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醫(yī)學(xué)博士在讀＆文學(xué)學(xué)士，得到大V，簡書科普優(yōu)秀作者，未來頂尖的醫(yī)學(xué)科學(xué)家。
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每個(gè)人都可以成為美食達(dá)人！
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閱讀本身，幾乎沒有任何價(jià)值；<br><br>閱讀之后的思考，思考之后的選擇，選擇之后的行動(dòng)才有價(jià)值；<br><br>僅僅行動(dòng)本身都不夠，只有持續(xù)正確的行動(dòng)才可能有積累效果，才可能引發(fā)真正有意義的變化；
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用心記載人生旅途的故事，用筆描述沿途的感悟，歡迎關(guān)注。已委托維權(quán)騎士維權(quán)。
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整理絕不只是疊疊放放而已，用陳列的方式做整理，關(guān)注我，變身整理達(dá)人！
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本專題僅收錄求職、簡歷、換工作、職業(yè)規(guī)劃、招聘、職場干貨、上班感悟、管理提升、工作效率等與上班相關(guān)文章。 專題投稿和推薦到首頁等事宜請看須知：http://www.itdecent.cn/p/a74168f36c2d 專題主編：不世虹霓 http://www.itdecent.cn/u/70c7ef96b1b3 官方交流群【簡書?上班這點(diǎn)事兒】 各位作者大大們好～我是咱專題的新主編（簡書ID：不世虹霓），很高興認(rèn)識大家(o^^o) 有幾個(gè)關(guān)于專題的小變化想和大家分享： 1、從今天起，每天會由我們專題的首席推廣官 @美熙醬 在 專題的幾個(gè)社群內(nèi)分享專題日報(bào)，核心內(nèi)容主要包括：專題好文推薦（每日3篇，幫助作者提升閱讀量）、金句分享等，未來還會不斷更新補(bǔ)充內(nèi)容。如果你們有什么想要了解的資訊，也歡迎隨時(shí)告訴我們喲～ 2、目前專題有3個(gè)社群，平時(shí)都靜悄悄的，也有不少小伙伴重復(fù)進(jìn)群。為了營造更好的社群氛圍，讓它重新激發(fā)活力，這個(gè)月我們會就社群進(jìn)行一些調(diào)整。每個(gè)群會設(shè)定不同主題，之后會組織線上交流、研討活動(dòng)，也會陸續(xù)邀請一些職場咖給我們做群內(nèi)經(jīng)驗(yàn)分享。此外，每個(gè)群會有一名『專題金牌導(dǎo)師』常駐，和大家進(jìn)行更多交流互動(dòng)。原則上每位小伙伴不重復(fù)入群，具體規(guī)則和活動(dòng)稍后公布，敬請期待。 3、群內(nèi)可分享任何來自簡書的鏈接（包括簡書各個(gè)公眾號），但不可以分享其他的一切外鏈（包括公公眾號及個(gè)人名片、截圖），不可以發(fā)任何推廣、廣告信息，否則群主和管理員會直接抱走，隨時(shí)損失幾個(gè)億哦～ 衷心希望大家能在上班專題有所收獲，有所成長。 最后：你一定要努力，但千萬別著急??
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本專題僅收錄與創(chuàng)業(yè)相關(guān)的內(nèi)容，如：創(chuàng)業(yè)者經(jīng)歷、大學(xué)生創(chuàng)客心得、電子商務(wù)、創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目分析、團(tuán)隊(duì)管理、商業(yè)模式、創(chuàng)客時(shí)評等。 投稿指南詳見：http://www.itdecent.cn/p/40acca11e9ee 投稿須知：? 1.??文章內(nèi)容必須原創(chuàng)。? 2.??字?jǐn)?shù)在800—3000字（優(yōu)秀文章可放寬）。圖片不宜過多，800字/圖?。 3.??文章內(nèi)容：思路清晰、一目了然、排版整潔? 4.??文章內(nèi)不得有任何推廣信息。包括但不限于公眾號、微博、微信，更不得在通過投稿后再修改文章加入推廣信息。你可以將這些推廣以及個(gè)人信息放在個(gè)人主頁介紹里。??
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機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，深度學(xué)習(xí)，自然語言處理交流。歡迎大家投稿。
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我以官方文檔為主線，開始對TensorFlow的學(xué)習(xí)。這期間會把我的理解進(jìn)行持續(xù)的輸出，作為《TensorFlow從0到N》系列。 它不會止于翻譯和筆記，不會停留在語言和工具，而是堅(jiān)持通過啟發(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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最近比較火熱的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
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各種深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐合集（NLP相關(guān)的為主）
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該專題是機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)和自然語言處理、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)算法力爭說清緣由，且嘗試實(shí)現(xiàn)或者使用開源庫進(jìn)行。機(jī)器學(xué)習(xí)忍者在路上……
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Google寶貴的深度學(xué)習(xí)開開源框架
