深度学习机器翻译代码

一、深度学习机器翻译代码

近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习作为其重要领域之一，深度学习机器翻译代码也备受关注与研究。深度学习机器翻译代码的研究旨在通过深度神经网络等技术手段，实现不同语言之间的自动翻译，为跨语言交流提供便利与可能性。

深度学习在机器翻译中的应用

在传统的机器翻译方法中，规则系统、统计方法等被广泛应用。然而，这些方法往往受限于语言规则的复杂性和文本特征的抽象性，导致翻译质量难以提升。深度学习技术的兴起为机器翻译带来了新的解决思路。

深度学习通过构建多层次的神经网络结构，能够更好地处理大规模数据，挖掘数据内在的特征和规律。这种特性使得深度学习在机器翻译任务中表现出色，许多研究者纷纷将其运用于机器翻译领域。

深度学习机器翻译代码的实现

要实现深度学习机器翻译代码，首先需要收集并整理大规模的双语数据集作为训练样本，保证模型的泛化能力和翻译质量。其次，需要设计合适的神经网络模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等，用于学习源语言到目标语言的映射关系。

在代码实现过程中，还需要考虑诸如词嵌入、注意力机制、损失函数等关键技术，以提升翻译效果和性能。通过不断优化模型结构和参数设置，可以逐步改进机器翻译的准确性和流畅性。

深度学习机器翻译代码的优势

相比传统的机器翻译方法，深度学习机器翻译代码具有诸多优势。首先，深度学习能够充分利用大规模数据进行训练，使得翻译模型更具鲁棒性和泛化能力，适用于不同领域和语言对的翻译。

其次，深度学习可以自动学习特征和规律，无需人工提取复杂的语言特征，简化了翻译过程并提高了效率。同时，深度学习还能够通过端到端的训练方式，直接学习源语言到目标语言的映射，减少了中间步骤的干扰。

深度学习机器翻译代码的挑战

尽管深度学习在机器翻译中表现优异，但也面临一些挑战。首先，深度学习模型的训练需要大量的计算资源和时间，尤其在处理大规模数据集时，训练过程可能会变得非常耗时。

其次，深度学习模型往往需要大量的数据支撑，特别是在某些语种翻译中，数据难以获取和整理，限制了模型的应用范围。此外，深度学习模型对超参数的敏感性较高，需要谨慎调参以避免过拟合或欠拟合问题。

结语

总的来说，深度学习机器翻译代码的发展为跨语言交流提供了全新的可能性，极大地促进了机器翻译技术的进步。未来随着深度学习技术的不断演进与完善，相信深度学习机器翻译代码将在自然语言处理领域发挥越来越重要的作用。

二、深度学习科研中，代码能力跟不上怎么办？

钢八代啊，兄弟，不能怂。

在深度学习科研中，代码实现是非常重要的一部分，因为它将直接影响到模型的质量和效果。

如果您的代码天赋跟不上，可以采取以下一些方法或者外挂：

1. 学习编程：如果您的编程基础比较薄弱，那么您可以先学习一些编程的套路模板框架，例如 Python 编程语言、数据结构、算法等。
2. 学习深度学习框架：深度学习框架是实现深度学习模型的重要工具，例如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等。您可以学习这些框架的使用，掌握它们的 API 和函数库。
3. 学习开源代码：学习其他研究人员的开源代码，可以帮助您了解如何实现深度学习模型，并学习一些最佳实践。
4. 合作交流：和其他深度学习研究人员进行交流和合作，可以帮助您快速了解新技术和最新研究成果，并且学习其他人的经验和技能。
5. 寻求帮助：如果您在实现深度学习模型的过程中遇到困难，不要犹豫，寻求专业人士的帮助，例如教练、同事或社区论坛等。

总之，深度学习科研需要具备丰富的技能和知识，包括编程、算法、数学和统计学等。如果您的代码能力跟不上，不要放弃，采取以上方法来不断学习和提高自己的技能。

三、深度学习科研，如何高效进行代码和实验管理？

光是学习编码的想法就让人望而却步。代码这个词的定义是神秘的。它意味着计算机而非人类应该理解的一种技术交流形式。

许多人开始学习编码的一种方法是选择一种流行的编程语言，然后毫无方向地一头扎进去。这可以采取在线编码课程、教程项目或随机购买特定主题书籍的形式。

潜在的开发人员很少从路线图开始——编码世界的鸟瞰图，概述了几乎 100% 的开发人员每天都在使用的一组相关编程概念、语言和工具。

在这篇文章中，我提出了一个这样的路线图。为此，我概述了 14 个步骤——每个步骤都讨论了一个基本概念、语言或工具——专业开发人员使用这些步骤来编写代码、协作和创建专业项目。

我根据自己近 20 年的个人编程学习之旅精心选择了这 14 个步骤。

作为一名开发人员，我花了这么长时间才感到自在，部分原因是我会在没有更广泛的编码世界背景的情况下学习特定主题。

本文中的每个步骤都讨论了一个“编码要素”——我认为这是至关重要的，至少要知道它 在您的编码之旅开始时就存在。

在列出路线图中的步骤之前的最后一点注意事项：当然，阅读本文不会使您成为专家级程序员。这不是故意的。本文的目的是让您意识到这些主题中的每一个都存在，并希望让您对每个主题的工作原理有一个基本的了解，以便您可以在其基础上明智地向前发展。

初学者开发者的 14 步路线图

1. 熟悉计算机体系结构和数据基础知识
2. 了解编程语言的工作原理
3. 了解互联网的运作方式
4. 练习一些命令行基础知识
5. 使用 Vim 培养你的文本编辑器技能
6. 接受一些 HTML
7. 处理一些 CSS
8. 开始使用 JavaScript 编程
9. 继续使用 Python 编程
10. 进一步了解 Java
11. 使用 Git 跟踪您的代码
12. 使用数据库和 SQL 存储数据
13. 了解 Web 框架和 MVC
14. 与包管理器一起玩

事不宜迟，让我们从头开始！

1) 熟悉计算机体系结构和数据基础

现代编程语言的美妙之处之一在于，它们使我们能够创建精美的应用程序，而无需担心幕后硬件的具体细节（大部分情况下）。

这称为抽象——使用更高级工具（在本例中为编程语言）的能力，这些工具简化并缩小了我们理解和技能所需的范围。

然而，这并不意味着了解您的代码正在执行的金属的基础知识是没有用的。至少，了解一些花絮将有助于您应对有关高 CPU 和内存使用率的工作场所对话。

因此，这里有一个最低限度的计算机体系结构基础知识，可以帮助您入门：

您计算机最重要的部件位于微芯片（也称为集成电路）上。

微芯片依靠一种叫做晶体管的电子元件来工作。晶体管是微型电子开关，在任何给定时间要么关闭 (0) 要么打开 (1)。单个微芯片可以包含数百万或数十亿个嵌入其上的微型晶体管。

