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| − | ==版权申明==
| + | = 版权申明 = |
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| − | CC BY-NC-SA | + | CC [https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cn/ BY-NC-ND] |
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| − | ==教学团队== | + | =课程信息= |
| | | | |
| − | 互联网+实验室 [http://net.icenter.tsinghua.edu.cn iNetLab]
| + | 课号：01510243 |
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| − | [https://www.researchgate.net/profile/Zhen_Chen16/ 陈震]
| + | 英文：Big Data and Machine Intelligence |
| − | 马晓东 章屹松 王蓓蓓 高英
| + | |
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| − | 助教：郑文勋 李辰星
| + | 简写：BDMI |
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| − | ==协同开发==
| + | 教学目标： [[大数据智能-教学目标]] |
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| − | [http://cloud.icenter.tsinghua.edu.cn iCenter-cloud]
| + | == 教学团队 == |
| | | | |
| − | [http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn GitLab]
| + | [[互联网+实验室|智能系统实验室]]： [[陈震]] [[陆昕]] |
| | | | |
| − | =教学目标=
| + | 助教：谢睿、黄世宇、高宸、许书畅 |
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| − | 以完成一种以大数据为基础的智能系统的原型开发为目标，在实践中运用大数据智能理论与技术。团队成员学习大数据系统与机器智能的理论知识和专业技能，完成项目团队结构设计和原型开发的实践环节，全面提高学生的技术实践能力。
| + | [[BDMI-TA| 大数据与机器智能-历届助教名单]] |
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| − | =课程内容= | + | == 教学资源 == |
| | | | |
| − | ==技术浅论==
| + | <big>'''由清华iCenter[[AI云|人工智能平台]]保障支持。''' </big> |
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| − | ===技术本质=== | + | = 课堂教学 = |
| | + | ==课程内容== |
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| − | * 多维多角度：工具论/人文关怀/社会抱负/技术社会
| + | [[大数据与机器智能-课程内容]] |
| − | * 客观上（大众）
| + | |
| − | ** “受害与受益”（两面性）
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| − | **: 金融理财便捷
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| − | **: 金融电信诈骗
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| − | ** 受益方
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| − | **: 技术改变的领导者（“quick money”）
| + | |
| − | **: 受惠的人群（便捷性）
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| − | ** 受害方
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| − | **: 技术改变被动接受的人
| + | |
| − | **: 被技术改变淘汰的人
| + | |
| − | * 主观上（单个人）
| + | |
| − | ** 取决于个人立场、价值观、经历等等
| + | |
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| − | ===技术泡沫=== | + | == 教学计划 == |
| | | | |
| − | * 市场宣传和预期炒作，以及一些传媒的洗脑性的报道等的原因，导致概念混乱。 | + | ** 教学计划 |
| − | * 需要找到技术的本质（涉及认识论） | + | |
| − | * 科学思维就是防止被洗脑，无脑思考。
| + | |
| − | * 研究思路：规范模式和实证模式
| + | |
| − | ** 事实陈述的时候，一定要找到论点以及论据，以及判断论点是否统帅论据，论据是否支持论点。
| + | |
| − | ** 实践与操作获得体验，而非感觉与愿望。
| + | |
| | | | |
| − | ==大数据索引==
| + | 2019年秋季学期：[[大数据智能-教学计划 | 教学计划]]、 |
| | | | |
| − | 索引是加快查找的数据结构（Data Structure），主要有哈希表（Hash Table），树（Tree）和倒排索引（Inverted Index）。
| + | ** 实践教学 |
| | | | |
| − | # Thomas H. Cormen, introduction to algorithms, third edition, MIT press, 2009.
| + | [[大数据智能-实践教学 | 实践教学]]、 [[大数据智能-调研考察| 调研考察]] |
| − | # Tardos, Eva, and Jon Kleinberg. "Algorithm Design." (2006).
