程序員的智慧線

⑴ 生命線和智慧線中間有一條線相連成一個三角形這是什麼意思不知道的不要亂說，謝謝。

郭敦榮回答：
這大體上是屬於事業線的，事業線縱向穿過手心，穿過智慧線，其分支也往往與生命線相交。在人的手相中布滿了很多紋絡，人們負予它們一些特定的名稱，主要有四種：生命線、智慧線、感情線（也叫愛情線或家庭線）、事業線，人們的境遇狀況，在相屬上往往和這些手相中的紋絡相聯系，頗有幾分相關性，但也不全然。重要的是要了解客觀把握自己並與之適應，不斷進取而又會適可而止，美好的命運掌握在自己手中。

⑵ 普通程序員如何向人工智慧方向轉型

當下，人工智慧已經成為越來越火的一個方向。普通程序員，如何轉向人工智慧方向，是知乎上的一個問題。

這個學習路線是這樣設計的：首先了解這個領域，建立起全面的視野，培養起充足的興趣，然後開始學習機器學習的基礎，這里選擇一門由淺入深的課程來學習，課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後，對機器學習已經有了充足的了解，可以用機器學習來解決一個實際的問題。

這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後，可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇，深度學習或者繼續機器學習。深度學習是目前最火熱的機器學習方向，其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣，因此可以單獨學習。除了深度學習以外，機器學習還包括統計學習，集成學習等實用方法。

如果條件足夠，可以同時學習兩者，一些規律對兩者是共通的。學習完後，你已經具備了較強的知識儲備，可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇，工業界的可以選擇看開源項目，以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文，為解決問題而想發論文。

無論哪者，都需要知識過硬，以及較強的編碼能力，因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後，可以說是踏入AI領域的門了。「師傅領進門，修行在個人」。之後的路就要自己走了。

下面是關於每個階段的具體介紹：

0.領域了解

在學習任何一門知識之前，首先第一步就是了解這個知識是什麼?它能做什麼事?它的價值在什麼地方?如果不理解這些的話，那麼學習本身就是一個沒有方向的舟，不知道駛向何處，也極易有沉船的風險。了解這些問題後，你才能培養出興趣，興趣是最好的引路人，學習的動力與持久力才能讓你應付接下來的若干個階段。關於機器學習是什麼，能做什麼，它與深度學習以及人工智慧的關系，可以看我寫的博客從機器學習談起。

1.知識准備

如果你離校過久，或者覺得基礎不牢，最好事先做一下准備復習工作。「工欲善其事，必先利其器」。以下的准備工作不多，但足以應付後面階段的學習。

數學：復習以下基本知識。線性代數：矩陣乘法;高數：求導;概率論：條件與後驗概率。其他的一些知識可以在後面的學習的過程中按需再補;

英文：常備一個在線英文詞典，例如愛詞霸，能夠不吃力的看一些英文的資料網頁;

FQ：可以隨時隨地上Google，這是一個很重要的工具。不是說網路查的不能看，而是很多情況下Google搜出來的資料比網路搜的幾十頁的資料還管用，尤其是在查英文關鍵字時。節省時間可是很重要的學習效率提升;

2.機器學習

機器學習的第一門課程首推Andrew Ng的機器學習。這門課程有以下特點：難度適中，同時有足夠的實戰例子，非常適合第一次學習的人。cs229這門課程我這里不推薦，為什麼，原因有以下：

時間：cs229的時間太早，一些知識已經跟不上當今的發展，目前最為火熱的神經網路一筆帶過。而Cousera上神經網路可是用了兩個課時去講的!而且非常詳細;教學：Ng在cs229時候的教學稍顯青澀，可能是面對網路教學的原因。有很多問題其實他都沒有講清楚，而且下面的人的提問其實也很煩躁，你往往不關心那些人的問題。這點在Coursera上就明顯得到了改善，你會發現Ng的教學水平大幅度改善了，他會對你循循善誘，推心置腹，由淺入深的教學，在碰到你不明白的單詞術語時也會叫你不要擔心，更重要的，推導與圖表不要太完善，非常細致清晰，這點真是強力推薦;字幕：cs229的字幕質量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻譯經過了多人把關，質量很有保證;作業：cs229沒有作業，雖然你可以做一些，但不會有人看。這點遠不如Coursera上每周有deadline的那種作業，而且每期作業提交上去都有打分。更重要的是，每期作業都有實際的例子，讓你手把手練習，而且能看到自己的成果，成就感滿滿!