大多数现代计算机都有一个称为中央处理器 (CPU)的微芯片。你可以把它想象成计算机的大脑。它处理计算机执行的大部分数字运算和逻辑任务。

每个 CPU 都有一个称为指令集的东西，它是 CPU 理解的二进制（零和一）命令的集合。幸运的是，作为软件开发人员，我们真的不需要担心这些！这就是抽象的力量。

如果 CPU 是大脑的逻辑中心，那么拥有内存以及临时或长期存储信息是很有用的。

计算机将随机存取存储器 (RAM)作为“工作存储器”（或短期存储器）来存储正在运行的程序正在使用的信息。

RAM 由一组内存地址组成，可用于存储数据位。在 C 等较旧的语言中，程序员确实可以使用称为指针的功能直接使用内存地址，但这在更现代的语言中很少见。

最后，我们将介绍一个您肯定熟悉的组件 – 硬盘驱动器。在我们的大脑类比中，这代表长期记忆。硬盘驱动器是一种内部或外部设备，用于存储即使在计算机关闭后仍应保留的数据。

在继续讨论有关编程语言的更多细节之前，让我们花点时间谈谈数据。但是数据这个词到底是什么意思呢？

在高层次上，我们会想到文本文档、图像、视频、电子邮件、文件和文件夹等内容。这些都是我们每天创建并保存在计算机上的高级数据结构。

但在引擎盖下，计算机芯片（如 CPU 或 RAM 芯片）并不知道“图像”或“视频”是什么。

从芯片的角度来看，所有这些结构都存储为一长串的 1 和 0。这些 1 和 0 称为位。

位通常一次存储为一组八位，称为字节。一个字节只是八位的序列，例如00000001、01100110或00001111。以这种方式表示信息称为二进制表示。

2) 了解编程语言的工作原理

在上一节中，我们提到大多数计算机都依赖于 CPU，而 CPU 可以理解 1 和 0 形式的一组特定指令。

因此，理论上我们可以编写代码，通过以 CPU 理解的形式将一长串 1 和 0 串在一起来告诉 CPU 做什么。像这样以二进制形式编写的指令称为机器码。

听起来很可怕，不是吗？嗯，可能是，但我不知道，因为我主要使用高级编程语言，如 JavaScript、Python 和 Java。

更高级别的编程语言提供了一组人类可读的关键字、语句和语法规则，它们更易于人们学习、调试和使用。

编程语言提供了一种弥合人类大脑理解世界的方式与计算机大脑 (CPU) 理解世界的方式之间差距的方法。

最终，我们编写的代码需要翻译成 CPU 可以理解的二进制指令（机器代码）。

根据您选择的语言，我们说您的代码被编译或解释为能够由您的 CPU 执行的机器代码。大多数编程语言都包含一个称为编译器或解释器的程序来执行此翻译步骤。

举几个例子——JavaScript 和 Python 是解释型语言，而 Java 是编译型语言。一种语言是编译型还是解释型（或两者的某种组合）对开发人员的便利性、错误处理、性能和其他方面都有影响，但我们不会在这里深入讨论这些细节。

3) 了解互联网的运作方式

无论您想从事何种类型的编程，都会遇到了解计算机如何相互交互会有所帮助的情况。这通常发生在 Internet 上。

互联网只不过是全球联网计算机的集合。换句话说，它是一个全球网络。网络中的每台计算机都同意一组规则，使它们能够相互交谈。对于计算机来说，“交谈”意味着传输数据。

正如我们在上一节中讨论的那样，所有类型的数据——网页、图像、视频、电子邮件等——都可以表示为 1 和 0。

因此，您可以将 Internet 视为一组非常大的计算机，它们可以在它们之间传输 1 和 0，以一种保留该数据含义的方式。互联网只不过是一种数字对话媒体。

如果 Internet 只是一个大的谈话场所，让我们来定义谈话参与者。

首先，打个比方：大多数人类对话至少需要两个参与者。在大多数情况下，一个人发起对话，另一个人回应，假设他们都在场且有空。

在 Internet 中，发起对话的计算机称为客户端。响应或回答的计算机称为服务器。

例如，假设您打开网络浏览器并转到“www.google.com”。在这种情况下，您的 Web 浏览器就是客户端。通过扩展，您还可以将您正在使用的计算机视为客户端。

从更抽象的意义上讲，您是客户，因为您是发起对话的人。通过在搜索栏中输入“www.google.com”并单击 ，您的浏览器将请求与 Google 的一台计算机开始对话。

Google 的计算机称为服务器。它通过发送在您的浏览器中显示谷歌网页所需的数据来响应。瞧！谷歌的网页出现在你的眼前。所有 Internet 数据传输都利用这种客户端/服务器关系。

4) 练习一些命令行基础知识

乍一看，命令行可能令人生畏。它经常在电影中以神秘的黑屏为特色，上面滚动着难以理解的文本、数字和符号。它通常与邪恶的黑客或天才技术伙伴有关。

事实上，使用或理解命令行并不需要天才。事实上，它允许我们执行许多我们通过点击鼠标轻松完成的相同任务。

主要区别在于它主要通过键盘接受输入，一旦掌握了它就可以显着加快输入速度。

您可以使用命令行浏览文件夹、列出文件夹的内容、创建新文件夹、复制和移动文件、删除文件、执行程序等等。您可以在命令行中键入命令的窗口称为终端。

让我们浏览一下基本导航命令的简短教程，让您体验在命令行上工作的感觉。

一旦你打开你的终端，一个典型的第一个问题是“_我在哪里”？_我们可以使用pwd命令（代表“打印工作目录”）来解决这个问题。它输出我们在文件系统中的当前位置，告诉我们当前所在的文件夹。

自己试试：

如何使用命令行

如果您使用的是 Mac，请打开终端应用程序，它本质上是一个 Unix 命令行终端。

如果您正在运行没有 GUI（图形用户界面）的操作系统，例如 Linux 或 Unix，则在启动计算机时默认情况下您应该使用命令行。如果您的 Linux 或 Unix 风格确实有 GUI，您将需要手动打开终端。

在提示符下，键入pwd并按 。命令行将打印出您当前所在文件夹的路径。

默认情况下，打开命令行时的活动文件夹是登录用户的主目录。这是可定制的，以防您希望方便地从不同的位置开始。

为方便起见，可以使用波浪~字符引用主目录。我们将在接下来的几个例子中使用它。

现在我们知道我们在哪个文件夹中，我们可以使用ls命令列出当前目录的内容。该ls命令代表“列表”。

键入ls并按 。驻留在当前目录中的内容（文件和子文件夹）被打印到屏幕上。

像这样重新运行之前的命令ls -al并按 。现在我们将获得有关目录内容的更多详细信息，包括文件大小、修改日期和文件权限。

前面命令中的连字符允许我们设置某些修改命令行为的标志。在这种情况下，我们添加了将列出所有目录内容（包括隐藏文件）的 -a 标志以及显示额外文件详细信息的 -l 标志。

接下来，我们可以使用mkdir命令创建一个新文件夹，它代表“Make Directory”。下面我们创建一个名为“testdir”的新文件夹。

键入mkdir testdir并按 。然后键入ls并按 。您应该会在列表中看到您的新目录。

要一次创建多个嵌套目录，请使用-p标志创建整个目录链，如下所示：mkdir -p directory1/directory2/directory3

如果我们只能停留在一个位置，命令行就没那么有用了，所以让我们学习如何浏览文件系统中的不同目录。我们可以通过cd命令执行此操作，该命令代表“更改目录”。

首先，键入cd testdir并按 。然后键入pwd并按 。请注意，现在的输出显示我们位于 cd 命令中指定的“testdir”目录中。我们浏览了它！

键入cd ..并按 。告诉命令行..向后浏览到父目录。

然后键入pwd并按 。请注意，现在的输出显示您已返回原始目录。我们向后浏览！

接下来我们将学习如何在当前目录中创建一个新的空文件。

键入touch newfile1.txt并按 。可以使用ls命令查看在当前目录下创建了新文件。

现在我们将使用 cp 命令将该文件从一个文件夹复制到另一个文件夹。

键入cp newfile1.txt testdir并按 。现在使用ls和ls testdir命令可以看到，新文件仍然存在于当前目录中，并被复制到“testdir”目录中。

