自从去年7月反省之后，认识的朋友逐渐多了，天下那么大，优秀的人很多，通过网络认识是一个很不错的途径，经过一段时间后，圈子范围扩大了很多，行业上和非行业上都有涉及，对自己认知冲击很大，发现技术、技术之外很多想不到的事，虽然能了解到很多事，但是做技术的，首要还是看自身技术，其他的闲暇时间了解即可。
很庆幸能认识很多积极学习的朋友，看到别人那么积极努力学习，对自己没有影响是假的，当然，我也经常分享自己的学习，互相激励，偶尔认识一些前辈，还能听听前辈的故事和对一些事物的看法，毕竟过来人的经验对自己是一个很好的参考。这里特别感谢博客园-骏马金龙，从认识之后，对我技术和方向的耐心指导，学习方法上逐渐理解你曾经说过的话，非常感谢。
工作上跟团队里的开发哥比较多接触，聊多了也知道一些大家的情况，都是比较努力学习，下班之后还会继续学习，他们也知道我也是这样，最近好几个跟我拿资料，拿的是docker方面的资料，我把收藏的视频和博客类资料都给了他们，学习方法看个人喜好，有些人看视频学，有一些看博客学，能帮到就好。附上有趣的截图
2019各位朋友一起努力学习！
转载于:https://www.cnblogs.com/AutoSmart/p/10505090.html
机器人的定义与特点 机器人是自动执行工作的机器装置，可以接受人的指挥、运行预先编排的程序或者根据人工智能技术指定的原则纲领行动。 机器人① 包含传感器、执行器，能够与物理世界交互，② 可编程，③ 能够进行自主或半自主的行动。 机器人行业 机器人行业未来市场潜力，可以从工业机器人、服务机器人和无人驾驶三个方面看，非常广阔，主要的...
要做到数据驱动安全，齐向东认为需要三大核心技术。第一个核心技术是大数据采集器，第二个是大数据引擎，第三个是机器学习挖掘、重要安全问题定位准确。 转载于:https://www.cnblogs.com/1992825-Amelia/p/4854220.html...
[1]好好规划自己的路，不要跟着感觉走！根据个人的理想决策安排，绝大部分人并不指望成为什么院士或教授，而是希望活得滋润一些，爽一些。那么，就需要慎重安排自己的轨迹。从哪个行业入手，逐渐对该行业深入了解，不要频繁跳槽，特别是不要为了一点工资而转移阵地，从长远看，这点钱根本不算什么，当你对一个行业有那么几年的体会，以后钱根本不是问题。...
主席说过：“谁是我们的敌人？谁是我们的朋友？这个问题是革命的首要问题。”敌人能给我们带来伤害，而朋友能给我们带来帮助。在技术学习中也可以采用这种观点，分清哪些技术是朋友，哪些技术是敌人。所谓敌人，也就是和当下是竞争者关系的对象，所谓朋友，就是和当下是互补关系的对象。辨析竞争关系和互补关系，是很重要的技巧。别人卖刀你卖刀，别人卖水你卖水...
残差残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。在集成学习中可以通过基模型拟合残差，使得集成的模型变得更精确；在深度学习中也有人利用layer去拟合残差将深度神经网络的性能提高变强。这里笔者选了Gradient Boosting和Resnet两个算法试图让大家更感性的认识到拟合残差的作用机理。Gradient Boost...
MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz，2 Ch 语言：英语+中英文字幕（根据原英文字幕机译更准确） |时长:45节课(16h 55m) |大小解压后:10.8 GB 一级和二级初级和中级 你会学到: 通过一个手把手的项目学习使用Rhino V7。 您将学习使用Rhino的最新工具集，主...
初学者用Python完成机器学习课程 你会学到: Python上的主机器学习 进行有力的分析 做出准确的预测 制作健壮的机器学习模型 将机器学习用于个人目的 建立一支强大的机器学习模型大军，并知道如何将它们结合起来解决任何问题 使用K-均值聚类、支持向量机(SVM)、KNN、决策树、朴素贝叶斯和主成分分析对数据进行分类 清理您的...
这门由行业和学术领袖开设的课程是为那些希望在数据科学领域建立有价值的职业生涯的人开设的 你会学到: 监督学习和非监督学习的原理及其区别。 线性和逻辑回归，决策树，回归树，随机森林，判别分析，支持向量机，朴素贝叶斯分类器，KNN 如何在Python中选择合适的算法集并应用到现实项目中。 使用Python编程语言解决许多现实生活中的...
学习每个机器学习模型背后的数学，然后用Python实现它 你会学到: 开发机器学习模型 创建机器学习模型的模板 学习每个机器学习模型背后的数学 要求: Python或任何编程语言的基础 时长:8h 15m |视频:. MP4，1280×720 30 fps |音频:AAC，44.1 kHz，2ch |大小解压后:4.54...