| + | |
| | | | |
| − | ===Hash Table=== | + | == 教学管理 == |
| | | | |
| − | 布隆过滤器（BloomFilter）
| + | ** 课程分组 ** 课程研究 ** 课程项目 |
| | | | |
| − | [http://billmill.org/bloomfilter-tutorial BloomFilter] | + | [[大数据智能-学生分组 | 学生分组]]、 [[大数据智能-课程研究 | 课程研究]]、 [[大数据智能-课程项目 | 课程项目]]、 [[大数据智能-论文阅读 | 论文阅读]] |
| | | | |
| − | [https://github.com/magnuss/java-bloomfilter Java-Bloomfilter]
| + | = 参考资料 = |
| | | | |
| − | [https://github.com/lemire/bloofi Bloofi] | + | [[大数据智能-参考教材 | 参考教材]] |
| | | | |
| − | # B. H. Bloom,Space/time trade-offs in hash coding with allowable errors, Commun. ACM, Volume 13 Issue 7, Pages 422-426, July 1970.
| + | [[大数据智能-参考课程 | 参考课程]] |
| − | # Crainiceanu, Adina, and Daniel Lemire. "Bloofi: Multidimensional Bloom Filters." Information Systems 54 (2015): 311-324.
| + | |
| | | | |
| − | ===Tree Index===
| + | [[大数据智能-参考文献 | 参考文献]] |
| | | | |
| − | [https://en.wikipedia.org/wiki/B-tree B-tree]
| + | = 致谢 = |
| | | | |
| − | [https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree ''k''-d tree] | + | [[致谢-微软公司]] |
| − | | + | |
| − | [https://en.wikipedia.org/wiki/R-tree R-tree] | + | |
| − | | + | |
| − | [https://en.wikipedia.org/wiki/R%2B_tree R+ tree]
| + | |
| − | | + | |
| − | # Guttman, Antonin. R-trees: a dynamic index structure for spatial searching. Vol. 14, no. 2. ACM, 1984.
| + | |
| − | # Sellis, Timos, Nick Roussopoulos, and Christos Faloutsos. "The R+-Tree: A Dynamic Index for Multi-Dimensional Objects." VLDB, 1987.
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| − | | + | |
| − | ===Inverted Index===
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| − | 倒排索引（Inverted Index）是搜索引擎使用的数据结构。
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| − | | + | |
| − | 倒排索引将关键字（keyword）映射到文档（document），在信息检索（Information Retrieval）中发挥重要作用。
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| − | | + | |
| − | 在倒排索引中，每个关键词对应一个倒排链表（Inverted List），记录了该关键词出现的所有文档的编号。
| + | |
| − | | + | |
| − | * 倒排索引上的最重要的运算是集合交（Conjunction），并（Disjunction）和非（Negation）。
| + | |
| − | * 倒排索引在实际实现中，可以采用位图（Bitmap）与整数链表（Integer List）两种结构形式。
| + | |
| − | * 倒排索引上的交，并和非运算，对应的整数链表操作是Intersection/Unions操作，对应位图是比特AND, OR, NOT操作。
| + | |
| − | | + | |
| − | 倒排索引实现：
| + | |
| − | [https://lucene.apache.org/core/ Lucene]
| + | |
| − | | + | |
| − | =====Bitmap Index=====
| + | |
| − | | + | |
| − | Roaring Bitmap
| + | |
| − | [https://github.com/RoaringBitmap/RoaringBitmap Java-Roaring]
| + | |
| − | [https://github.com/RoaringBitmap/CRoaring CRoaring]
| + | |
| − | | + | |
| − | [http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/zhenchen/BAH BAH]
| + | |
| − | | + | |
| − | # Chambi, Samy, Daniel Lemire, Owen Kaser, and Robert Godin. "Better bitmap performance with Roaring bitmaps." Software: practice and experience, 2015.
| + | |
| − | # Vallentin, Matthias, Vern Paxson, and Robin Sommer. "VAST: a unified platform for interactive network forensics." 13th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI 16), 2016.
| + | |
| − | # Vallentin, Matthias. Scalable Network Forensics. Diss. University of California, Berkeley, 2016.
