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我的入门方式，先从应用现象中，总结规律反推本质。一头扎进理论书籍是不对的。
老外的先进，还是体现在传承方面。没办法，我们竞争压力大，有好东西藏着掖着。大家都苦逼
我最开始是从介绍，有了基本概念，见xxx。知道十大算法，可以开工了。
开源组件入手的，infer.net
例子很经典，讲解细，这也是老外程序员成才快的原因。之前看libusb也是如此，程序员英语不好路是走不远的，我深有体会。
下面简介下基本概念，我是喜欢预测方面所以对机器分类学习感兴趣。
因为人不必要求计算机像人一样。视觉，听觉不是最终正确的路。计算机有自己的东西，如超声波 测距仪器。当然从辅助人类方面来说，视觉和听觉是有前景的。
贝叶斯怎么理解。搜索，大概半小时能彻底弄明白。
支持向量机。搜索
和我类似的野生程序员不少应用有共鸣，哪怕100看了我分享的东西有一个人收获了也就值了。
很小的时候想造武器让人人有力量改变世界，长大这么多年，也知道搞那些东西死的快，分享武器是力量，分享知识也是力量。
有了知识，不但思想开阔，而且也能产生金钱，有钱也就有了力量。不必羡慕资本家和明星，每个时代有自己的潮流，我始终相信生产力/科学才是推动力。
我们无法站在巨人肩膀上看得更远，但我们能跟上巨人开的路走也是一种幸福。
Infer.net 开源组件： 1， 机器学习入门，要从贝叶斯说起
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