• cycleuser

    @logcg

    擦,我真不知道的。。。

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  • cycleuser

    @logcgWhy I translate English books into Chinese 中说:

    你你你“翻译水平很差,技术水平也很差,”,老哥,咱能说实话不?

    这真是实话。

    翻译水平真不行。早期的时候阅读理解都还比较吃力,现在是表达阐述感到困难。我中文的表述水平就都不太好,语序混乱,语法也不严谨。虽然现在比之前强了一点了,但是距离让我自己满意还很远。

    技术水平也真的很差。首先是因为基本是纯外行,所以起点本来就很低;然后另一个原因是我只对日常用到的一些概念有所了解,没怎么用到的就都不知道了,比如闭包是啥意思我都还不知道的。

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  • cycleuser

    我现在三十岁,见识的世界十分有限。然而在这相当有限的见识中,却也遇到过很多五彩缤纷的事物。

    比如丑恶。

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  • cycleuser

    本文内容是对当年明月缩写的徐阶的觉醒(7)的拙劣模仿,侵删。

    徐阶想不通,他忿忿不平了,他出离愤怒了,这个圈子怎么会是这个样子!   它不是民间所传言的那个知识殿堂,更不是自由讨论交流分享的象牙塔,这是一个灰蒙蒙的小圈子,所有的人最为关心的,只是自己的名利得失。   所谓批判性思维,所谓自由思考,在那些慵懒又精明的同侪心中,统统归结为两个字——幼稚。

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  • cycleuser

    我曾经翻译过一些东西。 虽然我的翻译水平很差,技术水平也很差,但一直还都保持着这个习惯。 偶尔总是陆陆续续地翻译一些自己觉得很喜欢的学习资料。 比如我在翻译中文版的斯坦福大学的CS229的讲义以及杜克大学用Python讲计算机统计学的STA663课程的中文翻译。

    然后我经常遇到一些朋友提出类似这样的问题:

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  • cycleuser

    译者注:最后这个我不了解,也没怎么搜索,大家有兴趣的查一下吧。 前面的这些价格都是作者当时的记录,现在估计会有变化。 我估计看本系列乃至本专栏的朋友可能也会遇到买电脑时候的选择问题。所以这里就来扯一扯这方面的。 如果是在校的学生,我现在更推荐大家购买一台含有 NVIDIA 显卡的高配置笔记本电脑。也按照原作者给出的这个 630 美元的预算,粗略安装汇率为 7, 就相当于人民币 4410 元。 考虑到需要有一定的 CUDA 运算性能,在这个价位的笔记本可选真的不多。

    我觉得对于在校学生来说,还是要看一下品牌。因为使用强度可能还是比较高,所以质量不能太差,或者至少不能是太小的品牌,起码得有售后。 然后最好能具有较好的扩展升级空间,比如使用蓝天模具的那种安装桌面平台 CPU 的机器就有这个特点。 接下来要看显卡,这个价位在台式机上能很轻松配一个 GTX 1060 6G 显存的显卡,笔记本上就可能只有 1050 或者 1050 ti 了。而且显存尽量不要低于 4G,否则做 CUDA 和深度学习的话小容量显存满足一些入门需求都很吃力了。 至于内存和硬盘,其实就都好办,只要不是板载的,可以扩展就行了,而且扩展性越强越好。

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  • cycleuser

    这个是一个新系列,翻译 Duke University 的 STA 663 课程的全套内容,课件讲义教材练习题等等。

    之前我在Computational Statistics in Python 这里提到了要翻译这套课程。
    这几天就开始了。
    本系列为对 Duke 大学 sta663 Computational-statistics-with-Python 课程的中文翻译。

    中文版阅读地址:https://zhuanlan.zhihu.com/python-kivy

    中文版翻译稿源文件地址:https://github.com/Kivy-CN/Computational-statistics-with-Python-CN

    英文原版官网地址:http://people.duke.edu/~ccc14/sta-663/index.html

    英文版源文件地址:https://github.com/cliburn/Computational-statistics-with-Python

    首先,这个翻译的质量依然不会很高,因为我水平有限,以及是用空闲时间偶尔翻译,所以大家发现错误请一定提出批评,我会及时改正的。
    另外我会逐步翻译 Duke 大学的 STA 633 课程的课件、纲要、教案 等等全部内容
    他们的这个课程和我之前翻译的 ThinkPython https://zhuanlan.zhihu.com/p/24644499 正好能衔接
    这个课程之后,又正好有足够的知识储备来尝试 斯坦福的 CS229 :http://cs229.stanford.edu/materials.html
    也就是吴恩达当年带的那个机器学习的课程

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  • cycleuser

    这一套课件实际上是一些相当粗糙的讲座笔记的草稿,基于 IPython notebook ,这门课程从 2015 年春季开始的,针对硕士生的统计学课程,课程地址原本在这里,但是这个链接实际上已经不能访问了。译者注:现在的链接可能应该是在这个链接。这个课程主要介绍的内容是在优化和模拟这两方面的各种算法的开发,这些内容也是计算统计学的核心内容。各种各样的算法和数据集的复杂度都会逐渐增加,(一维 -> 多维,固定 -> 自适应,线性 -> 并行 -> 大规模并行,少量数据 -> 巨量数据),这是为了让学这门课的学生能够掌握并联系下面这些内容:

    算法上,主要集中在以下两方面:

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  • cycleuser

    @tarvos21

    感谢认同!
    实际上关于动机的心理学理论还是要复杂很多的。
    我那个只是胡乱堆砌了一些自己的想法和认识。
    大一的时候曾经有幸学过普通心理学的基础课程,然而当时年少孟浪,轻浮又虚荣,根本没有认真学习领会,就是弄了一点皮毛,时不时扯一扯。

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  • cycleuser

    @tarvos21Computational Statistics in Python 从 Python 基础入门到 PyCUDA 乃至一些数理统计相关的完整的学习链 中说:

    我刚看了一下,真的非常棒,从简单到复杂,不是那种一上来就很复杂的概念,非常适合自己学习阅读,我正需要这种材料,感谢分享!

    前段时间我也发现一个了解机器学习非常好的入门介绍材料,分享一下,也许有人感兴趣:http://www.mind.ilstu.edu/curriculum/list.php?sortBy=category

    很多课程零基础也能看懂,是 Illinois 州立大学的项目,看到他们把这种基础性的入门介绍当作很认真的项目来做,并且开放给公众,还有基金支持,我真感觉,跟国内的教育差别挺大。

    国内的教材普遍有点脱节,数学物理计算机等等,从高中到大学,总感觉中间差了些什么。

    感谢分享,我在 知乎专栏 进行了分享~

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