| + | |
| − | # Chenxing Li et al., BAH: A Bitmap Index Compression Algorithm for Fast Data Retrieval, LCN 2016.
| + | |
| − | | + | |
| − | =====Integer List=====
| + | |
| − | | + | |
| − | Data Structures for Inverted Indexes ([https://github.com/ot/ds2i ds2i])
| + | |
| − | | + | |
| − | [http://github.com/ot/partitioned_elias_fano Partitioned Elias-Fano Index]
| + | |
| − | | + | |
| − | [https://github.com/lemire/FastPFor FastPFor]
| + | |
| − | | + | |
| − | # Culpepper, J. Shane, and Alistair Moffat. "Efficient set intersection for inverted indexing." ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 2010.
| + | |
| − | # Schlegel, Benjamin, Thomas Willhalm, and Wolfgang Lehner. Fast Sorted-Set Intersection using SIMD Instructions, ADMS 2011.
| + | |
| − | # Inoue, Hiroshi, Moriyoshi Ohara, and Kenjiro Taura, Faster Set Intersection with SIMD instructions by Reducing Branch Mispredictions, VLDB 2014.
| + | |
| − | # Kane, Andrew, and Frank Wm Tompa, Skewed Partial Bitvectors for List Intersection, SIGIR 2014.
| + | |
| − | # Giuseppe Ottaviano, Nicola Tonellotto, Rossano Venturini, Optimal Space-Time Tradeoffs for Inverted Indexes, ACM WSDM 2015.
| + | |
| − | # Lakshminarasimhan, Sriram, et al. "Scalable in situ scientific data encoding for analytical query processing." Proceedings of the 22nd international symposium on High-performance parallel and distributed computing. ACM, 2013.
| + | |
| − | | + | |
| − | ===混合结构===
| + | |
| − | | + | |
| − | 融合几种独立结构的混合结构
| + | |
| − | | + | |
| − | # Athanassoulis, Manos, and Anastasia Ailamaki. "BF-tree: approximate tree indexing." Proceedings of the VLDB Endowment 7, no. 14 (2014): 1881-1892.
| + | |
| − | | + | |
| − | ===其它结构===
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| − | | + | |
| − | [https://github.com/simongog/sdsl-lite Succinct Data Structure Library]
| + | |
| − | | + | |
| − | [https://github.com/simongog/sdsl-lite/wiki/List-of-Implemented-Data-Structures List of Implemented Data Structures]
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| − | | + | |
| − | * Bitvectors supporting Rank and Select
| + | |
| − | * Integer Vectors
| + | |
| − | * Wavelet Trees
| + | |
| − | * Compressed Suffix Arrays (CSA)
| + | |
| − | * Balanced Parentheses Representations
| + | |
| − | * Longest Common Prefix (LCP) Arrays
| + | |
| − | * Compressed Suffix Trees (CST)
| + | |
| − | * Range Minimum/Maximum Query (RMQ) Structures
| + | |
| − | | + | |
| − | # Navarro, Gonzalo, and Eliana Providel. 2012. “Fast, Small, Simple Rank/Select on Bitmaps.” In Proceedings of the 11th International Symposium on Experimental Algorithms (SEA 2013), 295–306.
| + | |
| − | | + | |
| − | ==大数据算法==
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| − | | + | |
| − | ===数据解析===
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| − | | + | |
| − | 数据解析（Data Analytic），是指对数据集的属性值进行SUM，TopN，Rank操作。一般要求实时响应。
| + | |
| − | | + | |
| − | * [https://lucene.apache.org/core/4_5_0/core/org/apache/lucene/util/BroadWord.html Broadword Implementation of Rank]
| + | |
| − | | + | |
| − | 大数据解析平台，是实现数据解析的分布式软件系统。
| + | |
| − | | + | |
| − | * [http://kylin.io Apache Kylin]
| + | |
| − | * [http://druid.io/ Druid]
| + | |
| − | | + | |
| − | # Navarro, Gonzalo, and Eliana Providel. "Fast, small, simple rank/select on bitmaps." In International Symposium on Experimental Algorithms, pp. 295-306. Springer Berlin Heidelberg, 2012.
| + | |
| − | # Vigna, Sebastiano. "Broadword implementation of rank/select queries." In International Workshop on Experimental and Efficient Algorithms, pp. 154-168. Springer Berlin Heidelberg, 2008.
