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5，我将面临6月第一次英语六级考试我现在再背单词背了3分之一了

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3，有什么实用又有趣的APP或网站推荐▲人工智能artificial intelligence英文缩写AI，早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展，使人工智能应用与人类生活的方方面面，随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。人工智能的时代到来宣布了以前的“勤劳致富”的时代结束，能够操控人工智能才是赚钱的核心。勤劳只能够养家不能够致富，将来不再是勤劳致富，而是智能致富。你能不能操控智能机器，能不能玩转电脑才是赚钱的基础。▲人工智能artificial intelligence英文缩写AI，早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展，使人工智能应用与人类生活的方方面面，随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。人工智能的时代到来宣布了以前的“勤劳致富”的时代结束，能够操控人工智能才是赚钱的核心。勤劳只能够养家不能够致富，将来不再是勤劳致富，而是智能致富。你能不能操控智能机器，能不能玩转电脑才是赚钱的基础。什么是人工智能？人工智能（artificial intelligence），英文缩写为AI 。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器” 。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。1-learning opencvlearning opencv的作者是gary bradski和adrian kaehler，两位都是opencv库的发起人。其中，bradski是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授 kaehler在2014 2016年间做过magic leap副总裁。本书适合对计算机视觉和图像处理有基本了解的人群，通过本书能更好地了解opencv如何让编程任务更容易。两位作者将众所周知的算法编码成可调用的函数库，可以用来完成更复杂的任务。当然，这也作为一本用户手册，目录结构清晰，遇到问题时可进行查阅。这本书的中译本叫《学习opencv》2-artificial intelligence: a modern approachartificial intelligence: a modern approach是人工智能领域经典教材，作者是stuart jonathan russell和peter norvig 。russell是加州大学伯克利分校的计算机科学教授，已发表超过100篇关于通用人工智能的论文 norvig是google research主管，aaai fellow acm fellow 。本书提供了现代技术中关于人工智能理论与实践最全面和前沿的介绍，通过智能决策、搜索算法、逻辑推理、神经网络和强化学习等方面来介绍最先进的人工智能技术，推荐给对人工智能感兴趣的专业研究人员。3-Algorithms of Intelligent Web作者是Haralambos Marmanis和Dmitry Babenko，前者是用机器学习解决工业问题的先驱，后者参与设计了用于银行保险和供应链管理的应用程序本书会让你学会该如何捕获、存储和构建网络中的用户数据，并通过数理统计、神经网络和深度学习等方法实现数据分类，进而构建推荐系统。本书还提供了如在线广告的点击预测等案例分析，附有相关代码。市面上比较多的是第2版，第一版封面是蓝白配色，第二版变成了黑白。中译本名叫《智能web算法(第2版)》定价69元。这本书的作者是dan jurafsky和james h. martin，两人都是斯坦福大学语言学系和计算机科学系教授。本书涵盖了经典自然语言处理、统计自然语言处理、语音识别和计算语言学等方面。聊天机器人、智能问诊和对话系统等等让语音和语言处理成为21世纪最令人兴奋的一个研究内容。本文采用统计学方法和其他机器学习算法，通过实例来说明各种方法的相对优势和不足，分别涉及序列标注、信息提取、智能问答、语音识别和语音合成等多个前沿研究方向。对于语音学领域专业人员，这是一本重要的参考书籍。中译本的书名丢掉了“语音”，叫《自然语言处理综论》，人民邮电出版社有英文影印版《语音与语言处理》。好像都不太容易买到。4-Programming Game AI by Example作者Mat Buckland本书是游戏人工智能方面的经典之作，畅销多年，主要讲述如何使游戏中的角色具有智能，先介绍了游戏角色的基本属性及常用数学方法，接着深入探讨游戏智能体状态机的实现，提到了图在游戏中的用途及各种不同的图搜索算法，还以lua脚本语言为例来介绍了游戏脚本语言的优点。综上，本书适用于对游戏ai开发感兴趣的爱好者和游戏ai开发人员。有中译本，定价79元，容易买到。5-Foundations of Statistical Natural Language Processing作者是Christopher D. Manning和Hinrich Schütze，两人都是斯坦福大学教授这是国内外多所著名大学的计算语言学教材，全面系统地介绍了统计自然语言处理技术。本书涵盖的内容十分广泛，包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所有理论和算法。全书的论述过程由浅入深，从数学基础到精确的理论算法，从简单的词法分析到复杂的语法分析，适合不同水平的读者群的需求。中译本《统计自然语言处理基础》由电子工业出版社出版，定价55元，易断货。