《深度学习》专题

模式识别是自然语言处理的一个核心部分。以-ed结尾的词往往是过去时态动词（5.）。频繁使用will是新闻文本的暗示（3）。这些可观察到的模式——词的结构和词频——恰好与特定方面的含义关联，如时态和主题。但我们怎么知道从哪里开始寻找，形式的哪一方面关联含义的哪一方面？ 本章的目的是要回答下列问题： 我们怎样才能识别语言数据中能明显用于对其分类的特征？ 我们怎样才能构建语言模型，用于自动执行语言处理任

学习新技能，尤其是非技术类，是最大的一种乐趣。大多数公司会更加有斗志如果它们明白这对程序员来说是多大的激励。 人类通过做来学。读书和上课是有用的。但你对一个从不写程序的程序员会有任何敬意吗？学习任何技能，你应该把自己放在一个可以练习技能的宽容的位置。学习一个新的编程语言时，在你必须做一个大工程前，试着用它做一个小的工程。学习管理软件项目时，先试着管理一个小的工程。 一个好的导师不是你做事情的替代品

First Launch 首次运行 Let's begin learning Unity. If you have not yet opened Unity, you can find it inside Start » Programs » Unity on Windows, or Applications » Unity on Mac. The Unity Editor will appear

投票 以下的合约相当复杂，但展示了很多Solidity的功能。它实现了一个投票合约。 当然，电子投票的主要问题是如何将投票权分配给正确的人员以及如何防止被操纵。 我们不会在这里解决所有的问题，但至少我们会展示如何进行委托投票，同时，计票又是 自动和完全透明的 。 我们的想法是为每个（投票）表决创建一份合约，为每个选项提供简称。 然后作为合约的创造者——即主席，将给予每个独立的地址以投票权。 地址后

Machine Learning (ML)是一种自动学习，很少或没有人为干预。 它涉及编程计算机，以便他们从可用的输入中学习。 机器学习的主要目的是探索和构建可以从先前数据中学习并对新输入数据进行预测的算法。 学习算法的input是训练数据，表示经验， output是任何专业知识，通常采用可执行任务的另一算法的形式。 机器学习系统的输入数据可以是数字，文本，音频，视觉或多媒体。 系统的相应输出数据

欢迎来到 protocol buffer 的开发者文档，protocol buffer是一个语言无关，平台无关，可扩展的结构化数据序列化方案，用于协议通讯，数据存储和其他更多用途。

Guava 是一个 Google 的基于java1.6类库的扩展项目，包括 collections, caching, primitives support, concurrency libraries, common annotations, string processing, I/O, 等等. 这些高质量的API可以使你的JAVA代码更加优雅，更加简洁，让你工作更加轻松愉悦。

Rust 语言是一种高效、可靠的通用高级语言。其高效不仅限于开发效率,它的执行效率也是令人称赞的,是一种少有的兼顾开发效率和执行效率的语言。

基于 async/await 实现中间体系的 koa2 框架将会是 node.js web 开发方向大势所趋的普及框架。基于 generator/yield 的 koa1 将会逐渐被 koa2 替代，毕竟使用 co.js 来处理 generator 是一种过渡的方式，虽然有其特定的应用场景，但是用 async/await 会更加优雅地实现同步写法。

这份文件的目的是要提供 Python 之机器学习套件 scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 的中文使用说明。一开始的主要目标是详细说明 scikit-learn 套件中的范例程式的使用流程以及相关函式的使用方法。目前使用版本为 scikit-learn version 0.19 以上

Java 开发学习笔记，包含很多文档，整理的比较杂乱，就将就着看吧。

无疑，Weex 成为了最火的移动技术之一，但是，因为开源时间相对较短，铺建的基础设施较大。业界目前还没有特别丰富的Demo、实践的案例、工程化的方案供大家参考。因此，在学习Weex之余，提供一些实际的经验供大家参考。

计算机编程是编写计算机程序的行为，计算机程序是使用计算机程序设计语言编写的指令序列，以通过计算机执行指定的任务。

C＃是一种简单，现代，通用，面向对象的编程语言，由Microsoft在其Anders Hejlsberg领导的.NET计划中开发。 本教程将教您基本的C＃编程，并将带您了解与C＃编程语言相关的各种高级概念。

Python 是一种通用的高级编程语言，越来越多地用于数据科学和设计机器学习算法。 本教程简要介绍了 Python 及其库，如 numpy，scipy，pandas，matplotlib，并解释了如何应用它来开发解决实际问题的机器学习算法。