我们还可以使用mv命令移动文件而不是复制。

键入touch newfile2.txt并按 以创建新文件。接下来，键入mv newfile2.txt testdir并按 将文件移动到“testdir”文件夹中。

使用ls和ls testdir命令确认文件已移至“testdir”文件夹（它不应再出现在您创建它的原始位置，因为它是_移动_的而不是复制的）。

该mv命令也可用于重命名文件。

为此，键入touch newfile3.txt并按 以创建一个新文件。然后键入mv newfile3.txt cheese.txt并按 更新文件名。用于ls确认文件已重命名。

最后，我们可以使用rm命令删除文件和文件夹。

键入rm cheese.txt并按 删除文件。用于ls确认文件已删除。

键入rm -rf testdir并按 删除“testdir”目录及其内容。用于ls确认目录已删除。

请注意，我们需要-rf在删除目录时使用标志。这会强制删除该文件夹及其所有内容。

5) 使用 Vim 培养你的文本编辑器技能

至此，我们已经介绍了命令行的基础知识，并看到了一些如何在没有鼠标的情况下处理文件的示例。

虽然我们现在知道如何从命令行创建、复制、移动、重命名和删除文件，但我们还没有看到我们如何在终端中编辑文本文件的内容。

在终端中处理文本文件很重要，因为计算机代码只不过是保存在一组有组织的文件中的文本。

当然，我们可以使用像 Microsoft Word 这样的高级文本编辑器（或者更可能是像 Sublime 或 Atom 这样的专业代码编辑器）来编写和编辑我们的代码，但这不是必需的。终端通常是编写和编辑代码最方便的地方，因为我们通常已经打开它来运行命令！

有几个专门为此目的创建的优秀文本编辑器，我建议学习一个名为 Vim 的基础知识。

Vim 是最古老的文本编辑器之一，是久经考验的瑰宝。Vim 代表“ VI i M证明”，因为它是名为Vi的工具的继承者。

如前所述，Vim 是一个直接在终端中运行的文本编辑器，所以我们不需要打开一个单独的窗口来工作，也不需要使用鼠标。Vim 有一套命令和模式，可以让我们仅使用键盘就可以方便地创建和编辑文本内容。

Vim确实有一点学习曲线，但只要稍加练习，您学到的技能就会在您的编码生涯中大有裨益。

许多操作系统默认安装了 Vim。要检查它是否安装在您的计算机上，请打开命令行并键入vim -v.

如果 Vim 在您的终端中打开并显示版本，您就可以开始了！如果没有，您需要在系统上安装它。（请注意，您可以通过键入:q!并按 来退出 Vim）。有关安装 Vim 的更多信息，请参阅 https://www.vim.org。

在我看来，学习如何使用 Vim 的最快和最简单的方法是使用他们的内置教程VimTutor。要运行它，请确保您的系统上安装了 Vim，打开命令行，键入vimtutor，然后按 。

这是一个很好的教程，我没有理由浪费时间在这里解释它。所以像现在一样去做 VimTutor 吧！下一节见。

如果您在完成 VimTutor 后仍有精力，请查看这 7 个 Vim 命令，它们将在您开始使用 Vim时显着提高您的工作效率。

6) 接受一些 HTML

您可以将 HTML（超文本标记语言的*缩写*）视为网页的骨架。它通过指定应该显示的元素和它们应该显示的顺序来确定页面的结构。

您在浏览器中访问过的每个网页都有一些与之关联的 HTML。当您访问网页时，托管该网页的网络服务器会向您的浏览器发送一些 HTML。然后您的浏览器会读取它并为您显示它。

大多数网页包含一组相当标准的内容，包括标题、文本内容、图像链接、导航链接、页眉和页脚等等。所有这些信息都存储为定义页面结构的 HTML。

要记住的一件事是 HTML 在技术上不是一种编程语言，尽管它通常被称为“HTML 代码”。

正如我们稍后将看到的，其他编程语言使我们能够编写执行某些操作的代码，例如按顺序运行一组指令。HTML 什么都不做。我们不运行或执行 HTML。HTML 只是放在一个文件中，等待发送到 Web 浏览器，该浏览器会将其显示给最终用户。

事实上，HTML 基本上只是数据。它是定义网页应该是什么样子的数据，仅此而已。

那么如何编写 HTML 呢？HTML 使用一组标准的标签（基本上只是标签）来识别构成网页的可用元素。每个标签都使用尖括号定义。

例如，标题标签 定义为<title>My Page Title</title>，段落标签定义为<p>A bunch of random text content.</p>。

每个 HTML 元素都由一个开始标记和一个结束标记组成。起始标记只是尖括号之间的标记标签，如下所示：

<tagname>

这将打开新的 HTML 标记。结束标签本质上是相同的，但它在第一个尖括号后使用正斜杠，将其标记为结束标签：

</tagname>

两个标签之间的任何文本都是页面将显示的实际内容。

让我们介绍几个最常用的标签。第一个是<html>标签。这定义了 HTML 页面的开始。相应的</html>标记（注意正斜杠）定义了 HTML 页面的结尾。这些标签之间的任何内容都将成为页面的一部分。

第二个是<head>标签。这定义了浏览器将用来理解页面的附加信息。此标签中的大部分内容不会显示给用户。相应</head>的标记定义了 HEAD 部分的结尾。

之前，我们看到了<title>标签。它定义了网页的标题，浏览器将在浏览器选项卡中显示该标题。此标记需要放置在该<head>...</head>部分内。

接下来是<body>标签。该标签内的所有内容构成了网页的主要内容。将这四个标签放在一起看起来像这样：

<html>

    <head>
        <title>My Page Title</title>
    </head>

    <body>
        <p>A bunch of random text content.</p>
    </body>

</html>

上面的简单 HTML 片段表示一个简单的网页，其中包含一个标题和一个段落作为正文内容。

这个例子提出了我们在上一节中没有提到的一点。HTML 标签可以相互嵌套。这只是意味着 HTML 标签可以放在其他 HTML 标签内。

HTML 提供了许多其他标签来为网络用户提供丰富的内容。我们不会在这里详细介绍它们，但下面是一个简短的列表供参考：

• <p>: 从新行开始的一段文本。
• <h1>：通常用于页面标题的页面标题。
• <h2>：通常用于章节标题的章节标题。
• <hx>：其中_x_是 3 到 6 之间的数字，用于较小的标题。
• <img>： 一个图像。
• <a>： 一条链接。
• <form>：包含供用户填写和提交的字段或输入的表单。
• <input>：供用户输入信息的输入字段，通常在表单中。
• <div>：一个内容分区，用于将几个其他元素组合在一起以达到间距目的。
• <span>：另一个分组元素，但用于将文本短语包装在另一个元素中，通常仅将特定格式应用于文本内容的特定部分。