6-Pattern classification作者是Richard O. Duda Peter E. Hart和David G. Stork，其中Duda是圣何塞州立大学名誉教授本书是模式识别和场景分析领域的经典著作，第1版出版于1973年，2000年的第2版保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，还新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。中译本《模式分类》定价59元，某东某宝某当等等都有售。7-Neural Networks for Pattern Recognition作者和我们前边提到的模式识别与机器学习一样，也是Christopher Bishop，爱丁堡大学计算机系教授从统计模式识别的角度来看，这本书完整地介绍了前馈神经网络。本书在介绍基本数学知识后，研究了概率密度函数的建模方法以及多层感知机和径向基函数网络模型的性质和优点，还提到了误差函数的主要算法、神经网络调参技巧及贝叶斯技术的应用。本书的目标人群为涉及神经计算和模式识别领域的相关研究人员。8-Design Patterns in Java作者是Steven John Metsker和William C. Wake，其中Metsker是Dominion Digital公司的管理顾问，擅长运用面向对象技术构建结构清晰功能强大的软件系统本书通过一个完整的java项目对经典著作design patterns一书介绍的23种设计模式进行了深入分析与讲解，实践性强，却又不失对模式本质的探讨。本书创造性地将这些模式分为5大类别，以充分展现各个模式的重要特征，并结合uml类图与对应的java程序，便于读者更好地理解。同时本书给出了大量练习及参考答案，使读者印证比较，寻找不足。中译本《java设计模式》出版于2007年，定价49元，似乎同样严重断货。9-Natural Language Processing with Python作者是Steven Bird Ewan Klein和Edward Loper，三人分别是墨尔本大学软件工程系副教授爱丁堡大学语言技术教授和宾夕法尼亚大学博士本书基于自然语言工具包nltk库，不要求读者有python编程的经验。内容按照难易程度顺序编排，先介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的python程序分析感兴趣的文本信息；接着讨论了结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点；然后介绍了语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等；进而再介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法和如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了nlp领域的过去和未来。综合评价，本书是自然语言处理领域的一本实用入门指南。国内有中译本和英文影印本，都叫《python自然语言处理》，中译本定价89元。10-Practical Common Lisp作者是Peter Seibel，加州大学伯克利分校教授本书是一本不同寻常的common lisp入门书，介绍了作者的学习经历，分别讲述了各种基础知识，主要包括：repl及common lisp的各种实现、s-表达式、函数与变量、标准宏与自定义宏等，然后通过9个章节详细介绍了几个有代表性的实例，包含如何构建垃圾过滤器、解析二进制文件、构建id3解析器，以及如何编写一个完整的mp3 web应用程序等内容。本书适合common lisp初学者及对其感兴趣的相关人员。中译本《实用common lisp编程》定价89元，各大电商平台都有，偶尔断货。11-科普类科普类的书，应该看那些呢，这一类书实在是太多了。《浪潮之巅》作者吴军博士李开复的书《人工智能：李开复谈ai如何重塑个人、商业与社会的未来图谱》李彦宏的书《智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革》周鸿祎的《智能主义：未来商业与社会的新生态》吴霁虹的《未来地图:创造人工智能万亿级产业的商业模式和路径》《AI：人工智能的本质与未来》，玛格丽特·博登老太太写的，她是英国萨塞克斯大学认知和计算机科学学院第一任院长，从1997年起，她就是该系认知科学研究教授。“她拥有医学科学、心理学、哲学等学科背景，并能够将这些学科的理论融会贯通，与自己对人工智能的研究相结合。她被誉为是“人工智能领域的女性牛人” 。12-《世界著名计算机教材精选·人工智能:一种现代的方法(第3版)》这是一本教材，也可以说是最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。900多页的大部头，很耐看，关于人工智能技术的都囊括在里面了，想往这块发展的一定要看这本13-《深度学习》这是由全球知名的三位专家Ian Goodfellow Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写的书，是深度学习领域奠基性的经典教材，全书500多页14-自己动手写神经网络机器学习与人工智能参考书基于java语言撰写。15-Information Theory：Inference and Learning Algorithms 比较深首先你得有语言基础，其次有数学基础，人工智能的基础语言是python16-Preparing for the Future of Artificial Intelligence 为人工智能未来做好准备这份白皮书发表于 2016 年 10 月。它介绍了人工智能目前在社会中所处的状态以及其在经济中所发挥的作用。它也提出了关于人工智能的短期和长期愿景的问题。这份白皮书绝对值得一读，因为它不仅时间非常近，而且其信息源非常权威。美国国家科学技术委员会旗下的机器学习和人工智能小组委员会是该白皮书的主要作者。