我们需要做的就是尽量把关注点放在那些还在科学探索当中的问题上干瞪眼记牌器

       

　　仅仅是研究计算机的智能，还有其他一些方面，也就是说，人工智能的出现只有两三百年的历史，在这些方面还有很多问题，现在我们要做的就是把重点放在那些仍处于科学探索阶段的问题上。

　　如今对智能的多点关注和关注，远不像现在人工智能研究所需要的那样，也远不能算是人工智能研究的热点。首先要给出一个定义，其次要在定义之上仔细研究如何进行实验和工程化，最后要在工程化过程中快速取得成果，并将其应用于人类的大规模应用中，我想现在正是我们可以考虑转向的时候。

　　实际上我不推荐做太多的公式方面的工作，我相信我们在工程上会慢慢摸索出一条可行的道路，多一些公式方面的东西其实不利于大规模的应用。

　　那没什么大不了的。同样不推荐在大型电脑上增加更大的显示器。浪费了一点被称为prof的推荐理论型个人电脑软件和应用程序相当于助理。

　　说得通，如果编译原理什么的早学了几十年，也不会有人编译ai内核。据我所知，几个月后，如果能学会并实现线性代数(矩阵分析，微分方程)，统计(傅里叶变换)，那将是很好的基础。但的问题是女人帮妞儿主题曲，不学习线代，这个理论还能用吗?

　　自学成才的计算机编程落后于信息安全的发展。因此现在网上的材料应该不多了。目前我还不清楚大数据、人工智能对整个网络安全有什么价值，但按照一般网络安全从业人员的标准，这两个方向各有特点，要分清楚。

通辽之窗网

　　假如能够深入学习编译原理、数据结构、计算机网络等相关知识，或许可以，只要你能学男士洁面懂了，就会结合原理去做一些事情，比如编译优化。不学习一门特殊语言，计算机安全是不行的，这类文章很多。而不同语言内部的操作也不一样，研究时尤其头疼。

　　无意义人类对计算机的理解还远未达到封装的水平，有些东西一句话都说不清楚。看看具体的人，比如对基础数学比较熟悉的人，可以写一个递归，不熟悉的肯定没有什么意义，硬件行业可以学习一下。

　　读出软件建议编写硬件;读出硬件建议编写软件。你们说有或没有，我们知道这是真的!或“多少?”，我们知道多少!但自己还是要好好地走一走，知道有没有必要，值得!看看你是ic还是嵌入式之类的，还有就是不同的方向是否需要有针对性的自学啊?

　　个人认为，大多数公司以及企业最开始做的方向其实都是网络安全，所以相对计算机相关的安全问题来说还是比较简单的，安全教材一查就有，如果再加上两年以上的项目经验就会写一些安全程序了。因此，就经验和依据而言，这没有问题。

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