7) 处理一些 CSS

没有 CSS 或层叠样式表的网页就像没有糖霜的蛋糕。一个没有糖霜的蛋糕达到了它的目的，但它看起来并不开胃！

CSS 允许我们将背景颜色、字体大小、宽度、高度等样式属性与我们的 HTML 元素相关联。

每个样式属性都会告诉浏览器在屏幕上呈现所需的效果。与 HTML 一样，CSS 在技术上不是一种编程语言。它不会让我们执行操作，它只是让我们向基本的 HTML 添加样式。

让我们看看如何将 CSS 样式与我们的 HTML 元素相关联。这个谜题分为三部分：

CSS 选择器：用于标识我们希望应用样式的 HTML 元素。

CSS 属性名称：我们要添加到匹配的 HTML 元素的特定样式属性的名称。

CSS 属性值：我们要应用的样式属性的值。

以下是这些部分如何组合在一起以设置段落的颜色和字体大小的示例：

p {
  color: red;
  font-size: 12px;
}

让我们从头开始，在花括号之前。这就是 CSS 选择器所在的位置。在本例中，字母p 表示<p>（段落）HTML 标记。这意味着花括号内的样式将应用于<p>网页上的所有标签。

让我们继续讨论大括号内的内容——我们想要应用于目标元素的样式。

在这里我们找到成对的 CSS 属性和值，用冒号分隔。属性（在本例中为“颜色”和“字体大小”）位于左侧。这些属性的值（在本例中为“red”“12px”）在右侧。分号结束每个属性/值对。

您可能会看到这是如何工作的。上面的 CSS 代码片段告诉浏览器使用红色、12px 大小的字母来放置<p>标签内的所有文本。

那么 HTML 页面如何知道包含这些 CSS 样式呢？输入<link>HTML 标记。通常，CSS 样式是在与HTML不同的文件（ .css文件）中创建的。这意味着我们需要一些方法将它们导入到我们的 HTML 文件中，以便浏览器知道样式存在。

该<link>元素的存在就是为了这个目的。我们<link>在 HTML 文件部分包含元素，这些元素<head>允许我们指定要导入的外部 CSS 文件：

<head>

    <title>My Page Title</title>

    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="/home/style.css">

</head>

在此示例中，我们将导入href属性指定的 CSS 样式，在本例中为文件_/home/style.css_。

在接下来的 3 个部分中，我们将（最终）深入研究一些更具技术性的编程语言！

我们将全面概述 JavaScript、Python 和 Java，并介绍这 3 种语言共有的一些基本编码概念。我们将比较和对比语言特性和示例代码，希望您能全面了解这三者的基础知识。

8) 开始使用 JavaScript 编程

让我们从回答以下问题开始：如果我们可以使用 HTML 构建网页的结构并使用 CSS 使其看起来漂亮，为什么我们需要 JavaScript？

答案是我们在技术上没有。如果我们对坐在那里并且看起来很漂亮的静态站点感到满意，那么我们可以只使用 HTML 和 CSS。

这里的关键词是“静态”。但是，如果我们想向我们的网页添加动态功能，例如更改内容和更复杂的用户交互，我们需要使用 JavaScript。

什么是JavaScript？

那么JavaScript到底是什么？JavaScript 是一种专门为网站和 Internet 创建的编程语言。正如我们在第 2 节中提到的，大多数编程语言要么是编译型的，要么是解释型的，程序通常以独立的方式运行。

JavaScript 在这方面有些独特，因为它被设计为直接在 Web 浏览器中执行。它允许我们编写表示将在我们的网页上执行的动作集的代码，以使我们的网站更加动态。

您可以在以.js扩展名命名的文本文件中或<script>直接在 HTML 中的标记内编写 JavaScript 代码。

多年来，JavaScript 代码主要是在 Web 浏览器中运行。但是Node.js项目通过创建可以在任何地方运行的独立 JavaScript 环境改变了这种范式。

Node.js 可以在任何计算机上本地安装，而不是被困在浏览器（即客户端）中，以允许开发和执行 JavaScript 代码。您还可以在 Web 服务器上安装 Node，这样您就可以使用 JavaScript 作为应用程序的后端代码，而不是简单地作为 Web 浏览器的前端代码。

现在我们已经介绍了一些背景知识，让我们深入了解 JavaScript 语言的一些基础知识。

JavaScript 中的变量和赋值

变量可能代表了编程中最基本的概念。变量只是用于引用特定值的名称或占位符。

变量这个词意味着存储的值可以在整个程序执行过程中发生变化。

您可以使用变量来存储数字、文本字符串、列表和我们稍后将详细讨论的其他数据结构。

所有编程语言都使用变量，但语法因语言而异。

变量很有用，因为我们可以在整个代码中引用它们的值。这使我们能够根据需要检查它们的值，并根据变量值的变化执行不同的操作。

在 JavaScript 中，我们使用let关键字声明变量，如下所示：let x;.

这将 x 声明为我们可以在代码中使用的变量。请注意，我们在行尾添加了一个分号。在 JavaScript（和许多其他语言）中，分号用于指定每个代码语句的结尾。

现在我们已经创建了变量_x_，我们可以使用等号为其赋值，也称为赋值运算符：x = 10;

_在这里，我们将数字 10 分配给名为x_的变量。现在，任何时候我们在代码中使用_x_时，值 10 都会被替换。

变量声明和赋值都可以在一行中完成，如下所示：

let x = 10;

JavaScript 中的数据类型

_在上一节中，我们在名为x_的变量中存储了一个整数（整数）值。您还可以存储已知的十进制数或浮点数。例如，我们可以写：let x = 6.6;.

我们可以在变量中存储的不同类型的值称为数据类型。到目前为止，我们只看到了数字数据类型（整数和浮点数），但我们只是触及了皮毛。我们也可以将文本数据存储在变量中。

在编码术语中，一段文本称为字符串。我们可以用单引号或双引号将字符串值存储在变量 x 中：

let x = 'Hello there!';

let y = "Hey bud!";

我们要讨论的下一个数据类型是布尔值。布尔值只能包含两个值之一，true或者false– 并且它们必须全部为小写。在 JavaScript 中，true 和 false 是两个专门用作布尔变量值的关键字：

let x = true;

let y = false;

请注意，值true和false不会像字符串那样出现在引号内。如果我们用引号将它们括起来，则值将是字符串，而不是布尔值。

我们经常使用布尔值来控制条件 (if/else) 语句中的程序流，我们将在接下来了解这些语句。

JavaScript 中的程序流控制语句

现在我们已经了解了变量和基本的 JavaScript 数据类型，让我们来看看我们可以用它们做的一些事情。

如果不能告诉我们的代码用它们做一些事情，变量就没有那么有用。我们可以使用语句让我们的变量做一些事情。

语句是特殊的关键字，允许我们在代码中执行某些操作，通常基于我们定义的变量的值。语句让我们定义我们程序的逻辑流程，以及执行许多有用的操作，这些操作将决定我们的程序如何工作。

If / Else 语句

我们要讨论的第一个语句是if语句。该if语句允许我们仅在所需条件为真时执行某些操作。下面是它的工作原理：

let x = 10;

if ( x > 5 ) {
    console.log('X is GREATER than 5!');
} else {
    console.log('X is NOT GREATER than 5!');
}

我们定义了一个名为_x_的变量并将其值设置为 10。然后是我们的if语句。在关键字 之后if，我们有一组括号，其中包含要评估的条件，在本例中为x > 5。我们刚刚将_x_定义为等于 10，因此我们知道此示例中的条件为真。

