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IP屬地：黑龍江
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深入理解SPI機(jī)制
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開(kāi)到荼蘼
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計(jì)算機(jī)軟件工程師，自動(dòng)化專業(yè)，目前專注工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的人工智能技術(shù)應(yīng)用。喜歡編程，對(duì)深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)模式方面很感興趣 ，喜歡玩兒一些小硬件：arduino, raspberry pi等等。愛(ài)好爬山和滑翔，喜歡探索未知領(lǐng)域，把生命浪費(fèi)在美好事物上 郵箱:gaoshine2008@qq.com
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一位機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者??，一名NLP領(lǐng)域的菜鳥(niǎo)??，一個(gè)為AI而奮斗的程序猿??????<br><br>機(jī)器學(xué)習(xí)QQ交流群：613944735<br>微信公眾號(hào)：AI極客<br>后續(xù)更新優(yōu)先發(fā)布到個(gè)人公眾號(hào)<br>
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愛(ài)電影的人，一直關(guān)注我。（公眾號(hào)：Sir電影）
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本專題招募管理員，有意向請(qǐng)簡(jiǎn)信私聊，謝謝！ 用來(lái)分享機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的一些技術(shù)。 Machine Learning 學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(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(jī)器學(xué)習(xí)”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(xué)習(xí)！
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