java可以使用caffe吗

❶ 各种编程语言的深度学习库整理大全！

各种编程语言的深度学习库整理大全！
Python1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。
1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。
2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。
3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装库，基于Theano。它遵循简洁化、透明化、模块化、实用化和专一化的原则。
4.Blocks也是一个基于Theano的帮助搭建神经网络的框架。
2. Caffe是深度学习的框架，它注重于代码的表达形式、运算速度以及模块化程度。它是由伯克利视觉和学习中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社区成员共同开发。谷歌的DeepDream项目就是基于Caffe框架完成。这个框架是使用BSD许可证的C++库，并提供了Python调用接口。
3. nolearn囊括了大量的现有神经网络函数库的封装和抽象接口、大名鼎鼎的Lasagne以及一些机器学习的常用模块。
4. Genism也是一个用Python编写的深度学习小工具，采用高效的算法来处理大规模文本数据。
5. Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。
6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库，使用Python语言开发，实现了前馈神经网络（FNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）、深度玻尔兹曼机（DBM）和卷积神经网络（CNN）等算法。
7. Hebel也是深度学习和神经网络的一个Python库，它通过pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它实现了最重要的几类神经网络模型，提供了多种激活函数和模型训练方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
8. CXXNET是一个基于MShadow开发的快速、简洁的分布式深度学习框架。它是一个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱，提供友好的Python/Matlab接口来进行训练和预测。
9. DeepPy是基于NumPy的深度学习框架。
10. DeepLearning是一个用C++和Python共同开发的深度学习函数库。
11. Neon是Nervana System 的深度学习框架，使用Python开发。
Matlab
1. ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法，它可以从原始数据中自主学习有用的特征，通过调节权重值来实现。
2. DeepLearnToolBox是用于深度学习的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念网络（DBN）、栈式自编码器（stacked AE）、卷积神经网络（CNN）等算法。
3. cuda-convet是一套卷积神经网络（CNN）代码，也适用于前馈神经网络，使用C++/CUDA进行运算。它能对任意深度的多层神经网络建模。只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法（BP算法）。
4. MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络（CNN）Matlab工具箱。它简单高效，能够运行和学习最先进的机器学习算法。
CPP
1. eblearn是开源的机器学习C++封装库，由Yann LeCun主导的纽约大学机器学习实验室开发。它用基于能量的模型实现卷积神经网络，并提供可视化交互界面（GUI）、示例以及示范教程。
2. SINGA是Apache软件基金会支持的一个项目，它的设计目标是在现有系统上提供通用的分布式模型训练算法。
3. NVIDIA DIGITS是用于开发、训练和可视化深度神经网络的一套新系统。它把深度学习的强大功能用浏览器界面呈现出来，使得数据科学家和研究员可以实时地可视化神经网络行为，快速地设计出最适合数据的深度神经网络。
4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷积神经网络的一个统一平台。
java
1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科学计算函数库。它主要用于产品中，也就是说函数的设计需求是运算速度快、存储空间最省。
2. Deeplearning4j 是第一款商业级别的开源分布式深度学习类库，用Java和Scala编写。它的设计目的是为了在商业环境下使用，而不是作为一款研究工具。
3. Encog是一个机器学习的高级框架，涵盖支持向量机、人工神经网络、遗传编程、贝叶斯网络、隐马可夫模型等，也支持遗传算法。
JavaScript
1. Convnet.js 由JavaScript编写，是一个完全在浏览器内完成训练深度学习模型（主要是神经网络）的封装库。不需要其它软件，不需要编译器，不需要安装包，不需要GPU，甚至不费吹灰之力。
Lua
1. Torch是一款广泛适用于各种机器学习算法的科学计算框架。它使用容易，用快速的脚本语言LuaJit开发，底层是C/CUDA实现。Torch基于Lua编程语言。
Julia
1. Mocha是Julia的深度学习框架，受C++框架Caffe的启发。Mocha中通用随机梯度求解程序和通用模块的高效实现，可以用来训练深度/浅层（卷积）神经网络，可以通过（栈式）自编码器配合非监督式预训练（可选）完成。它的优势特性包括模块化结构、提供上层接口，可能还有速度、兼容性等更多特性。
Lisp
1. Lush(Lisp Universal Shell)是一种面向对象的编程语言，面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工程师们。它拥有机器学习的函数库，其中包含丰富的深度学习库。
Haskell
1. DNNGraph是Haskell用于深度神经网络模型生成的领域特定语言（DSL）。
.NET
1. Accord.NET 是完全用C#编写的.NET机器学习框架，包括音频和图像处理的类库。它是产品级的完整框架，用于计算机视觉、计算机音频、信号处理和统计应用领域。
R
1. darch包可以用来生成多层神经网络（深度结构）。训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。
2. deepnet实现了许多深度学习框架和神经网络算法，包括反向传播(BP)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBP)、深度自编码器(Deep autoencoder)等等。