3.實踐做項目

學習完了基礎課程，你對機器學習就有了初步了解。現在使用它們是沒有問題的，你可以把機器學習演算法當作黑盒子，放進去數據，就會有結果。在實戰中你更需要去關心如何獲取數據，以及怎麼調參等。如果有時間，自己動手做一個簡單的實踐項目是最好的。

這里需要選擇一個應用方向，是圖像(計算機視覺)，音頻(語音識別)，還是文本(自然語言處理)。這里推薦選擇圖像領域，這裡面的開源項目較多，入門也較簡單，可以使用OpenCV做開發，裡面已經實現好了神經網路，SVM等機器學習演算法。項目做好後，可以開源到到 Github 上面，然後不斷完善它。實戰項目做完後，你可以繼續進一步深入學習，這時候有兩個選擇，深度學習和繼續機器學習;

4.深度學習

深度學習：深度學習是目前最火熱的研究方向。有以下特點：知識更新快，較為零碎，沒有系統講解的書。因此學習的資源也相對零散，下面是一些資源介紹。其中不推薦的部分並不代表不好，而是在這個初學階段不合適：

推薦，UFLDL：非常好的DL基礎教程，也是Andrew Ng寫的。有很詳盡的推導，有翻譯，且翻譯質量很高;推薦，Deep learning (paper)：2015年Nature上的論文，由三位深度學習界的大牛所寫，讀完全篇論文，給人高屋建瓴，一覽眾山小的感覺，強烈推薦。如果只能讀一篇論文了解深度學習，我推薦此篇。這篇論文有同名的中文翻譯;推薦，Neural networks and deep learning：這本書的作者非常擅長以淺顯的語言表達深刻的道理，雖然沒有翻譯，但是閱讀並不困難;推薦，Recurrent Neural Networks：結合一個實際案例告訴你RNN是什麼，整篇教程學完以後，會讓你對RNN如何產生作用的有很清晰的認識，而這個效果，甚至是讀幾篇相關論文所沒有的;不推薦，Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera：深度學習創始人教的課，最大的問題是太難，而且老先生的吐字有時不是很標准;不推薦，Deep Learning (book)：同樣也是由深度學習大牛所寫的書，但感覺就像是第二作者，也就是他的學生所寫的。很多內容都講了，但是感覺也沒講出什麼內容來，只是告訴你來自那篇論文，這樣的話可能直接閱讀論文更合適。不推薦，cs231n：李菲菲的課程，很有名，專門講CNN。但是這門課程有一個最大的問題，就是沒有字幕，雖然有youtube的自動翻譯字幕，但有還不如沒有。

5.繼續機器學習

深度學習未必就是未來的一定主流，至少一些大牛是這么認為的。傳統的機器學習有如下特點，知識系統化，有相對經典的書。其中統計學習(代表SVM)與集成學習(代表adaboost)是在實踐中使用非常多的技術。下面是相關資源：

推薦，機器學習(周志華)：如果是在以前，機器學習方面的經典教材首推PRML，但現在周老師的書出來以後，就不再是這樣了。首先推薦讀周老師的書。這本書有一個特點，那就是再難的道理也能用淺顯精煉的語言表達出來。正如周老師的名言：「體現你水平的地方是把難的東西講容易了，而不是把容易的東西講難，想把一個東西講難實在太簡單」;

不推薦，Pattern Recognition And Machine Learning：當前階段不推薦。PRML是以貝葉斯的觀點看待很多機器學習方法，這也是它的一大特色。但對於初學者來說，這種觀點其實並無必要。而且此書沒有中文翻譯，當前階段硬啃很容易放棄;

6.開源項目

當知識儲備較為充足時，學習可以再次轉入實踐階段。這時候的實踐仍然可以分兩步走，學習經典的開源項目或者發表高質量的論文。開源項目的學習應該以盡量以優化為目的，單純為讀代碼而學習效果往往不太好。好的開源項目都可以在Github 里搜索。這里以深度學習為例。深度學習的開源優秀庫有很多，例如torch，theano等等，這里列舉其中的兩個：

推薦，DeepLearnToolbox：較早的一個深度學習庫，用matlab語言撰寫，較為適合從剛學習的課程轉入學習。遺憾的是作者不再維護它了;

推薦，tensorflow：Google的開源庫，時至今日，已經有40000多個star，非常驚人，支持移動設備;

7.會議論文

較好的課程都會推薦你一些論文。一些著名的技術與方法往往誕生於一些重要的會議。因此，看往年的會議論文是深入學習的方法。在這時，一些論文中的內容會驅使你學習數學中你不擅長的部分。有時候你會覺得數學知識儲備不夠，因此往往需要學習一些輔助課程。

當你看完足夠的論文以後，在這個階段，如果是在校學生，可以選擇某個課題，以發論文為目的來學習研究。一般來說，論文是工作的產物。有時候一篇基於實驗的論文往往需要你寫代碼或者基於開源項目。因此開源項目的學習與會議論文的工作兩者之間是有相關的。

