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誠招管理員！聯(lián)系我~ 本專題專注于大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括但不限于：分布式系統(tǒng)，hadoop，spark，storm，mesos，hbase，zookeeper。。。 Tips:如果是自己學習這些技術(shù)，通過社區(qū)學習是一個不錯的方式。 JIRA:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK/?selectedTab=com.atlassian.jira.jira-projects-plugin:summary-panel

關(guān)注Java開發(fā)相關(guān)技術(shù)

本專題招募管理員，有意向請簡信私聊，謝謝！ 用來分享機器學習，深度學習，神經(jīng)網(wǎng)絡，計算機視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)。 Machine Learning 學習資料：http://www.itdecent.cn/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.itdecent.cn/p/182baeb82c71 3. [深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.itdecent.cn/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學習”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.itdecent.cn/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互學習！

Java，netty，go，kubernetes，k8s，docker，分布式，微服務，云計算，前端，Node.js，React，React Native，Android，service mesh，serverless。--不要用電腦發(fā)，不要發(fā)廣告，不要發(fā)販賣焦慮的文章，不要發(fā)資料，講座，只發(fā)干貨

機器學習(Machine Learning，ML)是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機器學習界提供的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)庫界提供的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，機器學習是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的工具。機器學習交流群：613944735

使用Python語言，及其在因特網(wǎng)信息數(shù)據(jù)獲?。ㄅ老x）和數(shù)據(jù)挖掘、機器學習上的應用。也包含python的基本使用。

System.out.println("Hello world!");

專注機器學習和數(shù)據(jù)分析，Python、R、Ruby、MATLAB、Mathematica。

該專題是機器學習、推薦系統(tǒng)和自然語言處理、深度學習相關(guān)算法學習記錄，用通俗的語言去理解算法，去樸實的文字記錄每次前行，每個算法力爭說清緣由，且嘗試實現(xiàn)或者使用開源庫進行。機器學習忍者在路上……

我們已經(jīng)進入一個嶄新的智能機器時代，在未來幾年內(nèi)，人工智能和機器人給世界帶來的影響將遠遠超過個人計算機和互聯(lián)網(wǎng)在過去的30年間已經(jīng)對世界造成的改變。是謙遜地生存，還是傲慢地死去？智能機器將成為我們的奴隸，伙伴還是主人？