一入產(chǎn)品深似海，從此思考到天明
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營(yíng)銷實(shí)驗(yàn)室Convertlab致力于幫助中國(guó)的企業(yè)通過(guò)數(shù)字營(yíng)銷取得更大的成功，讓數(shù)字營(yíng)銷變簡(jiǎn)單。我們的產(chǎn)品DM Hub數(shù)字營(yíng)銷樞紐能夠讓市場(chǎng)部門在一個(gè)平臺(tái)上發(fā)掘、培育、連接客戶，并與銷售部門無(wú)縫連接。<br> 我們的網(wǎng)址：<a href="http://www.convertlab.com/" rel="nofollow" target="_blank">http://www.convertlab.com/</a>
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中臺(tái)定義，領(lǐng)域模型，架構(gòu)設(shè)計(jì)
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大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)中臺(tái) 數(shù)據(jù)架構(gòu)
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Serverless 架構(gòu)應(yīng)用開發(fā)指南 Serverless 架構(gòu)是指大量依賴第三方服務(wù)（也叫做后端即服務(wù)，即「BaaS」）或暫存容器中運(yùn)行的自定義代碼（函數(shù)即服務(wù)，即「FaaS」）的應(yīng)用程序，函數(shù)是無(wú)服務(wù)器架構(gòu)中抽象語(yǔ)言運(yùn)行時(shí)的最小單位。 在這種架構(gòu)中，我們并不看重運(yùn)行一個(gè)函數(shù)需要多少 CPU 或 RAM 或任何其他資源，而是更看重運(yùn)行函數(shù)所需的時(shí)間，我們也只為這些函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間付費(fèi)。
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手機(jī)IOS視頻開發(fā)相關(guān)文章，包括直播，ffmpeg靜態(tài)庫(kù)編譯等，感謝作者貢獻(xiàn)
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React Native開發(fā)
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微服務(wù)和SOA相關(guān)的理論知識(shí)和技術(shù)知識(shí)，spring cloud，spring boot，dubbo，rpc，thrift，protobuf，gRPC，分布式事務(wù)，DDD,k8s,kubernetes,etcd,consul等等
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和Spring Boot相關(guān)的一切，涵蓋Java后端技術(shù)棧
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歡迎加入人工智能領(lǐng)域！
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我們已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)嶄新的智能機(jī)器時(shí)代，在未來(lái)幾年內(nèi)，人工智能和機(jī)器人給世界帶來(lái)的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)個(gè)人計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)在過(guò)去的30年間已經(jīng)對(duì)世界造成的改變。是謙遜地生存，還是傲慢地死去？智能機(jī)器將成為我們的奴隸，伙伴還是主人？
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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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使用Python語(yǔ)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(jī)器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用。也包含python的基本使用。
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優(yōu)質(zhì)APP分析體驗(yàn)報(bào)告，記錄&學(xué)習(xí)。
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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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與社交媒體營(yíng)銷、創(chuàng)意、傳播相關(guān)。 — 技巧干貨 · 案例分析 ·實(shí)踐心得· 觀察研究— 歡迎投稿。 個(gè)人微信公眾號(hào) ：麥子程 （maizicheng1985）