❷ 15 个开源的顶级人工智能工具

斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论："越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的 社会 和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。"

以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。

1.Caffe

它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。

2. CNTK

它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。

3.Deeplearning4j

Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。

4.DMTK

DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。

5.H20

相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。

它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。

6.Mahout

它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。

7.MLlib

由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。

8.NuPIC

由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个"在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力"的机器。

除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。

9.OpenNN

作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程

10.OpenCyc

由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和 游戏 AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。

11.Oryx 2

构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。

12.PredictionIO

今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。

13.SystemML

最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪 汽车 维修客户服务、规划机场交通和连接 社会 媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。

14.TensorFlow

TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。

15.Torch

Torch将自己描述为："一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。

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❸ 咖啡相关日语

咖啡豆品种：
・蓝山（Blue Mountain）：ブルーマウンテン（ジャマイカ）
・可那（Kona）：コナ（ハワイ岛）
・吉力马札罗（Kilimanjaro）：キリマンジャロ（タンザニア）
・摩卡(Mocha)：モカ（イエメン、エチオピア）
・巴西：ブラジル
・哥伦比亚：コロンビア
・曼特宁 (Mandheling)：マンデリン（インドネシア）
・爪哇 (Java)：ジャワコーヒー（インドネシア）
・肯亚：ケニア
・哥斯大黎加：コスタリカ
・古巴：キューバ

焙煎(ばいせん)方法（烘焙方法）：
1. 直火焙煎
2. 热风焙煎
3. 远赤外线焙煎
4. マイクロ波焙煎
5. 过热水蒸気焙煎（日本独自）

焙煎度（烘焙程度）：
1.ライト (light)
2.シナモン (cinnamon)
3.ミディアム (medium)
4.ハイ (high)
5.シティ (city)
6.フルシティ (Full city)
7.フレンチ (French)
8.イタリアン (Italian)

泡制方法：
「滴落式」：ドリップ
「泡煮法」：煮沸法(しゃふつほう）
「加压法」：エスプレッソマシン/マキネッタ
「浸滤法」：浸渍法（しんせきほう）

咖啡饮料的种类：
黑咖啡（black coffee）：ブラック・コーヒー
意式浓缩咖啡（Espresso）：エスプレッソ
卡布奇诺（Cappuccino）：カプチーノ
拿铁咖啡（Caffè latte）：カフェ･ラッテ
摩卡咖啡（Caffè Mocha）：モカ・コーヒー
美式咖啡（American Coffee / Americano）：アメリカン・コーヒー
爱尔兰咖啡（Irish Coffee）：アイリッシュ・コーヒー
越南式咖啡（Vietnamese Coffee）：ベトナムコーヒー

以上供你参考！
查的我好辛苦！

❹ javacv跟opencv有什么区别

JavaCV和OpenCV的性能比较
大多数时候两者性能相差不大，某些OpenCV函数能够并行化处理而JavaCV不行，但是JavaCV还绑定了很多其他的图像处理库，功能也足够强大。

❺ 找工作面试java开发相关工作需要看哪些书！！！感觉目前很懵

1、Java 8实战

本书全面介绍了Java 8 这个里程碑版本的新特性，包括Lambdas、流和函数式编程。有了函数式的编程特性，可以让代码更简洁，同时也能自动化地利用多核硬件。全书分四个部分：基础知识、函数式数据处理、高效Java 8 编程和**Java 8，清晰明了地向读者展现了一幅Java 与时俱进的现代化画卷。

2、JavaEE开发的颠覆者：Spring Boot实战

在当今Java EE 开发中，Spring 框架是当之无愧的王者。而Spring Boot 是Spring 主推的基于“习惯优于配置”的原则，让你能够快速搭建应用的框架，从而使得Java EE 开发变得异常简单。

本书从Spring 基础、Spring MVC 基础讲起，从而无难度地引入Spring Boot 的学习。涵盖使用Spring Boot 进行Java EE 开发的绝大数应用场景，包含：Web 开发、数据访问、安全控制、批处理、异步消息、系统集成、开发与部署、应用监控、分布式系统开发等。