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| − | ===基数估计===
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| − | | + | |
| − | 基数估计（Cardinality Estimation），评估一下一个集合中不同数目的个数。比如，访问一个网站的独立IP个数。
| + | |
| − | | + | |
| − | * [https://github.com/Microsoft/CardinalityEstimation Cardinality Estimation Algorithm]
| + | |
| − | | + | |
| − | # Flajolet, Philippe, Éric Fusy, Olivier Gandouet, and Frédéric Meunier. "Hyperloglog: the analysis of a near-optimal cardinality estimation algorithm." DMTCS Proceedings 1 (2008).
| + | |
| − | # Heule, Stefan, Marc Nunkesser, and Alexander Hall. "HyperLogLog in practice: algorithmic engineering of a state of the art cardinality estimation algorithm." In Proceedings of the 16th International Conference on Extending Database Technology, pp. 683-692. ACM, 2013.
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| − | | + | |
| − | ==大数据系统==
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| − | | + | |
| − | ===Hadoop===
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| − | | + | |
| − | [http://hadoop.apache.org Hadoop]
| + | |
| − | | + | |
| − | # Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung. "The Google file system." ACM SIGOPS operating systems review. Vol. 37. No. 5. ACM, 2003.
| + | |
| − | # Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat. "MapReduce: simplified data processing on large clusters." Communications of the ACM 51.1 (2008): 107-113.
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| − | | + | |
| − | ===Spark===
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| − | | + | |
| − | [http://spark.apache.org Spark]
| + | |
| − | | + | |
| − | # Zaharia, Matei, et al. "Spark: cluster computing with working sets.“ Proceedings of the 2nd USENIX conference on Hot topics in cloud computing. Vol. 10. 2010.
| + | |
| − | | + | |
| − | ==机器智能==
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| − | | + | |
| − | ===三个层面===
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| − | | + | |
| − | ====实现的目标与功能分类====
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| − | 语音识别 机器视觉 智能问答
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| − | | + | |
| − | ====核心技术分类====
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| − | 特定算法 机器学习算法 深度神经网络
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| − | | + | |
| − | ====底层实现方案====
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| − | | + | |
| − | 可编程逻辑阵列 FPGA / 通用图形处理器 GPGPU / 通用处理器 CPU 群集
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| − | | + | |
| − | ===机器学习===
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| − | | + | |
| − | Machine Learning [http://scikit-learn.org scikit-learn]
| + | |
| − | | + | |
| − | # Jordan, M. I., and T. M. Mitchell. "Machine learning: Trends, perspectives, and prospects." Science 349, no. 6245 (2015): 255-260. [http://science.sciencemag.org/content/349/6245/255 Machine_learning_science_2015]
| + | |
| − | | + | |
| − | ====语音识别====
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| − | | + | |
| − | Automatic Speech Recognition，简称ASR
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| − | | + | |
| − | ====计算机视觉====
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| − | | + | |
| − | Computer Vision，简称 CV
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| − | | + | |
| − | ===深度神经网络===
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| − | | + | |
| − | Deep Neural Networks，简称DNN
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| − | | + | |
| − | Stanford Deep Learning tutorials [http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial DL_tutorials]