由于括号中的条件为真，大括号之间的代码将被执行，我们将看到字符串“X is GREATER than 5!” 打印到屏幕上。（我们没有讨论 的含义console.log()，所以现在只知道它将括号中的值打印到屏幕上）。

在同一示例中，我们还包含了一条else语句。这允许我们在条件中的条件为的情况下执行特定代码false。

循环

我们将讨论的下一种语句是while 循环。循环使我们能够根据需要多次重复一段代码，而无需一遍又一遍地复制和粘贴代码。

例如，假设我们需要将一个句子打印到屏幕上 5 次。我们可以这样做：

console.log('This is a very important message!');
console.log('This is a very important message!');
console.log('This is a very important message!');
console.log('This is a very important message!');
console.log('This is a very important message!');

这只适用于 5 条消息，但是 100 条或 1000 条消息呢？我们需要一种更好的方法来多次重复一段代码，而循环允许我们这样做。在编码术语中，多次重复一段代码称为迭代。

while只要指定的条件保持为真，下面的循环就会继续运行其中的代码块：

let x = 1;

while ( x <= 100 ) {

    console.log('This is a very important message!');

    x = x + 1;

}

_在这个例子中，我们将x_的值初始化为 1。然后我们编写一个while循环。与if语句类似，我们在括号中添加一个条件。在这种情况下，条件是x <= 100。true只要_x_小于或等于 100，此条件就会成立。

接下来我们在花括号中指定要执行的代码块。首先，我们将消息打印到控制台。然后我们将_x_增加 1。

此时循环尝试重新评估条件以查看它是否仍然true。变量_x_现在的值为 2，因为它在第一次循环运行时递增。条件仍然是true因为 2 小于 100。

循环中的代码重复执行，直到_x_的值递增到 101。此时，_x_大于 100，因此条件为 now false，循环中的代码停止执行。

四、深度学习入门？

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以通过学习输入和输出之间的关系来自主地进行模式识别和数据分析。要入门深度学习，你需要掌握线性代数、微积分、概率统计等数学知识，熟悉编程语言如Python、C++、MATLAB等，并了解常见的深度学习框架如TensorFlow、Keras、PyTorch等。建议通过阅读深度学习相关书籍和课程，参加在线或线下的讲座和实践，与其他从业者进行交流和合作来不断提高自己的技能。

五、深度学习理念？

深度学习是一种主动的、探究式的、理解性的学习，关注学习者高阶思维能力的发展，因此成为当前教学理论的研究热点。但从实践层面来看，很多中小学校对什么是深度学习、如何开展深度教学，还存在诸多模糊的甚至是错误的认识。本期专题从深度学习的本质、理念、模式等方面，探讨如何将深度学习贯穿到基础教育体系中，供读者参考。

从深度学习走向深度教学，一方面是教与学的一致性决定的，另一方面是当前中小学课堂教学普遍存在的局限性决定的。教与学的关系既不是对立关系，也不是对应关系，而是一种具有相融性的一体化关系，离开了教无所谓学，离开了学也无所谓教。学生真正意义上的深度学习需要建立在教师深度教导、引导的基础之上。从本质上看，教育学视野下的深度学习不同于人工智能视野下的深度学习，不是学生像机器一样对人脑进行孤独的模拟活动，而是学生在教师引导下，对知识进行的“层进式学习”和”沉浸式学习”。“层进”是指对知识内在结构的逐层深化的学习，“沉浸”是指对学习过程的深刻参与和学习投入。离开了教师的教学和引导，学生何以“沉浸”？因此，深度学习只有走向深度教学才更具有发展性的意义和价值。同时，我国新一轮基础教育课程改革以来，课堂教学改革依然存在着诸多表层学习、表面学习和表演学习的局限性，“学习方式的转变”往往演变成了教学形式的改变，诸如教与学在程序上的简单翻转和在时间上的粗暴分配。其所体现出来的知识观、价值观、教学观、过程观依然陈旧落后，以学科知识、学科能力、学科思想和学科经验的融合为核心的学科素养依然未能得到实质性的渗透。

深度教学的“深度”是建立在完整而深刻地处理和理解知识的基础之上的。艾根在深度学习的研究中，首次从知识论的角度，论述了深度学习的“深度”的涵义。他认为“学习深度”具有三个基本标准，即知识学习的充分广度（Sufficient Breadth）、知识学习的充分深度（Sufficient Depth）和知识学习的充分关联度（Multi-Dimensional Richness and Ties）。这三个标准，也是深度学习的核心理念。

第一，知识学习的充分广度。充分的广度与知识产生的背景相关，与知 识对人生成的意义相关，与个体经验相关，也与学习者的学习情境相关。如果教学把知识从其赖以存在的背景、意义和经验中剥离出来，成为纯粹的符号，便成为无意义的符号、无根基的概念知识。知识具有强烈的依存性，无论是自然科学的知识还是社会科学或人文学科的知识，都是特定的社会背景、文化背景、历史背景及其特定的思维方式的产物。离开了知识的自然背景、社会背景、逻辑背景，前人创造的知识对后人而言几乎不具有可理解性。随着深度学习的兴起，旨在以广度促进理解的“无边界学习”日益引起人们的重视。可见，知识的充分广度，其实是为理解提供多样性的支架，为知识的意义达成创造了可能性和广阔性基础。

第二，知识学习的充分深度。知识的充分深度与知识所表达的内在思想、认知方式和具体的思维逻辑相关，深度学习把通过知识理解来建立认识方式，提升思维品质，特别是发展批判性思维作为核心目标。所以说，深度学习是一种反思性学习，是注重批判性思维品质培养的学习，同时也是一种沉浸式、层进式的学习。深度学习强调学习过程是从符号理解、符号解码到意义建构的认知过程，这一过程是逐层深化的。

第三，知识学习的充分关联度。知识的充分关联度，是指知识学习指向与多维度地理解知识的丰富内涵及其与文化、想象、经验的内在联系。知识学习不是单一的符号学习，而是对知识所承载的文化精神的学习。同时，通过与学生的想象、情感的紧密联系，达到对知识的意义建构。从广度，到深度，再到关联度，学生认知的过程是逐层深化的。所谓意义建构，即从公共知识到个人知识的建立过程，都需要建立在知识学习的深度和关联度之上。

六、我们学习如何使用机器翻译

我们学习如何使用机器翻译

随着全球化进程的加快，语言不再是沟通的隔阂。现代科技为我们提供了许多便捷的工具和应用程序，其中机器翻译工具无疑是其中之一。在本文中，我们将探讨如何有效地利用机器翻译工具，以提高工作效率和跨文化交流的质量。

机器翻译的背景和发展

机器翻译是利用计算机技术和人工智能来实现不同语言之间文本的自动翻译。随着机器学习和神经网络技术的进步，机器翻译的准确性和效率不断提升，越来越多的人开始依赖这一工具来处理多语言交流。

如何选择合适的机器翻译工具

在选择机器翻译工具时，我们需要考虑几个关键因素。首先是准确性，好的机器翻译工具应能够准确地理解文本并翻译成目标语言，避免歧义和错误翻译。其次是语言支持，一些工具可能只支持常见语言，而对于一些特殊语种可能无法很好地翻译。

• 准确性
• 语言支持
• 用户体验
• 价格和付费方式

如何提高机器翻译质量

虽然机器翻译工具可以帮助我们快速翻译文本，但有时候质量可能无法达到人工翻译的水平。为了提高机器翻译的质量，我们可以采取一些措施，比如：

1. 检查并调整翻译结果
2. 避免使用过于复杂或含糊不清的语句
3. 选择专业领域的机器翻译工具
4. 定期更新和维护术语库
5. 与人工翻译相结合
6. 多语言同步校对

结语

在当今多元化的交流环境中，机器翻译工具为我们提供了便利和效率。通过选择合适的工具并结合人工翻译的优势，我们可以更好地应对跨语言交流的挑战。希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！

七、研一在读，代码完全不会，怎么入门深度学习?

