节中，我们将学习这些核心组件，建立目标函数，并理解模型是如何构建的。 仿射映射 深度学习的核心组件之一是仿射映射，仿射映射是一个关于矩阵A和向量x，b的*f(x)*函数，如下所

我们创建了3D Tiles用以流式化、可视化和分析大量的三维内容，如整个城市或复杂的建筑模型。基于当前的Cesium Stories的更新，我们可以通过点击来检查3D Tiles中的feature数据。 现在，可以单击Cesium Stories中的任何3D Tiles feature，例如New York City tileset，以审查其数据。 假设想了解纽约市医疗设施的分布情况。你可以使用u