随着深度学习研究热潮的持续发酵，各种开源 深度学习框架 层出不穷，其中包括：Caffe、CNTK、MXNet、Neon、TensorFlow、Theano 和 Torch (著名开源深度学习框架 Keras 相当于是 TensorFlow 和 Theano 的简化接口，这里就不并列了)。

去年，Sphero推出了首版Spark机器人--一个能够用移动软件控制的滚球。自那之后，来自美国和加拿大的1000多所学校开始利用这种机器人来教授学生学习机器人科学与计算机编程。 日前，这家公司宣布推出第二版--Spark+，相较于第一版，它的表面变得更坚固、更耐磨，另外它还多了一个蓝牙版，这意味着机器人之间可以建立起通讯连接。

尽管 Google 在欧州尤其是欧盟委员会那里颇 不受待见 ，但是这依然阻挡不了 Google 在欧洲继续前进的脚步。

　　今年8月，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前，且有全球影响力的人工智能与机器人创新大会。届时雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。

[ 编辑的话: Ulrich Drepper最近问我们，是不是有兴趣发表一篇他写的内存方面的长文。我们不用看太多就已经知道，LWN的读者们会喜欢这篇文章的。内存的使用常常是软件性能的决定性因子，而如何避免内存瓶颈的好文章却不好找。这篇文章应该会有所帮助。

机器学习已经成为我们生活中的一部分，对购买者、消费者或是希望进行研究和实践者都很重要!无论我们应用预测建模技术来进行我们的研究还是解决业务问题。

编者按：本文系熊辉受邀在头条实验室所做演讲整理，由头条实验室授权 36 氪发布。头条实验室是今日头条设立的旨在推动人工智能技术研究的技术平台，致力于让算法更好地理解文字、图片、视频、环境场景和用户兴趣，从而促进人类信息与知识交流的效率和深度。

基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。（除了非同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

封装隐藏了类的内部实现机制，可以在不影响使用的情况下改变类的内部结构，同时也保护了数据。对外界而已它的内部细节是隐藏的，暴露给外界的只是它的访问方法。

在安全领域，源代码安全一直是所有软件厂商重视的安全问题，如果源代码保护不好，就很容易被破解软件程序和算法实现，特别是金融行业，客户端软件源代码保护极为重要，本文循序渐进的讲述了C#项目中源代码保护机制。

我爱开源。并且我喜欢开发者们，把他们宝贵的私人时间用来创造神奇的东西，然后他们会和其他人分享并且不求回报。 开源作者和贡献者，你们是最帅的。 感谢你们一直以来的工作。

深度学习领域是计算机科学一个新兴领域，通俗说来就是构建像人脑一样处理数据的计算机程序。深度学习首先发起于学术界，目前各大互联网巨头也纷纷投入研究，如Google的猫脸识别以及Facebook的深度学习团队。

学习一门新的语言是一种冒险。我总是热衷于尝试新的东西——学习新的语法，了解不同的模式，乃至彻底改变思维方式。不幸的是，许多开发人员对此不以为然，甚至可能是深恶痛绝的——学习新语言，就得走出舒适区，花时间花精力来学习新的理念和方法。

　　一些推荐文献：
　　1. DL非常好的科普文章，可快速浅显了解Deep Learning：http://www.nature.com/nature/journal/v521/n7553/full/nature14539.html
　　2. 深度学习大牛Bengio(下图右2)最近出版的一本书：Deep Learning， Deep Learnin...

我研究过数百个因“拷贝-粘贴”导致的错误。可以肯定的是，程序员常常会在一大段代码的最后一段里犯错。好像还没有任何编程书讨论过这种现象，因此我决定自己写点什么。我称之为“末行效应”。