你这个学了半天啥也没学到的感觉很多人都会有。

我自己认为是有两个原因。第一个是没有认真去写代码，只是跑了下github上现成的代码，里面的细节没有去深究。第二个是没有一个正反馈。

我可以给一个我自己的建议，仅供参考。

第一个是找自己方向的综述，最新的那种，把综述里涉及到的模型/数据/实验等细节看一遍，然后先从经典模型开始复现，跳过那些小创新点的，再去看最新的，争取把整个变化的流程图做到心中有数，代码能够做到非常熟悉。举个例子，att可以把在自己领域各种应用以及代码实现做到心中有数。

第二个就是去打比赛，因为你也是刚入学没，所以不用去看新的比赛，就去看经典比赛，就去看前几名的代码，了解真实场景是怎么操作数据，效果是怎么提升的。看几个比赛，你心里就不慌了，因为基本上都差不多，tricks稍微总结一下就懂了。

如果你想打好深度学习基础的话，我根据自己的入门和工作经验，用八千字，总结了一份超详细的保姆级深度学习从零入门路线图，分享给你；

整个思维导图的路线图分为六个部分：

1. 基础知识；
2. 机器学习理论入门；
3. 机器学习竞赛实战；
4. 深度学习理论入门；
5. 深度学习竞赛实战；
6. 深度学习面试题汇总；

整个路线图的思维导图如下，我把对应的视频和github链接全部放在了思维导图备注里面；

也可以搭配着视频观看：获取思维导图的方式大家可以看这里：【20220301注解，因为资料被倒卖，现在需要根据视频信息加我，然后我简单判断下非培训班人员，手动发你，仍然无偿】

针对这六个部分，我们一个个的来看：

1.基础知识学习

首先，我们来看基础知识部分;

你需要掌握两个方面；第一个是数学，第二个是Python面向对象编程的基础；

首先对于数学来讲，我想很多搜索入门路线图的朋友，都会被推荐很多数学方面的大部头的书籍和视频和科目，比如说：微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算等等；

我觉得如果当前的任务是入门，而不是做一些开创性的研究，这些并不全是没有必要；

从的建议来说，首先掌握线性代数里面的：向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值；

我这里推荐一个中文视频，【两个小时快速复习线性代数】；链接看我思维导图思维导图的对应位置；

在复习的时候，不需要你完全记住，但是需要你用笔记画一个大致脉络图出来，把各个细节写上去，在以后需要用到的这个时候，像查字典一样能够查到就可以；

其次对于高数来说，需要掌握的主要就是4个：导数，梯度，泰勒公式，和概率论；概率论快速的过一遍就可以，了解一些基本概念，比如说条件概率，最大似然估计等等，我这里推荐一个视频，【1个小时快速复习概率论】；链接看我思维导图思维导图的对应位置；

有了这些数据基础，对于入门深度学习就够了；之后，如果遇到不懂的，在这个之外，我们再去学来得及；

第二个基础知识是Python；

Python是一种编程语言，是我们后面机器学习和深度学习中数据处理，实现模型的主力语言；

对于Python而言，不需要你很精通，只需要有一定的Python 面向对象编程的的基础就可以；

在这里，理论方面，我推荐廖雪峰的Python课程，这个课程没有必要都看，地址在思维导图备注

这个视频里面的目录，并不是都去学习，我们只需要从第一个简介开始，学习到常用的第三方模块；之后，有了一定的Python基础，就可以不用学习了；

之后需要提升的你的实战能力，我给你大家推荐一本书，学起来也很快，叫做【用Python做数据分析】；

这本书的中文翻译版链接在这里：见思维导图备注

这本书，不用全都看，看重点章节就可以；当然全看了，也很快，因为这本书本身学习起来就很简单；

我为什么推荐这本书呢？首先第一点，这本书确实看起来很简单，入门门槛极低，第二，这本书的内容，在我们往后的机器学习和深度学习关系很密切，因为我们在构建模型之前，需要很多操作去处理数据，用到这本书介绍的这两个api包；

看完廖雪峰的教程和这本书，你会掌握两个东西，一个python基础知识，一个是究竟怎么用Python实战去处理数据；

2.机器学习理论入门

第二个部分，我来重点介绍机器学习理论入门路线图；

对于机器学习理论算法，我推荐一本书籍和一个博客和一个Python包

书籍是：李航的统计学习，主要，不是全都看，我一会会告诉你看哪几个章节；

博客是刘建平老师的博客，Python包是sklearn；

我们先来看这个统计学习，我谈三个准则：

三个准则是：

第一，作为入门选手，不要每章都去看；

第二，不要用python从零去造轮子去实现这本书里面的算法，千万不要这样做，太浪费时间；

第三个，对于重点章节算法必须能做到手推公式，重点算法其实不多，一会说；

这本书一共是分为了11章，你只需要去看其中的六章内容，分别是：1，2，4，5，6，8

我带大家看一下这本书目录：

第一章是统计学习概论；这章是在学习整个机器学习的一些基础概念，比如说什么是回归问题，什么是分类问题；什么是正则化，什么是交叉验证，什么是过拟合等等基础概念；必须掌握，没有商量的余地；

第二章是感知机，是最简单机器学习模型，也和后面的神经网络有关系，必须掌握

第三章是K近邻算法，这个你现在不需要看，跳过它；

第四章是朴素贝叶斯算法，这个非常重要，里面的概念比如说后验概率，极大似然估计之类的，必须掌握

第五章是决策树：这很简单，就是如何特征选择，两个决策树算法；也要掌握

第六章是逻辑回归和最大熵；要看

第七章支持向量机，我说一下我的观念哈，我认为这章不需要看；为什们呢？首先在我自己的工作中，几乎没用过支持向量机；而且现在，在今天，如果你在面试深度学习岗位的时候，有的面试官还在让你手推SVM公式的话，我认为这个面试官是不合格的，这个公司可能未必是你很好的一个选择；

第八章提升树，必看，这个提升树算法非常重要；

第九章第十章第十一章，都不需要看；对于隐马尔科夫和条件随机场，之后你如果想深入学NLP，再来看；对于EM算法，入门之后你碰到的时候再去看；

我刚才谈到，对于重点算法必须能够手推公式，哪几个重要呢？不多，逻辑回归，朴素贝叶斯，以及提升树里的xgboost算法；别的算法，你能够自己复述一遍讲出来，就够了；

在看的过程中，如果有不懂的怎么办？就是我刚才推荐一个刘建平老师的博客；

在这里：见思维导图备注

这个博客很好，有对应理论介绍，也有使用sklearn实现代码；

我刚才还谈到一个准则，是不要去从零造论文实现算法，因为sklearn可以很好的帮助你；

在这个过程中，你要去搞清楚这个算法输入数据，输出数据，每个参数的含义是什么；可以自己自己调一下参数，看看不同参数下最终效果有什么不同；但是在这里不要花费太大精力在调参上，因为你现在代码实现的是一个demo，数据量很小，调参没什么意义；什么调参呢？我一会会讲到；

