什么值得看 第1期

什么值得看 第1期

时间:2017年1月29日

《什么值得看》我爱计算机的一个子栏目,旨在每周分享计算机科学与技术领域的经典文章。我们不追求时髦和标新立异,只在乎经典和传承。

[1]  什么是好数学?作者:Terence Tao  

推荐理由:本文译自澳大利亚数学家 Terence Tao 的近作 “What is Good Mathematics?” (arXiv:math/0702396v1 [math.HO])。 Tao 是调和分析、 微分方程、 组合数学、 解析数论等领域的大师级的年轻高手。Tao 的这篇短文在一定程度上阐述了他的数学观, 在这点上类似于英国数学家 Hardy 的名著《A Mathematician's Apology》。

[2] 给大科学家设计个logo, 会是什么样?

推荐理由:文章结合各大科学家的主要科学贡献和有趣的轶事量身定做了个人Logo,生动有趣。

[3]谷歌是在炒作么?大牛详解神经网络算法为什么不适合自然语言处理

推荐理由:作者从科学的角度解释了当前火热的深度学习在NLP领域应用存在的问题,不可多得的理性分析的好文章。

[4]数学公式的英文读法

推荐理由:很多中国学生其实不能用英语读地道的数学公式,这篇文章帮你扫盲。

[5]朱松纯:文章千古事, 得失寸心知 | 学术人生 

推荐理由:本文仅凭一家之观察、感想和思辨,探讨到底什么是学术人生;学术人生的理想境界是什么;人生价值如何评估。是青年学者思考自己学术人生的好参考。

[6]Twitter 背后的基础设施

推荐理由: Twitter 工程团队出品,介绍了 Twitter 基础设施在规模上的基础架构设计、演变过程、监控工具等多方面的情况。

[7]2016年中国移动互联网发展分析报告

推荐理由:关于移动互联网产业的详细数据及分析,是了解市场的好东西。

[8]Google:Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering

推荐理由:Google工程师基于Google主流产品机器学习应用经验教训出品的机器学习若干准则,很受用,是工业界机器学习人员必备的好参考。

[9]Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D

推荐理由:Google cloud官方出品的TF深度学习教程,权威之作。

[10]colah 深度学习系列 翻译:AI100

推荐理由:神经网络的数学本质是对高维度数据进行降维分类,发现统计规律。而大多数人对于这个降维过程很难理解,本文用非常简单的图像和动画形式,用最接近人类思维的方式,描述了这个过程,很赞的理解神经网络的一个角度。

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