摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于虚无世界维基百科网站的问题，于是小编就整理了2个相关介绍虚无世界维基百科网站的解答，让我们一起看看吧。如何才能深度学习呢？虚拟数... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于虚无世界维基百科网站的问题，于是小编就整理了2个相关介绍虚无世界维基百科网站的解答，让我们一起看看吧。
如何才能深度学习呢？
我将从意识与潜意识层次的视角来谈学习。
有一个简单的泛读过程。
挑选一本书，粗略看，不求甚解，如果觉得不好，就淘汰。
如果觉得可以进入深度读书阶段。
深度的精读过程
刻意练习
掌握这本书的知识。【意识层次的学习】
设计知识，使它变成大脑的思维。【意识层次】
刻意实践使用
通过思维使用知识形成潜意识持有的信念，意识层次的反复修炼过程。把新学的知识应用于实际的实践。
方法：大脑模拟回放、思考、行动。
自动化思维层次
意识层次掌握的东西贯彻到潜意识层次。【潜意识层次】。
深度读书的基本方法
意识层次的一些特点，学习要根据意识的特点。
单任务
串行
慢思考
计算量大
比较耗能量
前台运作
非自动化
学习一本新书，刚开始时，由于在意识层次学习东西，它只能是单任务的，串行、而且计算量大、比较费能量。
要把知识拆解成多个部分，A知识、B知识、C知识。寻找维度拆解、各个击破。
掌握一些意识层次与潜意识层次工作的特点，有助于我们去明明白白学习，并能根据意识与潜意识层次的特点，来规划和安排学习。
结论：
要达到深度学习，要了解意识层次与潜意识层次的特点，这只是深度学习其中最基础的一个视角。
深度学习已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及很多商业领域都有着特别广泛的应用。
给你介绍两种目前常用的深度学习技术：卷积网络和循环神经网络。
卷积网络，也叫卷积神经网络。卷积神经网络模拟了人眼观察图片的过程。人眼在观察一副图片的过程中,每次仅仅聚焦在一个局部区域，通过扫描的方式可以观察到完整图片。通过该种方式，卷积神经网络大大减少了计算量，加快了学习过程，在图片识别领域获得了巨大的成功。例如，我们经常使用的百度识图，采用的就是深度卷积神经网络技术。不仅如此，卷积神经网络也开始广泛运用在语音识别领域，比如科大讯飞的全新的语音识别系统。
深度学习另外的一个重要技术就是循环神经网络。与卷积神经网络不同，循环神经网络当前的输出结果与上一时刻的结果相关。它可以处理比如文本，语音，视频，气象观测数据以及股票交易数据等具有时间顺序的数据，预测接下来的发展。比如，当给定一句话的前半部分，循环神经网络会利用语言模型，预测接下来最有可能的一个词是什么。很多聊天机器人，比如微软小冰、百度小度、苹果Siri等语音识别、机器翻译、无人驾驶、人脸解锁、刷脸支付就是用了这个技术，甚至在一些领域已经出现慢慢接管人类工作的趋势。
感谢诚邀！
所谓深度学习，是眼、脑、心三处协同专注于内容，以获得最佳的学习效果，个人关于深度学习提供以下几点心得
学前自问。向自己提问，学习的目的是什么？内心对内容的渴求程度、学习计划及学习时间、学习后的用途。自问的目的是让自己有更清醒的认知，保证自己在学习时的专注力
放空大脑。深度学习需要抛出杂念，从而专注于书本的内容，紧跟作者的思维展开联想，才能保证更好的记忆与沉淀
学习笔记。好记性不如烂笔头，边学习边做笔记，可以加深对学习内容巩固，也便于后续的复习
学习总结。总结即意味着回顾，将学习内容进行有效提炼，是验证学习成果最有效的手段
学习实践。实践是巩固学习成果的最佳方式，回到学习的初衷，也是为了最终践行，也将价值最大化。
综上5点，个人心得，供参考！不足之处，还请大家积极评论、补充！
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【勤聪云课堂 学习促成长】
系统的学习深度学习可以有以下几个路径
1、mooc网课，搜索深度学习选择其中一个国家精品课程，跟着学就完了，期间拿代码不停的练手，最好找个实际项目入手，带着问题去学，效率翻倍。
2、推荐邱锡鹏大神的教材《神经网络与深度学习》，我手里有pdf版本，给个截图大家看下。
有需要的同学可以点个关注，然后私信我，我发给大家。
人工智能和深度计算
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是指基于底层算法、计算机技术模拟、扩展人大脑智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。人工智能一直学界研究和关注的重点，跨越了数学、生理学、计算机等多学科的明星学科，已经发展了好几十年，BP神经网络、SVM都曾经带动AI火了好一阵子。最近AI火又烧起来了，自2006年以来，依赖于分布式计算、云计算使得计算机并行处理能力大大加强，而且而且在算法上又有了突进。我们说的算法就是深度计算 Deep Learning。