整个机器学习理论部分，如果你真的认真去学习，三周时间，你肯定能搞定；你想啊，总共看6章，每章你看四天，这四天，你期中三天看理论部分，一天用代码跑一遍熟悉一下感觉；

其实代码这块要跑起来，很快，都不需要一天，两三个小时就可以；四天搞定一章，三周看完一点问题没有；

3.机器学习竞赛实战

然后重点来了，理论部分看完了，也用sklearn做简单的代码实践了，接下来做什么呢？要把这些算法用到实践中去；

也就是我要谈的机器学习竞赛代码实战：在这里，我只推荐一本书，叫做：

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇；

记住啊，是机器学习篇，不是深度学习篇；

我先说这本书要不要买：首先我自己是买了这本书，但是我发现书很厚，但是有大量的代码占据了很大篇幅；后来发现代码在天池上已经开源了，所以买完之后有一点点后悔；不过就全当为知识付费了；

拿你们要不要买呢？我觉得没啥必要，反正代码是开源的，一会我告诉链接；不过要想支持一下书的作者的话，可以买一本支持一下；就不要下次一定了；

天池是一个竞赛平台，这本书里面它包含了四个实战型的任务：

工业蒸汽预测

天猫用户重复购买预测

O2O优惠券预测

阿里云安全恶意程序检测

我来告诉大家怎么看这本书：

有四个任务是吧，你挑其中的一个或者两个，不需要都看，没必要；

怎么确定把这一个或者两个任务吃透呢？

七个步骤：赛题理解、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证、特征优化、模型融合7个步骤

开源代码的链接我放在了思维导图的备注；

就像我说的，四个任务中挑一个或者两个，在一周，七天，三天看一个，七天看两个，或者七天你就看一个，比如第一个，把它吃透就够了；

看完之后，你会对之前学习的统计学习书籍里面机器学习算法有一个非常清楚的认识；

所以整个机器学习的理论和代码时间，花费时间为1个月；

4.深度学习理论学习

我把深度学习的入门仿照机器学习，也分为两个部分，先学理论，再实战打比赛；

其实说心里话，深度学习入门比机器学习入门要简单的多；

在网上很多朋友在推荐深度学习入门路线的时候，会谈到李沐老师【动手深度学习】；我自己也在跟着学习这个课程，我也学到了很多；

但是讲心里话，如果是带入一个初学者的角度去看这门课程，可能会有听不懂的情况；所以这门课程可以先放一放，我给大家推荐两个视频和一本书；

我们都知道深度这块主要就是分为NLP和CV；

NLP任务上大概可以分为四种：文本分类 文本匹配 序列标注 文本生成，

CV任务大致也可以分为图像理解和生成：理解这块大致可以分为：分类、检测、分割、追踪； 生成这块基本就是GAN模型

对于入门来说，我们不用学这么多，我们只需要学籍基础的神经网络，然后通过文本分类和图片分类任务去熟悉掌握整个徐娜林和预测流程，比如数据处理，模型搭建等呢吧；

所以我推荐的这两门课程也是很出名的：

就是大家常说的cs231n 和CS224n；

我来告诉大家怎么看这两个视频，同样不是全部都看；

1. 推荐的视频cs231n；

B站视频链接见思维导图；

整个视频在B站是分为了33讲，作为入门来说，主要是学习p1-p22;

也就是从第一讲课程介绍-计算机视觉概述到循环神经网络；

我们来打开看一眼：

然后这个视频不是让你一直看，看完一部分之后，去完成对应作业；

它的作业有三个，我把实现代码链接放在这里：见思维导图备注

你去做前两个，实现图像分类任务，实现卷积神经网络：bn，dropout，cnn 都要看一下；

第三个作业比较复杂，大家不用去看，只需要做前两个；

注意，不需要自己从零去做这个作业，直接看给的代码仓库，去看人家怎么实现的，当然你如果有自信而且想要锻炼自己，没问题，可以从零去实现。但是对于大部分人，你去对照着代码一行行的看，去理解为什么这儿写，输出输入是什么；

在这个过程，就会涉及到一点，就是框架的学习，我推荐大家使用Pytorch；

框架框架学习，我这里我后面会讲到，我先在这里插一句，就是大家可以去看B站刘二大人，地址在这里：见思维导图备注

它这个pytorch学习曲线比较平滑，大家在在看计算机视觉视频之后，完成代码的部分，如果有不懂的地方，穿插着去看这个刘二大人的视频；

因为刘二大人这个视频会涉及到CNN和RNN，所以如果你一开始就看，可能会有点费劲；

我举个例子吧，比如说你看完CNN网络，然后你去完成第二个作业，突然你发现里面有些不懂，不知道为什么这么弄，然后你去看刘二大人对应的视频讲CNN代码的；是这么个顺序啊；

整个计算机市局视频和代码学习完之后，你必须要掌握到什么程度呢？

必须要把下面这些完全掌握：

反向传播梯度回传，损失函数，优化算法，多层感知机，卷积神经网络，普通的循环神经网络，以及一些dropout和BN掌握住；

2. 自然语言处理：

推荐一个视频，非常经典的 CS224n：

链接：见思维导图备注

这个课程不是需要都看，要有选择的看：

在B站的官方主页，它包含了18讲的内容；在入门阶段，你只需要看P1-P5和P8，P9,P11；

通过看这个视频你要能够达到什么地步呢？

其实这个视频和cs231n在基础部分是重叠的，对于基础部分，大家可以都看，两者兼学会更好

必须熟悉的掌握：反向传播，词向量，RNN，GRU，Lstm，Seq2Seq以及attention机制；初步了解卷积神经网络；

有作业，一定要认真做，自己写不出来，仿照着别人的写:见思维导图备注

作业也不是都写：重点看a1，a2，a4，a5；其实a5这个不做的话，也没问题，把前面给的这个三个一定自己走一遍；

作业涉及到词向量和机器翻译；

有的朋友常常会和我反应，不知道att这种细节是如何实现的，其实这些都是最基础的东西，一定要从零看代码，有余力的话，可以自己实现一遍，非常有帮助；

在学习这两个视频的过程中，视频是英文的，而且涉及到的一些经典概念，不太容易理解，那么必须要看这本书：

邱锡鹏

代码的学习过程中，不用去过度的关注调参之类的，而是关注代码是怎么写的；因为调参这块tricks后面我会有专门的部分提升；

3.Pytorch框架学习

pytorch框架的学习：其实这个pytorch学习应该是融合在上面这个计算机视觉学习中的；可以在看完视频只有，写作业之前，先刷一遍这个Pytorch教学视频；

B站的刘二大人：《PyTorch深度学习实践》完结合集 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?from=search&seid=1631997590037031874&spm_id_from=333.337.0.0

但是它好像没有源代码，评论区有小伙伴手敲了代码，地址在这：https://blog.csdn.net/bit452/category_10569531.html

5.深度学习竞赛实战：

重点来了，上面谈到的这些深度学习的东西，都是在给你打基础；

但是要记住，我们学习深度学习是为了实战：我给大家准备了两个学习曲线非常平滑的实战项目；

一个是新闻分类项目，一个是街景字符识别，也就是图片分类项目，有的人可能会认为这两个项目非常简单，但是我认为千万不要小瞧这两个项目，扎扎实实做完这两个项目，对你的帮助绝对比你想象的要大；