3、Spring Cloud微服务实战

本书从时下流行的微服务架构概念出发，结合Spring Cloud的解决方案，深入浅出地剖析了其在构建微服务架构中所需的各个基础设施和技术要点，包括服务治理、容错保护、API网关、配置管理、消息总线等。作者不仅对如何使用各个组件做了详细介绍，还从原理上做了很多分析，可以帮助读者更好地理解Spring Cloud的运行原理，这有助于我们在实战中有效地排错和做进一步扩展。本书是微服务架构方面非常不错的实战书籍，强烈推荐正在做微服务实践或打算实施微服务的团队作为参考资料。

4、Docker技术入门与实战

作为国内首本介绍容器技术实践的著作，本书详细讲解了 Docker 技术的来源和特点，并结合大量实践案例剖析了使用容器的经验技巧。同时，对于容器生态系统中具有代表性的开源项目，包括 Docker 三剑客、Mesos、Kubernetes 等，也进行了详细介绍和点评。无论是要快速应用容器技术，还是了解容器生态圈的相关项目，本书都很有帮助。

5、精通Spring 4.x 企业应用开发实战

Spring 4.0是Spring在积蓄4年后，隆重推出的一个重大升级版本，进一步加强了Spring作为Java领域*开源平台的翘楚地位。Spring 4.0引入了众多Java开发者翘首以盼的基于Groovy Bean的配置、HTML 5/WebSocket支持等新功能，全面支持Java 8.0，低要求是Java 6.0。这些新功能实用性强、易用性高，可大幅降低Java应用，特别是Java Web应用开发的难度，同时有效提升应用开发的优雅性。

6、Redis设计与实现

《Redis设计与实现》对Redis的大多数单机功能以及所有多机功能的实现原理进行了介绍，展示了这些功能的核心数据结构以及关键的算法思想。通过阅读本书，读者可以快速、有效地了解Redis的内部构造以及运作机制，这些知识可以帮助读者更好、更高效地使用Redis。

7、从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践

《从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践》从分布式一致性的理论出发，向读者简要介绍几种典型的分布式一致性协议，以及解决分布式一致性问题的思路，其中重点讲解了Paxos和ZAB协议。同时，本书深入介绍了分布式一致性问题的工业解决方案——ZooKeeper，并着重向读者展示这一分布式协调框架的使用方法、内部实现及运维技巧，旨在帮助读者全面了解ZooKeeper，并更好地使用和运维ZooKeeper。

8、分布式系统常用技术及案例分析

本书的内容比较全面，涵盖分布式系统基础理论、常用技术以及经典的案例分析。全书篇幅较多，对分布式系统中的线程、通信、一致性、容错性、CAP理论、安全性、并发、RESTful风格架构、微服务、容器技术，以及分布式消息服务、分布式计算、分布式存储、分布式监控系统、分布式版本控制、RESTful、微服务等相关技术和知识点都作了详细的讲解，并辅以淘宝网和Twitter为代表的国内外知名互联网企业的大型分布式系统为案例，分析其架构设计以及演变过程，做到了理论和实践相结合。

9、架构探险——从零开始写Java Web框架

《架构探险--从零开始写Java Web框架》首先从一个简单的Web应用开始，让读者学会如何使用 IDEA、Maven、Git等开发工具搭建JavaWeb应用;接着通过一个简单的应用场景，为该Web应用添加若干业务功能，从需求分析与系统设计开始，带领读者动手完成该Web应用，完善相关细节，并对已有代码进行优化;然后基于传统Servlet框架搭建一款轻量级JavaWeb框架，一切都是从零开始，逐个实现类加载器、Bean 容器、IoC 框架、MVC 框架，所涉及的代码也是整个框架的核心基础。

10、深度学习：Java语言实现

人工智能以及深度学习正在改变着人们对软件的理解，正使得计算机更加智能。深度学习算法应用非常广泛，远远超出数据科学的范畴。本书首先介绍了一些机器学习算法的基础，随后就带领你进入一个引人入胜的机器智能的世界。你将领略到各种神经网络的魅力及挑战。我们将使用基于DL4J的Java库，一起攻克图像处理、语音识别和自然语言处理等各种问题。同时，你也会接触到当今重要的其他开发平台，如Theano、TensorFlow和Caffe。通过本书的学习，你将具备用Java攻克深度学习问题的能力，并为这个领域贡献自己的力量。