兩者可以同時進行學習。關於在哪裡看論文，可以看一下CCF推薦排名，了解一下這個領域里有哪些優秀的會議。

下面介紹兩個圖像與機器學習領域的著名頂級會議：

CVPR：與另兩個會議ICCV和ECCV合稱計算機視覺領域的三大會，注意會議每年的主頁是變動的，因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems：簡稱NIPS，許多重要的工作發表在這上面，例如關於CNN的一篇重要論文就是發表在上面;

8.自由學習

到這里了，可以說是進入這個門了。下面可以依據興趣來自由學習。前階段不推薦的學習資源也可隨意學習，下面是點評：

cs229：Ng寫的講義很不錯，其中關於SVM的推導部分很清晰，想學習SVM推薦;Neural Networks for Machine Learning：大牛的視角跟人就是不一樣，看看Hinton對神經網路是怎麼看的，往往會讓你有種原來如此的感悟。其實看這門課程也等同於讀論文，因為幾乎每節課的參考資料里都有論文要你讀;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知識，還有詳細的作業。國內應該有團隊對字幕進行了翻譯，可以找找;PRML：作為一門經典的機器學習書籍，是很有閱讀必要的，會讓你對機器學習擁有一個其他的觀察視角;

五.總結

本文的目的是幫助對AI領域了解不深，但又想進入的同學踏入這個門。這里只說踏入，是因為這個領域的專精實在非常困難，需要數年的積累與努力。在進行領域學習前，充分認識自己的特點，制定合適的學習方法是十分重要的。

首先得對這個領域進行充分了解，培養興趣。在學習時，保持著循序漸進的學習方針，不要猛進的學習過難資源;結合著學習與實踐相輔的策略，不要只讀只看，實際動手才有成就感。學習某個資源時要有充分的目的，不是為了學開源項目而看代碼，而是為了寫開源項目而看;不是為了發論文而寫論文，而是為了做事情而寫論文。

本文來自公眾號：「大技術技術匯」，guanzhu了解大數據行業學習大數據技術和學習路線，還有免費學習資料放送。

如果一個學習資源對你過難，並不代表一定是你的問題，可能是學習資源的演講或撰寫人的問題。能把難的問題講簡單的人才是真正有水平的人。所以，一定要學習優質資源，而不是不分青紅皂白的學習。最後，牢記以興趣來學習。學習的時間很長，過程也很艱難，而只有興趣才是讓你持之以恆，攻克難關的最佳助力。

⑶ 手相准嗎

「面相」是一種透過觀看一個人「面部特徵」的方式來論命的科學。「相由心生」，這句話主要就是說一個人的個性、心思與為人善惡，可以由他的面相看出來。
「手相」用手型與手紋來判斷一生運勢吉凶等等。因為手的粗細及紋路會隨著時間改變，也可以從手紋的變化來探討過去以及預知未來的運勢，好的手紋可讓我們提早准備以迎接好的運勢，變壞的手紋可以讓我們事先做好預防。

智慧線並不重要，一個人能不能享福是看他的命運性格，能發達的人依然能發達，聰明的人可以當科學家，程序員等待的。

⑷ 右手智慧線和生命線那裡怎麼三條線，多出的一條是什麼線，代表了什麼意思

「伏筆」。 一個在你生命中比較大的選擇，如果你選擇了那個，那條線才會起作用，如果選擇了別的，就可以不管它了。人的一生面臨太多的選擇，命運雖然是註定的，但是不同的選擇，可以構成不同的高度（舉例：你的命運為A級，這是不可更改的，但是根據個人的機緣取捨，奮斗與否（還是選擇的問題）等，可以分為A+、A、A-）。

⑸ 智慧線是真的嗎

智慧線，又稱頭腦線，中國傳統手相學中稱人紋，位於掌中央。在手相上，智慧線是最重要的，這相當於面相的眼睛的作用，是一個人能力的重要體現。智慧線分左右手而意義有所不同，左手為你的智力基礎，你的思維方向，決定你將來的職業。右手是你的行為方式，其次，深層次的意義還有內外的情緒控制力。如圖：
先說左手，左手的智慧線，表示一個人的思維能力，也就是智力。越長則思維力越好，腦力越好，職業以腦力為主。而短的則以體力為主。在思維方式上，尾部直伸的，表示記憶力好，邏輯思維力強，對數字敏感，學習是往廣度走的。而往下伸到月丘的則表示想長憨拜窖之忌瓣媳抱顱象力，推理能力好，悟性高，是喜歡往深的鑽的。一般平直的適合社會實務性的工作，而往下伸的適合研究技術類的工作與職業。如果智慧線上有島，表示難以集中精神思考，容易心煩。
右手的智慧線的意義是行為方式。不是智力因素。當平直的伸出的人一般是表示比較的實際，現實，是實幹家，說的少做的多的人，很有闖勁，但缺少計劃與謀略。有勇無謀。而往月丘伸的人則比較缺少實行力，說的多做的少，喜歡計劃。也比較懶點。中間的則為兩者兼具，但也表示都不明顯。而智慧線的開始與生命線的交合的長短是一個人決斷力的體現。智慧線與生命線合流過長，一般是在食指與中指指縫下垂直線以內的，表示性格比較內向，依賴心很強，缺少獨立。做事一般是優柔寡斷，但是做事很謹慎。而兩個線分開的則表示性格開朗，主動積極，決斷力強。
頭腦線短，若紋線深刻明顯，則表示此人狂妄輕浮且注意力不集中，不受歡迎之人。
頭腦線深而細長，表示其頭腦清晰，聰明多才多藝
頭腦線細直且長，同時手掌與手指皆長，表示其思想縝密，做事注意細節，對任何事都腳踏實地，力求完美