先说NLP的新闻文本分类任务；地址在这里：见思维导图备注

就像我所说的，这个任务是一个NLP中一个基础任务-文本分类任务；这也是绝大部分从业的业务型NLP工程师日常工作最常见的工作需求；所以掌握好这个任务非常关键；

那么怎么掌握呢？在天池上，有开源的赛题解析，我挑选几个我认为很好的notebook给到大家；

task1：赛题理解：

jupyter notebook 链接，见思维导图备注

就是仿照你工作的时候，运营人员怎么给你提的需求，你听完需求要去分析它是什么问题，是个分类问题，回归问题，NLP问题，CV问题，多模态问题？

task2：分析数据：去看字符分布，最大长度，链接思维导图备注

task3：基于机器学习的文本分类任务：先做一个baseline出来，不是先搞大模型复杂东西出来；

链接见思维导图备注

task4：不同深度学习模型：

fastext：它是一种词向量，也是一种文本分类模型：对应的论文链接在这里：对应的我的博客解读，在这里，链接见思维导图备注

w2C:在视频有介绍对应的论文链接对应的我的博客解读在这里

textcnn：也就是用CNN模型来做，链接见思维导图备注

textrnn：使用RNN做，链接见思维导图备注

之前深度学习视频学了，CNN，RNN等基础网络，这里你就去实战这些模型；

bert；这个可以先不看，等你入了深度学习的门，认为自己想搞NLP这个方向了，你再去看相关的论文；我把链接放在这里吧：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.24.6406111aE3Lglg&postId=118259

第二个任务是CV任务：图片分类任务： 街景字符编码识别

链接：见思维导图备注

task1 赛题理解

链接见思维导图备注

task数据读取与数据扩增

链接见思维导图备注

task3构建

链接思维导图备注

task4模型的训练，链接思维导图备注

task4模型的集成：

链接见思维导图备注

做完这个任务，你会对在CV领域，如果加载自己的图片数据集，如何构建CV模型，增强数据，模型验证都有一个很清晰的了解；

在这两个任务实施的时候，大家可以尽情的调参，尝试各种各样的tricks提升自己的成绩；

整个深度学习

面试题：

百面机器学习；视频最后面我会提供给大家 这本书非常好，真的非常好；

八、机器翻译可以消除学习吗

机器翻译是当今科技领域的一项重要技术，其在翻译工作中的应用日益广泛。然而，许多人对于机器翻译的质量和准确性存在疑虑，尤其是在教育领域。究竟机器翻译是否能够完全取代人工翻译，能否消除学习障碍？

机器翻译的发展历程

机器翻译作为一项涉及语言处理和人工智能的技术，经过多年的发展和演进，取得了显著的进展。从最初的基于规则的翻译系统到如今的基于神经网络的深度学习模型，机器翻译的质量得到了极大提升。

随着人工智能技术的飞速发展和计算能力的提升，机器翻译在短时间内实现了质的飞跃。诸如谷歌翻译、百度翻译等在线翻译工具已经成为人们日常生活中的必备工具，极大地方便了人们的交流和理解。

机器翻译的优势

相比于传统的人工翻译，机器翻译具有诸多优势。首先，机器翻译能够实现大规模的翻译任务，快速高效地处理海量文本。其次，机器翻译不受时间和空间的限制，随时随地都能提供翻译服务。

此外，机器翻译可以通过不断的学习和优化提升翻译质量，不断逼近甚至超越人工翻译的水平。这种自我学习和不断迭代的机制使得机器翻译在短时间内取得了令人瞩目的进展。

机器翻译的挑战

虽然机器翻译在许多方面表现出色，但仍然存在一些挑战和局限性。其中，语言的复杂性和多义性是机器翻译面临的重要问题。不同语言之间的语法结构、表达方式及文化背景的差异使得翻译工作充满挑战。

此外，机器翻译的准确性和流畅性也需要进一步提升。尽管深度学习等技术取得了巨大成功，但机器翻译仍然无法完全替代人工翻译的需求，尤其是在涉及专业领域和复杂语境的情况下。

机器翻译在教育中的挑战与应用

在教育方面，机器翻译的应用也备受关注。尤其是在语言学习和跨文化交流方面，机器翻译可以为学习者提供更多可能性和便利。然而，机器翻译在教育中的应用也面临着挑战。

首先，机器翻译的准确性对于教育领域至关重要。如果机器翻译的质量无法保证，可能会给学习者造成误解甚至错误的认知。因此，在教育中使用机器翻译时，需要慎重考虑其准确性和可靠性。

其次，机器翻译是否能够消除学习障碍也是一个备受争议的问题。虽然机器翻译可以辅助学习者更好地理解外语文本，但是否能够真正帮助学习者掌握外语技能还有待验证。

结论

综上所述，机器翻译在翻译领域发展迅猛，取得了令人瞩目的成绩。然而，机器翻译仍然面临着诸多挑战和限制，尤其是在涉及到教育领域时。机器翻译可以为学习者提供便利和支持，但其在消除学习障碍方面仍需深入研究和探讨。

九、迁移学习和深度学习区别？

迁移学习和深度学习都是机器学习的重要分支，但它们在处理数据和问题时有所不同。

深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络来自动学习特征，并从数据中预测结果。深度学习通常用于解决图像分类、语音识别和自然语言处理等问题。它需要大量的数据来训练模型，并且需要高性能的计算机来进行计算。深度迁移学习属于深度学习，它利用了深度学习的思想，通过在已经训练好的模型上进行微调，来解决新的问题。深度迁移学习可以利用已经训练好的模型，以减少训练所需的数据量和时间，并且可以在较低的计算成本下实现较高的准确率。

迁移学习是另一种机器学习方法，它通过相关的、类似的数据来训练模型，以实现模型本身的泛化能力。迁移学习的主要目的是将学习到的知识从一个场景迁移到另一个场景。例如，在图像识别中，从白天到晚上，从冬天到夏天，或者从识别中国人到识别外国人等，这些都属于迁移学习的范畴。

总的来说，深度学习和迁移学习都是机器学习的重要分支，它们在处理数据和问题时有所不同。深度学习需要大量的数据和高性能的计算机，而迁移学习则更注重将学习到的知识从一个场景迁移到另一个场景。在实际应用中，这两种方法可能会结合使用，以实现更高效的解决问题。机器学习是一种人工智能的分支领域，它研究如何使计算机能够通过数据学习和改进性能，而无需明确地编程指令。机器学习的目标是通过训练算法来构建模型，使其能够从数据中自动学习并做出预测或做出决策。

机器学习算法可以根据其学习方式分为监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。

- 监督学习：通过给算法提供标记好的训练数据集，让算法学习输入和输出之间的映射关系。常见的监督学习任务包括分类和回归。

- 无监督学习：在无监督学习中，算法只能从输入数据中学习，而没有给定的输出标签。无监督学习的目标通常是发现数据中的模式、结构或关联。

- 强化学习：强化学习是通过与环境的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中，算法通过尝试不同的行动并根据环境给出的奖励或惩罚来学习如何做出最佳决策。

机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融预测等。通过机器学习，计算机可以从大量的数据中学习，并根据学习到的知识做出智能的决策和预测。

十、什么是深度学习？

深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。

它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。

如果想学习深度学习可以关注中公优就业和中科院人工智能专家联合推出的相关课程