GIthub加速与访问谷歌插件，干货赶紧拿走！
Github最为最大的开源源码库，想必很多码农们都离不开。就算是在服务器上部署应用，很多时候也需要其支持。不过因为服务器在国外，国内访问那个速度简直酸爽，这次小睿就分享几个加速的干货技巧。
人工智能与机器学习是如今炒作的比较热的概念，虽然科研到生活中已经逐渐应用，但对大部分人来说只知道这个词，对于概念依旧是一头雾水。
云GPU服务器是机器学习的好帮手，本次我们就“浅显、易懂”来剖析这两个概念。
一、人工智能
人工智能是20世纪50年代从计算机科学领域分离出来的分支。
目标：
1.通过计算机模拟来研究人类智能
2.解决人脑能处理，而当时计算机不能处理的复杂问题
最终实现：感知、推理、记忆、语音、运动等场景的复杂问题处理。
20世纪80年代人工智能开始逐步发展吗，当时是“符号”AI时代，计算机中的各个符号代表现实世界的某样事物，通过写好的固定程序来推演出最终结果。
人工智能AI虽然火极一时，但没有达到最终目的，各个场景的应用均需要“人工”维护。机器、系统、程序也需要高昂的成本，既然需要大量的人工来维护，为何不使用人呢？
二、机器学习
机器学习是人工智能的一部分。
上世纪AI热潮有所减缓，聚拢的资金也逐渐减少，这时候第一代的“符号型”人工智能落下帷幕。
就在此时，人工智能焕发第二春，突然找到了自己合适领域，那就是信息检索。
这也是第二代引入机器学习的人工智能。
目前我们仍然在应用，百度就是一个比较好的例子，是一个比较不错的信息检索工具。
所谓“百度一下，你就知道”想必小伙伴们应该都知道。
“机器学习”顾名思义，机器可以数据的训练不断扩充自己的能力，某一方面的达到甚至超越专家级。
世界围棋排名第一的柯洁，在与机器人“阿尔法狗”镇江乌镇大战三局，败的干脆利落没有还手能力。
《南方周末》的报道中提到：阿尔法狗对阵樊麾时，“吃过”的棋谱是3000万个，但到了挑战世界棋坛16冠王李世石的时候，嚼进肚子里的棋谱已经达到1亿。
这就是应用了“机器学习”，让原本有些智障的AI充满了无限可能性。
在海量数据的检索面前，人类确实不是AI对手。
不过此时AI也不是无敌的，他还充斥着许多缺点。
不过目前第二代机器学习的人工智能还远远达不到替代人类的作用，不过现在部署机器学习已经容易很多了，涉及大量的计算可以使用云GPU服务器进行部署。
远远不像早先要投入大量的成本，目前云GPU服务器特价啦！大家可以云的活动中心详细了解哦！
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