做過職業(yè)經(jīng)理人的碼農(nóng)<br>在做IT職業(yè)講師的大叔<br>喜歡編程<br>喜歡逆向<br>浸淫于金融 安全 電商 社區(qū) 教育等領(lǐng)域
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機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺
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分享深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、資源語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的一些技術(shù)
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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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這個(gè)格式壞了
劍指 offer 第一題： 二維數(shù)組中的查找
題目描述 在一個(gè)二維數(shù)組中（每個(gè)一維數(shù)組的長(zhǎng)度相同），每一行都按照從左到右遞增的順序排序，每一列都按照從上到下遞增的順序排序。請(qǐng)完成一個(gè)函數(shù)，輸入這樣的一個(gè)二維數(shù)組和一個(gè)整數(shù)...
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公眾號(hào)【五分鐘學(xué)算法】<br>個(gè)人網(wǎng)站：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fwww.cxyxiaowu.com" target="_blank">https://www.cxyxiaowu.com</a>
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玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)
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主題是Github上有趣的資源。 當(dāng)然寫Github周邊也可以～ 本專題的初衷是發(fā)現(xiàn)/介紹GitHub上優(yōu)秀的Repo，歡迎大家在這里自曝自己在GitHub上優(yōu)秀的Repo 本專題不接受太短的、不成系統(tǒng)的筆記資料，也不再接受「如何搭建 Hexo 博客」這種類型的文章
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Python語言在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域越來越吃香。有文章稱數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)正在被Python化，這種觀點(diǎn)恐怕會(huì)引起一番口水之爭(zhēng)，本專題專注于介紹如何利用Python學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)。
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數(shù)據(jù)科學(xué)/機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能
