今天给各位分享开源人工智能基石的知识，其中也会对开源 人工智能进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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大数据、云计算、人工智能VS普通程序员，两个方向选哪个？
其实做大数据、云计算、人工智能的，很多也就是普普通通的程序员。虽然这三个在现在这个时代非常火，被誉为未来发展的方向，但是在技术实现上，也就是通过我们熟知的技术来完成的。
我们来看看开发语言的排名情况
Java因为互联网的兴起，生态环境的发展，第一的位置几乎是无法动摇的了。
C和C++也一直维持在前五的位置。
然后我们再来考虑一下，学习语言其实本身没有问题，你可以会C++，也可以会Java，Python，这个是不冲突的，如果你精力充沛，你甚至可以同时精通几种语言。
但是大数据，云计算，人工智能其实是一种技术的产物，不是说就必须使用什么语言来能做某个工作，当然，肯定也有优劣。
你想做什么，最终取决的，还是你的兴趣，你喜欢做什么？喜欢做大数据，就做大数据，喜欢AI就做AI。做这些和你是不是想做一个优秀的程序员是不冲突的，因为你一定要是一个优秀的程序员，你才能够做得更好。
至于学习，开源社区，BBS，书，都是帮助你学习的很好的工具，你需要的就是，坚持，付出自己的时间。
普通人，如何做好开源？
本文分享自华为云开发者联盟公众号《DTSETechTalk|第26期：从热爱到深耕，全国Top10开源软件出品人手把手教你如何做开源》。
“想象一下，你写的代码被越来越多的人使用，并极大地帮助他们提高了开发效率和稳定性。”这是不是一件很酷的事？而这正是开源的魅力…
开源作为一种推动软件开发技术创新的新模式，广受开发者的喜爱。作为拥有40余个开源项目，全国开源软件Top10的出品人，雷鸣云CEO管雷鸣深耕开源领域15年，并一直保持热爱。
开发者如何参与开源，能收获到哪些价值？本期华为云开发者社区DTT直播，邀请到管雷鸣与广大开发者分享“如何在开源领域找到适合自己的路”。
缘起：一切从热爱开始2008年，管雷鸣开始接触SaaS自助建站，业内在当时还没有开源的相关系统，小伙伴们对此都怀抱期待，于是他想着利用空余时间写一个出来。
2010年，他在中国站长社区发布了寻仙WAP2.0（一个用于搭建手机网站的系统），短短几个月，下载量破千，让管雷鸣受到极大鼓舞，由此热爱上了开源。
随后在2015年，管雷鸣继续接触到开源中国码云，用Java开发了一个游戏辅助工具并将源码放在了码云上，这也成为他在开源代码托管平台上发布的第一个项目。
2022年，管雷鸣参与华为云“开源开发者支持计划”，发布DataXforHuaweiCloudOBS插件，获得了华为云沃土云创一万元奖励，同时也上架到了华为云云商店，支持其他开发者云上一键部署。
“参与开源的初衷更多的是热爱，人生中应该要做一些自己喜欢的事儿。比方写代码到半夜十二点也感觉不到累，思维会极其活跃清晰，这可能就是开源开发者的信仰和追求。”管雷鸣讲到。
从0到1参与开源项目经验分享首先，在选择适合自己的开源项目时，要结合自己最擅长的领域，契合当前的能力和兴趣，避免因为参与开源给自己造成精神上的压力、生活中的负担。
如何找到开源项目？
管雷鸣结合自己的经验给出了几点建议：
有好的想法，可以在开源项目中提Issues。针对开源项目中，使用者在Issues提的问题及bug，可以踊跃参与实现及修复。不少开源项目作者都是业余时间进行更新维护的，时间不会很充足，可以针对开源作者所发布的一些任务进行接取，主动参与任务。某些开源组织会发布一些任务，其中涉及到各种语言及知识点，比如华为云开源&开发者示例代码仓中（https://gitee.com/HuaweiCloudDeveloper/rewarding-cloud-native-projects），就罗列出很多开源任务，开发者如果在其中有恰好自己熟悉的，便可以非常方便的接取对项目有问题想交流时，良好的沟通方式可以在最短的时间内，将信息传达给他人。例如在项目中提Issues，也可添加项目相关的微信群、QQ群进行交流；沟通过程中，将自己的信息表达明确，尽量减少出现来回询问互动的过程。
正确阅读和理解开源代码
开源项目中的README.md及相关文档是必读的。动手之前先看文档说明，避免自己花了半天时间读代码找问题，而问题就在文档中明确有说明；在研究项目的过程中，自己一定要参与进去，可以先定一个小目标，在本地能先跑起来，之后就可以尝试改动并验证改动是否正确。
在项目中提交自己的贡献
如果项目是单自己的，可以在github或gitee上注册一个账号，创建一个仓库，进行提交上去。具体提交的步骤社区中都有非常完善的文档可以进行参考。
如果是别人的开源项目，并且自己参与会非常多时，可以联系作者把你加入到这个仓库的开发者中，改动即可直接推送上来。
