原文Deep Learning Review
最新的《Nature》杂志专门为“人工智能+机器学习开辟了一个专题”，发表多篇相关论文，其中包括深度学习三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。
摘要
原文摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方
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来源：HTKbook
第一章 HTK基础
HTK是一个构建隐马尔科夫模型（HMMs）的工具。如图1所示，它主要包括两个阶段：
HTK training tools:通过训练样本估计HMMs的参数及其相关的录音文本(transcriptions)
HTK recognition tools:测试的未知文本语音由识别器转录(transcribe)
1.1 HMMS基本原则
如图1.1所示
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TensorFlow:大规模机器学习的异构分布式系统
TensorFlow从名称上看就是两个部分——张量tensor和流flow。非常形象的组合。众所周知，矩阵已经成为机器学习中的基础单元，若干的针对矩阵的计算优化使得现如今的机器学习成为可能。而一些矩阵的方法也是一些重要的机器学习算法的基础。张量就是矩阵概念的推广，其表示更多维度的矩阵。而计算流是一种抽象过程，在如今的深度学习领域，这种一层层地计
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第一个TensorFLow程序$python
>>>import tensorflow as tf
>>>hello=tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>>sess=tf.Session()
>>>print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>&g
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文章转载自：百度世界2015，“度秘”讲了一则怎样的故事
阿兰·图灵认为，如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别其机器身份，那么它就抵达了可被称为人工智能的境地。
有趣的是，以1991年为始，不断有人宣称某款聊天机器人“史上首次”通过图灵测试，由于人类样本缺少标准，多数用于挑战的机器人程序都力求“伶牙俐齿”，注以讽刺、反问、厌倦等情绪语句试图蒙蔽人类对象。
一言蔽之，我们对于“人性”的要求，或
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排序综述
概念假设含有n个记录的序列为{r1,r2,r3,...,rn}，其关键字分别为{k1,k2,k3,...,kn}，需确定1,2,...,n的一种排列p1,p2,...,pn，使其关键字满足kp1<=kp2<=...<=kpn非递减（或非递增）关系，即使得序列成为一个按关键字有序的序列，这样的操作叫排序。
内排序和外排序1、内排序是在排序整个过程中，待排序的所有记录全部放
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Neural Networks:Learning（神经网络：学习）Cost function（代价函数）神经网络是最强大的学习算法之一，这周和以下几周课程将会讲述在给定训练集下，为神经网络拟合参数的学习算法。现在从讨论神经网络的代价函数开始讲起。
神经网络（分类）如图所示，假设存在这样一个神经网络，有m个训练样本（x(i),y(i))，L表示这个神经网络结构的总层数。sl第l层的神经元的数量，这其
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Basic Operations算术运算>>1+2
>>ans=3
>>10-7
>>ans=3
>>2*10
>>ans=20
>>1/2
>>ans=0.50000
>>2^6
>>ans=64
逻辑运算>>1 == 2 %comparison
>&
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Self-info
Graduate student in school of Electronics and Computer Engineering(SECE), Peking University.
Research interests include Pattern Recognition, Machine Learning applied in voice, image and v
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题目链接Fence-Repair
题目描述(Description)Fence Repair
题目大意：
Farmer John想修围墙，需要一堆木头。木头的数量N(1<=N<=20,000)，每段木头长度为Li(1<=Li<=50,000)。他买了一根无线长的木头，需要锯N-1次，花费的钱和据木头的长度一样。求FJ的最小花费。
输入
第一行：一个整数N，代表需要锯的木头
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