12年6月，媒体报道了Google Brain项目，大家的广泛关注。项目有著名机器学习教授Andrew Ng和JeffDean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”（DNN，Deep Neural Networks）的机器学习模型（内部有10亿个节点），在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。
TensorFlow
15年谷歌开源了，旗下著名的AI和深度学习 TensorFlow引擎，引燃了AI和DL在大火。
TensorFlow 是谷歌在DistBelief基础上发展的第二代人工智能学习系统。关于其名称来源：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow是指张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可广泛地应用于语音识别，自然语言理解，计算机视觉，广告等等。
同时各大厂商也都推出了类似的机器学习框架。
关于深度学习的学习
深度学习是在AI，神经网络的一个新算法，如果要系统学习AI，你必须有一定基础的数学技能、AI和模式算法的基础，不是一下深入的。
建议先打一些数学和AI、模式识别等基本算法的基础，然后可以学习机器学习的公开课，比如Hinton 的Neural Networks for Machine Learning，斯坦福 CS231。
中文在线教程，推荐李宏毅的机器学习课程
关于中文课程，台湾一个教授李宏毅的一个中文在线课程Hung-yi Lee ：
课程设置非常合理，内容由浅入深，内容很全，大概会涵盖近几年最新的paper ，而且也会引用reddit 讨论的deep learning问题，同时他也会讲很多调参的技巧。
注重应用和实践的一些课程和工具框架的教学。比如2015年时候讲theano，17年讲tensorflow以及keras。他的课程主页上有ppt,video,homework,非常适合初学者食用，如果你的数学很差，他的课程主页有一门linear algebra，还有一门machine learning ，这两门课会补很多数学知识。
另外李宏毅的视频教程，去搜索下，各大视频网站基本上都有。
虚拟数字货币明明没有价值，但是为什么就是有人炒？
的确没有任何任何价值，就是一堆破代码，可是只要市场承认那就是有价值的，至少拿着这些币可以去交易所换成法定钱币，这就足够了。
我们回想09年开始的比特币到底是怎样一步一步走到今天的？一开始一文不值的白送都没人要的比特币终于在2017年走到了2万美元一枚的高价，虽然目前因为市场洗盘和政策利空等大环境影响一再腰折但是还是值8000美元。这其中的去中心化和密码学以及交易不可追踪性得到了已美国黑市和暗网等组织的青睐，为什么说比特币永远会伴随着走私洗钱贩毒等等丑闻，就是因为这些市场的认可才使得比特币值钱，最终做大。
现在币市的监管还不是特别严格，中国政府2017年出台了政策取消大陆数字币交易所法币与虚拟币直接交易，并定义ICO是非法集资。其实长远来看这是有益于比特币为首的主流数字货币的，清除这些打着区块链技术幌子来捞钱的传销币，空气币，对未来真正有落地项目的区块链代币项目有极大利好。
你可以将比特币等虚拟数字货币看成是一场击鼓传花游戏，谁跑的慢谁出局，谁也不知哪一天鼓声就会戛然而止，但在所有投资数字货币人的心中跑的最慢的肯定不会是自己。
比特币背后的区块链技术是一场信息革命，现在这个大数据时代一个去中心化的分裂式数据库是支撑这个信息社会的基础。但是区块链完全不等于数字货币，代币代币只是一个符号而已，真正之前的还是背后的落地项目和发展方向。现在币市排名第3的瑞波币XRP就是一个专门致力于金融方向支付交换的网关协议，这个网关协议已经得到俄不少国家银行的认可（德国为首），未来是一个无现金化社会，这些数字货币也可以看成是整个未来法定数字货币的先驱者，实验者。因为未来一旦有公家公信力背书的各国法定数字货币出台，目前这些币市上的这些币百分之98得死亡，剩下侥幸不死的要么就是在一个领域的作用特别大，已经得到了国际社会的仍可，要么就是背后有国际大财团甚至是暗网的倾力支持，但是不死也得脱层皮。
到此，以上就是小编对于虚无世界维基百科网站的问题就介绍到这了，希望介绍关于虚无世界维基百科网站的2点解答对大家有用。