在大多数情况下，你想参与别人的开源项目进行贡献时，可以Fork这个仓库。Fork后就会克隆出一个自己的仓库来。所有的修改都在克隆后自己的这个仓库，也就是自己的仓库中进行修改。需要注意的事，每次更改功能前，要同步一下自己克隆的仓库，保证自己仓库代码是最新的。改动完成后，提交一个合并请求到主仓库进行申请合并。
开源forHuaweiCloud任务实战分享管雷鸣还分享了一个有代表性的参与开源任务的经验：给DataX做上华为云OBS的插件，且获得了华为云开源支持计划的1万元激励。开源项目obs-datax-plugins中，DataX是一个开源异步数据同步工具，可以提供各种异构数据源之间高效的数据同步，但它并不适配管雷鸣在用的华为云对象存储服务OBS，为此需要给DataX做一个适配华为云OBS的插件。
“在制作这个插件过程中，首先对其Fork了一个自己的仓库，在本地开发工具上，将克隆后的仓库拉下来，让项目在本地能够运行起来，然后按照官方的插件开发要求进行尝试。在对接OBS接口的过程中，发现其中有个SDK接口文档已过时，也没有最新的文档说明，我就在社区中联系华为云开源组织的成员说明情况。对方回应速度非常快，双方立马建立专属讨论群进行详细对接，仅用了5分钟就解决问题。让我感受到，后方的技术援助很强大，自己不是一个人在战斗。”
软件功能完成测试无误后，管雷鸣又对文档进行了补全。代码方面，在华为云开源组织的gitee中，新建了插件的仓库。为防止官方主程序仓库更新后自己的仓库代码会过时，又针对这个插件给出详细的使用步骤，最终成功完成了obs-datax-plugins的开发。基于该插件，其他开发者和企业能够快速完成华为云上OBS相关的数据迁移诉求，大大提高了效率。
对于文档的使用，管雷鸣有自己的感悟。“在参与开源项目时，代码及功能的书写只是一部分，文档的使用也占有很大的比重。文档完善，使用者可以花最少的精力运行起来，同时增加对项目的信任。另外，入门尝试不需要那么多详细的扩展，尽量让使用者能最快跑起来，验证是不是自己想要的，那么后面就愿意拿出大把的时间来详细阅读你的文档。”
开源路上有华为云相伴，收获满满在管雷鸣看来，做好开源项目既能够帮助更多开发者，到还能收获商业回报，是一个一举多得的事情。
“自从18年创业以来，无任何销售人员，纯技术团队。因为有自身稳定可靠的产品，在BUG跟修复方面投入很少，能够大幅缩减成本，保持较高的利润率。自己开源的项目SAAS建站系统经过多年不断完善，通过企业版授权、功能扩展定制等，去年产生了70万的销售额，这是刚开始时根本就没想到的。”
SAAS建站系统产生的更多的定制需求，管雷鸣也会分发给一起参与的小伙伴。这样一方面降低了成本，同时伙伴们也能获得一份收益；客户方面还能节省费用，形成了正向循环。
管雷鸣的部分开源项目
“目前在gitee的华为云开源组织中，还有不少开源项目可以参与。在项目完成后，通过审核之后大家可以在软件中留名、被华为云开源组织认可，获得资源扶持及激励。”管雷鸣表示。“正是有了像华为云这样的企业，这两年国内开源环境得到了很大的改善，开源作者不再被一直薅羊毛，开源也不再被认为是不务正业了。”
为了更好的帮助开源软件开发者，华为云面向开源软件工具链与环境、开源应用构建和开源生态组件构建这三大重点场景，提供技术支持、奖金支持、活动支持，邀请更多的开发者，携手构建开源forHuaweiCloud。
共建开源生态，打开产业新增长空间
开发者将开源软件工具、开源应用和开源组件与华为云对象存储OBS、数仓DWS、云容器CCE等云服务对接，同时基于Terraform模板，上架到华为云云商店，支持其他开发者一键部署使用开源组件，我们称为“开源xxxforHuaweiCloud”。下图为华为云开源&开发者示例代码仓的示例，涵盖Dromara社区、Java、Go、Python、C&C++及其他开源类项目，数量超过100。感兴趣的开发者可以点击：华为云开源&开发者示例代码仓，了解更多。
100+华为云开源技术项目示例
不仅如此，参与贡献的开发者将有计划会获得华为云沃土云创计划激励，领取云服务资源代金券，可用于开发部署。如果您有意愿参与，请在issues留下您的邮箱或者主动发送邮件到hwcdtse@huawei.com，我们会尽快联系您。
俗话说，没有目标的行为是坚持不久的。万千同管雷鸣一样的开源开发者们始终跟随着内心热爱的召唤，以及帮助他人的愉悦，在开源之路上持续前进着。也正是这份坚持，让他们在开源的路上获得更多的助力。祝开发者们越走越好，开源软件生态愈加繁荣！
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何谓人生智慧？
第一，看破不说破。[嘘]
懂得给人留面子，留台阶[机智]，即使明知对方错，只要这错不触犯法律和底线原则，那么，完全可以睁一只眼，闭一只眼。[做鬼脸]