| + | |
| − | | + | |
| − | TensorFlow software [https://www.tensorflow.org Tensorflow]
| + | |
| − | | + | |
| − | # LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." Nature 521(7553), pp:436-444, 2015. [http://www.nature.com/nature/journal/v521/n7553/full/nature14539.html Deep_Learning_Nature]
| + | |
| − | # Jeff Dean, Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems, WSDM 2016. [http://research.google.com/pubs/jeff.html WSDM_keynote]
| + | |
| − | # TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning, OSDI 2016.[https://www.usenix.org/system/files/conference/osdi16/osdi16-abadi.pdf TensorFlow_OSDI2016_paper] [http://research.google.com/pubs/pub45381.html TensorFlow_paper]
| + | |
| − | | + | |
| − | [http://research.google.com/pubs/jeff.html Jeff Dean]
| + | |
| − | [http://cs.stanford.edu/~quocle/ Quoc V. Le]
| + | |
| − | | + | |
| − | ==论文报告撰写==
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| − | | + | |
| − | [http://www.madoko.net Madoko]
| + | |
| − | | + | |
| − | =项目分组=
| + | |
| − | | + | |
| − | ===第一组===
| + | |
| − | | + | |
| − | 组长：
| + | |
| − | 姚沛然
| + | |
| − | | + | |
| − | 组员：
| + | |
| − | 王逸伦
| + | |
| − | 张正彦
| + | |
| − | | + | |
| − | ===第二组===
| + | |
| − | | + | |
| − | 组长：
| + | |
| − | 王亦凡
| + | |
| − | | + | |
| − | 组员：
| + | |
| − | 刘梦旸
| + | |
| − | 邱昱田
| + | |
| − | | + | |
| − | ===第三组===
| + | |
| − | | + | |
| − | 组长：
| + | |
| − | 李子豪
| + | |
| − | | + | |
| − | 组员：
| + | |
| − | 娄晨耀
| + | |
| − | 张若天
| + | |
| − | 邹逍遥
| + | |
| − | | + | |
| − | ===第四组===
| + | |
| − | | + | |
| − | 组长：
| + | |
| − | 石冠亚
| + | |
| − | | + | |
| − | 组员：
| + | |
| − | 宣程
| + | |
| − | 汤鹏
| + | |
| − | 段了了
| + | |
| − | | + | |
| − | ===第五组===
| + | |
| − | | + | |
| − | 组长：
| + | |
| − | 杨文聪
| + | |
| − | | + | |
| − | 组员：
| + | |
| − | 梅杰
| + | |
| − | 计昊哲
| + | |
| − | 杨应人
| + | |
| − | | + | |
| − | ===第六组===
| + | |
| − | | + | |
| − | 组长：
| + | |
| − | 赵宇璋
| + | |
| − | | + | |
| − | 组员：
| + | |
| − | 孙炜岳
| + | |
| − | 吴一凡
| + | |
| − | | + | |
| − | ===第八组===
| + | |
| − | | + | |
| − | 组长：
| + | |
| − | 熊铮
| + | |
| − | | + | |
| − | 组员：
| + | |
| − | 范承泽
| + | |
| − | 秦梓鑫
| + | |
| − | | + | |
| − | =论文研读=
| + | |
| − | | + | |
| − | ==第一次==
| + | |
| − | | + | |
| − | 要求：提交研读论文的PPT（正文部分不超过10页）。
| + | |
| − | | + | |
| − | 时间：10月14日中午12点之前。
| + | |
| − | | + | |
| − | 10月19日下午安排每组做一个小报告，每组时间不超过10分钟。
| + | |
| − | | + | |
| − | [[大数据智能-课程阅读1]]
| + | |
| − | | + | |
| − | ==第二次==
| + | |
| − | | + | |
| − | 要求：提交研读论文的PPT（正文部分不超过10页）。
| + | |
| − | | + | |
| − | 时间：12月XX日中午12点之前。
| + | |
| − | | + | |
| − | 12月XX日下午安排每组做一个小报告，每组时间不超过10分钟。
| + | |
| − | | + | |
| − | [[大数据智能-课程阅读2]]
| + | |
| − | | + | |
| − | =课程实践=
| + | |
| − | | + | |
| − | ===学生准备===
| + | |
| − | | + | |
| − | 携带笔记本，智能手机
| + | |
| − | | + | |
| − | (Bring your own laptop computers and camera-ready smart phones)
| + | |
| − | | + | |
| − | ===Azure云平台使用===
| + | |
| − | | + | |
| − | [http://portal.azure.com Azure]
| + | |
| − | | + | |
| − | ===Flask Web服务器搭建===
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| − | | + | |
| − | 准备virtualenv。安装方法（下面两条命令可能会适用mac和linux）:
| + | |
| − | | + | |
| − | $ sudo easy_install virtualenv
| + | |
| − | | + | |
| − | 或者更好的:
| + | |
| − | | + | |
| − | $ sudo pip install virtualenv
| + | |
| − | | + | |
| − | 如果你使用Ubuntu，请尝试:
| + | |
| − | | + | |
| − | $ sudo apt-get install python-virtualenv
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| − | | + | |
| − | Centos，请尝试：
| + | |
| − | | + | |
| − | $ sudo yum install python-virtualenv