17-Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk 作为全球风险中积极因素和消极因素的人工智能该白皮书的作者是 eliezer yudkowsky，其得到了 machine intelligence research institute 的赞助。这份白皮书研究了人工智能如果像现在这样继续高速发展可能在未来造成的多种后果。因为我们还不知道人工智能将向哪个方向发展，所以我们也不清楚其所带来的影响哪些是积极的、哪些是消极的；因此 yudkowsky 同时研究了这两个方面。18-Learning to Trust Artificial Intelligence Systems 学习信任人工智能系统在这份白皮书中，我们可以看到我们总是会不得不面对新的先进技术，而且最终我们会认识到这些技术将能够以这样或那样的方式使我们的生活更好。这份白皮书认为人工智能（ibm 喜欢称其为「增强智能（augmented intelligence」）也是这样。人工智能将会越来越多地出现在我们的生活之中，我们会适应它，我们的生活也将因为它而变得更加美好。这份人工智能白皮书的作者是 guruduth banavar 博士，他是 ibm 研究院的副院长以及认知计算部门的首席科学官。19-Disruption Ahead德勤联合 ibm 专门投入资源做了此份报告，让各种商业与个人能用到这一技术。在此白皮书中，你会学到他们如何做人工智能，期待的收获是什么，以及期待什么时候发生文中提到的里程碑。在读此报告时，你会学到大量 watson 的工作机制以及目前是如何部署机器的。里面也有如今的使用案例。20-Artificial Intelligence, Robotics, Privacy and Data Protection 人工智能机器人隐私和数据保护这个主题是欧盟在马拉喀什的一场会议上讨论的，此白皮书于今年 10 月发布，主题集中在随着人工智能和机器人的崛起，为什么开始讨论数据保护和隐私问题如此重要。因为这些计算机像超级计算机一样有着前所未有的能力，也因为随着技术进一步发展我们需要现在就开始考虑如何保护地球上每个人的数据与隐私。21-The New Wave of Artificial Intelligence 人工智能新浪潮由 evry 发布的此份白皮书是来教育读者为什么新的人工智能公司要通过升级旧的人工智能概念来进行变革？为什么它们要在众多产业使用人工智能技术创造全新的未来？观测为什么、什么时候来创造人工智能商业非常的重要，即使最后结果与旧商业一样，你也需要从头开始做人工智能。在你使用一项完全不同的技术时，整个流程是独一无二的。22-Think Stats 关于概率与统计学的初阶介绍类书籍这本书主要是介绍一些可以用来处理实际数据和讨论相关问题的基本方法。这本书讨论了一个基于美国国家卫生研究院（national institutes of health）数据的实际案例，来开展相关话题和知识点的讨论。这本书鼓励读者们去做一些基于真实数据集的project 。23-Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》这本书相比于数学更注重与对贝叶斯方法论（bayesian method）和概率性编程的理解。▲人工智能artificial intelligence英文缩写AI，早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展，使人工智能应用与人类生活的方方面面，随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。人工智能的时代到来宣布了以前的“勤劳致富”的时代结束，能够操控人工智能才是赚钱的核心。勤劳只能够养家不能够致富，将来不再是勤劳致富，而是智能致富。你能不能操控智能机器，能不能玩转电脑才是赚钱的基础。什么是人工智能？人工智能（artificial intelligence），英文缩写为AI 。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器” 。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。1-learning opencvlearning opencv的作者是gary bradski和adrian kaehler，两位都是opencv库的发起人。其中，bradski是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授 kaehler在2014 2016年间做过magic leap副总裁。本书适合对计算机视觉和图像处理有基本了解的人群，通过本书能更好地了解opencv如何让编程任务更容易。两位作者将众所周知的算法编码成可调用的函数库，可以用来完成更复杂的任务。当然，这也作为一本用户手册，目录结构清晰，遇到问题时可进行查阅。这本书的中译本叫《学习opencv》2-artificial intelligence: a modern approachartificial intelligence: a modern approach是人工智能领域经典教材，作者是stuart jonathan russell和peter norvig 。russell是加州大学伯克利分校的计算机科学教授，已发表超过100篇关于通用人工智能的论文 norvig是google research主管，aaai fellow acm fellow 。本书提供了现代技术中关于人工智能理论与实践最全面和前沿的介绍，通过智能决策、搜索算法、逻辑推理、神经网络和强化学习等方面来介绍最先进的人工智能技术，推荐给对人工智能感兴趣的专业研究人员。3-Algorithms of Intelligent Web作者是Haralambos Marmanis和Dmitry 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