第二，喝酒不劝酒。[啤酒][左上]
懂得尊重别人的生活习惯和选择意愿，而不是强加自己的喜好给对方。[中国赞]
第三，沉默是金。??
有人说——我们用一年时间学会说话，却用一生时间学会闭嘴[送心]！千万别乘一时之快，造成祸从口出之可怕后果！虽然我也忍不住骂人！但骂的都是虐待猫狗和家暴老婆孩子的人渣[发怒]
第四，踏踏实实做事。[中国赞]
千言万语，比不上一个小小的行动。因为很多事情都是看实力和能力，而不是空口白牙。当然了，如果是讲相声和唱歌等靠嘴吃饭的，那又另当别论了。[大笑]
第五，远离负能量之人。??
生活中有些人，总是抱怨这抱怨那，唠唠叨叨烦不胜烦[尬笑]，尤其是长辈对晚辈，领导对下属，若长期如此，真的会让人压抑郁闷烦躁，甚至崩溃逃离。??
第五，坚定自己的信仰。[赞]
就算别人都不看好你，你也要坚定信仰坚持到底。因为很多事，不做到最后，没人能盖棺定论。（当然，前提是好的事情，并非赌博吸毒等恶习。）
最后一句，留给多才多艺的友友帮忙补充吧。谢了哈。[大笑][祈祷]
学习人工智能需要学习那些知识？
机器学习入门指南（2021版）
向大家分享我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
pdf版思维导图，后台回复：指南
Python——书
之前跟出版社合作，书柜里积攒了很多Python相关的书，这里推荐三本最有价值的吧。
《流畅的Python》，很厚，比较全面，可以作为工具书常常翻看。《从入门到实践（第2版）》非常全面，对新手还算友好，里面有很多的练习项目非常不错。《利用Python进行数据分析·第2版》数据分析入门必读书，主要介绍了python3个库numpy（数组），pandas（数据分析）和matplotlib（绘图）的学习。有开源版，就不用买了，下载链接及代码如下：https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version
Python——教程
学习Python最好的入门线上教程，首推Python官方文档https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html
官方文档足够详细和系统，但是内容太庞大，学习来会有点吃力，我建议只看tutorial即可，就是上面的链接。
直接啃官方文档的教材，不如老师讲给你听来的效率高。廖雪峰的Python新手教程也是个不错的选择，每一节都有练习题，学习来更顺畅，对新手很友好。https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
机器学习最常用的库少不了NumpyPandasMatplotlib这些库我觉得看官方文档就好了，不过英文不好的同学可能就不满意了，这里分别列一下这些库的官方文档和我觉得很不错的中文教程，提醒一下哈，官方文档只需要看我列出的链接即可。
Numpy官方文档：https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html中文教程：https://www.numpy.org.cn/user/quickstart.htmlPandas官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html中文教程：https://www.pypandas.cn/docs/getting_started/10min.htmlMatplotlib官方文档：https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/usage.html中文教程：https://www.matplotlib.org.cn/tutorials/
Python——视频
实话实话，我没有完整的看过任何Python视频。归根结底，Python入门很简单，看视频效率太低。传言B站的[小甲鱼]零基础入门学习Python不错，简单看了一眼，确实0基础。我们用Python是用来学机器学习的，喜欢看视频学习的同学可以看看，建议只看P1-P53即可。
《零基础入门学习Python》：https://www.bilibili.com/video/av27789609
机器学习——书
市面上凡推荐机器学习的书，都少不了李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》，我当初也是看了大佬推荐，在这两本书上耗费了极多的时间。但这两本我觉得都很不适合入门，尤其是统计学习方法，简直就是上等武功秘籍，太过精炼，啃起来太吃力。对比起来周老师的《机器学习》相对好点，其中有些公式推导有点跳，Datawhale出了一本开源的《机器学习公式详解》是个很好的补充。周世华的《机器学习》是必不可少的工具书，还是必读的，而且要反复阅读，不过建议在看过视频教程之后。