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| − | | + | |
| − | 安装好virtualenv后，可以创建一个项目文件夹，利用virtualenv命令在其下创建venv文件夹:
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| − | | + | |
| − | $ mkdir myproject
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| − | $ cd myproject
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| − | $ virtualenv venv
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| − | New python executable in venv/bin/python
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| − | Installing distribute............done.
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| − | | + | |
| − | 现在，你想要在某个项目上工作，只要激活相应的环境。在OS X和Linux下，按如下做:
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| − | | + | |
| − | $ . venv/bin/activate
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| − | | + | |
| − | 现在你只需要键入以下的命令来激活你的virtualenv中的Flask:
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| − | | + | |
| − | $ pip install Flask
| + | |
| − | | + | |
| − | 几秒后，一切就为你准备就绪。(weiwandaixu)
| + | |
| − | | + | |
| − | =课程项目=
| + | |
| − | | + | |
| − | ==项目1-大数据==
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| − | | + | |
| − | ===描述===
| + | |
| − | | + | |
| − | 任务：基于位图索引的概念和原理，用C++实现一个位图索引数据库。
| + | |
| − | | + | |
| − | 检验：完成对一段网流数据的索引建立，查询。在虚拟机上运行成功，得到正确结果。
| + | |
| − | | + | |
| − | 网流数据：\\166.111.134.110\team-saturn\网流数据
| + | |
| − | | + | |
| − | 代码托管：http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn
| + | |
| − | | + | |
| − | 时间：10月7日中午12点之前（特殊情况，推迟一周）(校历第四周)
| + | |
| − | | + | |
| − | 组织：以组为单位，要求要看到所有同学的贡献。
| + | |
| − | | + | |
| − | ===作业提交===
| + | |
| − | | + | |
| − | {|border=1
| + | |
| − | |style="height:20px;width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/xavieryao/bitmap-db Group1]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/bdmi_group2/bitmap Group2]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/3rd_group/bitmap_indexing Group3]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/taanng/Bitmap Group4]]]
| + | |
| − | |-
| + | |
| − | |style="height:20px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ddeerreekk/Experiment_1_Bitmap_Index Group5]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/bdmi_group6/project1 Group6]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group7]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/FQX/bitmap Group8]]]
| + | |
| − | |-
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| − | |}
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| − | | + | |
| − | ==项目2-Lucida使用==
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| − | ===Lucida安装===
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| − | | + | |
| − | 每个组在清华工业云平台上安装Lucida软件
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| − | | + | |
| − | * 清华工业云 [https://cloud.icenter.tsinghua.edu.cn icenter-cloud]
| + | |
| − | * 下载地址 [https://github.com/claritylab/lucida Lucida-AI]
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| − | | + | |
| − | 时间：10月26日下周三中午12点之前。（校历第七周）
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| − | ===每组工作===
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| − | 每组熟悉了解Lucida的7种AI服务的实现原理
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| − | [[大数据智能-Lucida使用]]
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| − | ==项目3-TensorFlow安装==
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| − | 阅读深度学习DeepLearning教程
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| − | | + | |
| − | 安装Google TensorFlow
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| − | | + | |
| − | 完成TensorFlow网站上Get Started.