⑹ 我這樣的手線好不好 中間智慧線那個圓圈代表什麼

手中智慧線上有島紋，表示說思想容易不集中，記憶力比較弱，腦部容易受傷，智慧線上出現島紋，會對人的健康財運，婚姻有比較大的負面的影響，島紋出現在智慧線中指下方，提示說，心臟方面會容易有病變，而且容易有腦神經系統的病變，自己平時要多注意心臟，注意睡眠。手中生命線比較短，身體健康可能會提早的開始衰退，自己平時要多注意身體的保養。

⑺ 生命線和智慧線中間的線代表什麼意思

哥們 你知道的東西都是錯誤的 人體手掌的紋路不代表什麼 就只能證明了一個人幹活的多少 也就是平時出力多不 其他的不能代表什麼東西 如果過於的依賴掌紋來判斷的話 那麼 我奉勸你去看下有關掌紋的書籍 然後把自己不好的掌紋用刀子給修理好了 看看你能不能有所成就 智慧是日積月累的 如果把一個人叢小就扔到狼窩裡面的話 那麼就算他有200的智商 那麼成年後他也只是一隻長成人樣的狼而已 面對現實 學會勇敢 才是自己真正能把握的

⑻ 智慧線過長的女人代表什麼，手相智慧線過長直到掌邊圖解

智慧線深淺：
智慧線深的人反應速度很快，頭腦靈敏，學什麼東西都很快，但是有個弊端是學習的程度不夠深，知識學的不夠精準。
智慧線淺的人保守固執，遵循舊念，沒有很好的開拓創新的意識，喜歡走平凡的路線，但是這樣的人也很容易滿足，因此生活還是比較幸福的，煩心事少。
智慧線長短：
智慧線至於中指下方為好，太長或者太短都不是很好的象徵。太長的人會思慮比較多，想的比較遠，但是工於心計，不會太過實干。而智慧線太短的人想的比較少，心地善良，單純，但是容易相信小人的挑撥離間，做壞事。
智慧線分叉：
智慧線分叉很長的人，可以算做第二條智慧線，證明你很聰明哦!適合做策劃或者管理方面的工作，憑靠腦力賺錢的，並且思維很活躍。分叉很短的人，說明你的性格很好，活潑伶俐，學生時代的時候理科成績應該比文科成績要高一些，從事的是技術方面的工作。好幾條分差的人，盡管你聰明，但是你想得也很多呢!讓自己會更勞累，另外就是生活中的很多追求都達不到你心裡所要得到的那樣，因此生活一直不是很如意。
智慧線橫穿整個手掌「斷掌」：
一般我們說智慧線橫穿整個手掌就是會出現斷掌的手相，這樣的手相，一般人是比較聰明的，但是做事總是不得力，很少有人能夠幫到你，其次家裡的經濟條件還不錯或是父母親很寵愛你，但是你的性格回導致你敗家。
雙智慧線：
有兩條智慧線的你聰明乖巧，男性的話性格會溫順一點，能夠照顧到女人的感受，很心疼身邊的女人，也會感性一些。可是女人的話就在工作上很要強了，不會輕易服輸，但是聰明，也能夠小有成就。
智慧線中間斷開：
小時候頭部受過傷害，所以性格單純外向，對誰都是好朋友的交心，但是能夠幫到你的人很少，身邊的小人運很多，感情中容易偏執，感性，有點神經質。

⑼ 求解，我的手紋智慧線是不是不好啊中間斷開，一上一下就像樹枝折斷似的，看網上說智慧線斷開中年會有生

智慧線關生命啥事呢？？生命線斷開了，才是說有那麼一劫，而且斷開越大越危險。。。智慧線斷開了只是說求學專業技能方面會有新發展而已~~~~
玄學風水是有其學術性可供參考，但並不代表絕對，所以還是看自己雙手去掌握吧