https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book
偏应用的书，只推荐一本，其他的都不要看！！！：《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）》，入门可以先看前9章。
市面上很少有书能够把机器学习在业务层面的应用介绍清楚，比如模型解释、模型上线，模型监控等等，没有看到特别详细的，有一本还算满意，就是知名度比较低：《机器学习：软件工程方法与实现。
《机器学习：软件工程方法与实现》
现在无论是竞赛还是工业界，boost模型都应用十分广泛，分类、回归、排序，XGBoost都能搞。最后再介绍一本我认为的必读：《深入理解XGBoost：高效机器学习算法与进阶》，作者是XGBoost开源社区贡献者何龙。这本书以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析了XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。
机器学习——教程
教程没有看到太好的，除了sklearn的文档，只推荐吴恩达、李宏毅、林轩田三位老师的视频课件。课件这里不单独列出来了，下载链接我放到思维导图里了。
Sklearn官方文档：https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html中文教程：https://sklearn.apachecn.org/
机器学习——视频
与Python不同，机器学习基础我觉得最好还是跟着视频学，因为初学机器学习算法，涉及很多公式推导，非常难理解，跟着视频学起来会轻松不少。
视频首推吴恩达的公开课，这是学习机器学习基础知识的最好的课程。英语不好的同学也不要担心，视频是有中文字幕的。https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx
作为补充，时间充裕的同学可以看看台大李宏毅的机器学习公开课，特点是中文授课，比较轻松愉快。
https://www.bilibili.com/video/BV1pE411g7Wi
时间更充裕的也可以看看林轩田的视频课，只看基石部分即可。https://www.bilibili.com/video/BV1Ft41197Dy
机器学习——数学基础
系统地学习机器学习所必须的数学知识
数学基础这一块是个无底洞，不太建议大家耗费过多时间，用到了再补也不迟。
也不建议大家看书，基础确实特别薄弱的同学，推荐一本：《机器学习的数学》，这本书特别全面的介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、随机过程、图论等内容。再强调一遍，此书仅适于基础特别薄弱的同学。
我感觉机器学习中用到最多的应该是线代，喜欢看视频的可以看看李宏毅的机器学习中的线性代数：https://www.bilibili.com/video/BV1G7411f7BE/
或者3blue1brown：线性代数的本质https://www.bilibili.com/video/BV1Ys411k7yQ
其他数学基础相关的电子书，我也放到思维导图中了。
一些经验和建议
1、我敢肯定很多初学者都是资料收集爱好者，越攒越多反而不知道从何开始。我强烈建议把资料都扔掉，以我的这一套为准，一以贯之的学下去。
2、就像前面我提到的，很多东西先不要深究，不要在某些地方卡太久（比如数学部分，比如编程基础），先学下去，学完。了解大的框架之后，以后用到哪里，再回过来补也不迟。
3、机器学习的各种算法没必要样样精通，常用的比如LR、树模型、RF、XGBoost等等掌握好就不错了。
4、我身边一些优秀的程序员、分析师、工程师都非常推崇“做中学，学中做”，无论是书本还是视频，看到一些好的方法和技巧，要立即自己实现一遍。看起来非常简单的东西，真真动手的时候才会发现自己的不足。快速学完上述内容就尽快开始实践吧，可以先复现天池或kaggle上优秀的notebook，然后就参与一些入门竞赛。
5、如果你已有工作，最好的还是在业务中寻找机器学习应用场景，然后尝试去开发一个适用的模型。不懂就搜索，学习。这是我所知最好的，最有价值的学习方法。
6、输出也是特别好的学习方式，输出就是把新学到的知识用某种方式讲给别人听，做到让他们也能理解、学会。我比较喜欢写笔记（我常用的是微软的OneNote），然后把笔记整理成文章发到博客上。这样不仅使对自己知识掌握程度的一种检验，发现薄弱点，也可以让大家共同监督，相互学习，教学相长。
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