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| − | | + | |
| − | [https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners/index.html MNIST For ML Beginners]
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| − | | + | |
| − | 时间：2016年11月2日中午12点（校历第八周）
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| − | | + | |
| − | ==项目4-云+端整合==
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| − | | + | |
| − | 时间：2016年11月9日中午12点（校历第九周）（特殊情况，延长一周）
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| − | | + | |
| − | ===Thrift协议===
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| − | | + | |
| − | [https://thrift.apache.org Thrift]
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| − | | + | |
| − | ===Client端===
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| − | | + | |
| − | 调用摄像头拍照
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| − | | + | |
| − | 调用Thrift接口
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| − | | + | |
| − | ===Server端===
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| − | | + | |
| − | 接收图片文件
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| − | | + | |
| − | 调用服务端程序
| + | |
| − | | + | |
| − | ===参考===
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| − | | + | |
| − | [https://developer.android.com/index.html Android开发入门]
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| − | | + | |
| − | [http://cordova.apache.org Cordova]
| + | |
| − | | + | |
| − | [https://github.com/claritylab/clarity-mobile clarity-mobile]
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| − | | + | |
| − | ==项目5-机器智能==
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| − | | + | |
| − | ===描述===
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| − | 完成一个可展示的人工智能系统
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| − | 步骤：
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| − | # 设置Azure虚拟机
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| − | # 架构Flask-Web服务
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| − | # 建立AI服务（Google Tensorflow）
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| − | # lucida.ai
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| − | # 智能端开发（移动平台、嵌入式硬件） + Thrift协议联调
| + | |
| − | | + | |
| − | 参考：
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| − | [http://lucida.ai Lucida-AI]
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| − | | + | |
| − | ===作业提交===
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| − | | + | |
| − | {|border=1
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| − | |style="height:20px;width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn Group1]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group2]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group3]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group4]]]
| + | |
| − | |-
| + | |
| − | |style="height:20px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn Group5]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group6]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group7]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group8]]]
| + | |
| − | |-
| + | |
| − | |}
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| − | | + | |
| − | =致谢=
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| − | 本课程获得微软Azure云计算与机器学习捐赠支持。
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| − | | + | |
| − | 感谢微软公司 杨滔经理，章艳经理，刘士君工程师，闫伟工程师。
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| − | | + | |
| − | =参考文献=
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| − | ===基础===
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| − | # John L. Hennessy, and David A. Patterson. Computer architecture: a quantitative approach. Elsevier, 2011.
| + | |
| − | # Neil Matthew, and Richard Stones. Beginning linux programming. John Wiley & Sons, 2011.
| + | |
| − | # Bjarne Stroustrup, The C++ programming language. Pearson Education, 2013.
| + | |
| − | # Weiss, Mark Allen, Data structures and algorithm analysis in Java, Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 1998.
| + | |
| − | # David Flanagan, JavaScript: The definitive guide: Activate your web pages. " O'Reilly Media, Inc.", 2011.
| + | |
| − | # Miguel Grinberg, Flask Web Development: Developing Web Applications with Python. O'Reilly Media, Inc., 2014.
| + | |
| − | | + | |
| − | ===深度学习===
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| − | | + | |
| − | # Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. [http://www.deeplearningbook.org/ DeepLearningBook]
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| − | # Google brain team, TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems, whitepaper, 2015.
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| − | # Vijay Agneeswaran, Real-Time Applications with Storm, Spark, and More Hadoop Alternatives, 2014.
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| − | | + | |
| − | ===计算机围棋===
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| − | | + | |
| − | # Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, nature 2015.
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| − | # Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction, ICLR 2016.
| + | |
| − | # Pachi: State of the art open source Go program, Advances in computer games, Springer Berlin Heidelberg, 2011.
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| − | # Training Deep Convolutional Neural Networks to Play Go, JMLR 2015.
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