喜歡讀書，讀書的時(shí)候，我是快樂(lè)的，如浸泡在陽(yáng)光中的樹苗。 喜歡讀書，讀書的時(shí)候，我是自由的，如莊周夢(mèng)中的蝶。 朋友說(shuō)：我若是有個(gè)兒子，我要教他彈鋼琴，教他打籃球，教他騎自行車...
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讀書千本，向你推薦這10本 -
優(yōu)質(zhì)APP分析體驗(yàn)報(bào)告，記錄&學(xué)習(xí)。
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大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，帶給我們眾多的沖擊，每個(gè)人都應(yīng)當(dāng)與時(shí)俱進(jìn)、不斷提升知識(shí)技能。
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我以官方文檔為主線，開始對(duì)TensorFlow的學(xué)習(xí)。這期間會(huì)把我的理解進(jìn)行持續(xù)的輸出，作為《TensorFlow從0到N》系列。 它不會(huì)止于翻譯和筆記，不會(huì)停留在語(yǔ)言和工具，而是堅(jiān)持通過(guò)啟發(fā)性的方式，循序漸進(jìn)的構(gòu)建理解，搭建一個(gè)堅(jiān)實(shí)可靠的、連接“零基礎(chǔ)”與“人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）/深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）”領(lǐng)域之間的緩坡道。
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Google寶貴的深度學(xué)習(xí)開開源框架
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心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、博弈論，以及現(xiàn)在興起的人工智能、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)，究竟給我們的日常生活帶來(lái)了多少新的變化？ 認(rèn)知、記憶、學(xué)習(xí)，這些人類迷一樣的能力，左右著人的進(jìn)步與人類社會(huì)的發(fā)展。最近20年來(lái)，由哲學(xué)、心理學(xué)、人工智能、語(yǔ)言學(xué)、人類學(xué)、神經(jīng)學(xué)融合而成的認(rèn)知學(xué)科，逐步成為一個(gè)新的重要學(xué)科，并在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中產(chǎn)生強(qiáng)大的影響。 找遍了其他專題，要么不合適，要么勉強(qiáng)投稿被退，這么一個(gè)常常運(yùn)用、但是卻偏門的學(xué)科體系，究竟能不能獨(dú)立存在呢？
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)專題歡迎大家投稿相關(guān)內(nèi)容。從基礎(chǔ)理論到實(shí)戰(zhàn)演練均可嘗試投稿。若有GPU計(jì)算資源需求去完成很有價(jià)值的工作也可以留言請(qǐng)求，我們會(huì)滿足你的哈！ 該專欄中的文章還會(huì)被發(fā)在：UAI人工智能公眾號(hào)。讓更多的人看到你們的優(yōu)秀作品。
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該專題是機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)和自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法學(xué)習(xí)記錄，用通俗的語(yǔ)言去理解算法，去樸實(shí)的文字記錄每次前行，每個(gè)算法力爭(zhēng)說(shuō)清緣由，且嘗試實(shí)現(xiàn)或者使用開源庫(kù)進(jìn)行。機(jī)器學(xué)習(xí)忍者在路上……
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誠(chéng)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(xué)習(xí)這些技術(shù)，通過(guò)社區(qū)學(xué)習(xí)是一個(gè)不錯(cuò)的方式。 JIRA:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK/?selectedTab=com.atlassian.jira.jira-projects-plugin:summary-panel
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歡迎加入人工智能領(lǐng)域！
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機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)
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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(jué)、模式識(shí)別、資源語(yǔ)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(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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[譯]Scala Extractor Objects
Extractor Object是有unapply方法的對(duì)象。apply方法像是構(gòu)造函數(shù)，可以帶參數(shù)以及創(chuàng)建對(duì)象，unapply方法根據(jù)對(duì)象嘗試返回其參數(shù)。常用于模式匹配和p...
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[譯]Scala正則表達(dá)式模式
正則表達(dá)式是用于找出數(shù)據(jù)中模式的字符串。任何字符串都可以使用.r方法轉(zhuǎn)換為正則表達(dá)式。 在上面例子中，numberPattern是一個(gè)Regex（正則表達(dá)式），用于確認(rèn)密碼中...
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[譯]Spark Streaming編程指南（四）
緩存/持久化 和RDD類似，DStream允許開發(fā)者將流數(shù)據(jù)持久化到內(nèi)存。使用在DStream上使用persist()方法會(huì)自動(dòng)持久化DStream中的每個(gè)EDD到內(nèi)存中。這...
