前言 Google推出flutter這樣一個新的高性能跨平臺（Android，ios）快速開發(fā)框架之后，被業(yè)界許多開發(fā)者所關(guān)注。我在接觸了flutter之后發(fā)現(xiàn)這個確實是一個...
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Flutter | Json自動反序列化——json_serializable（附源碼）
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玩轉(zhuǎn)樹莓派的經(jīng)驗 投稿無需審核，但請注意質(zhì)量，如質(zhì)量或字?jǐn)?shù)不夠?qū)h除
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Jenkins學(xué)習(xí)與交流的園地，分享Jenkins相關(guān)的最佳實踐。
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收集和分享相關(guān)持續(xù)集成（CI）的實踐經(jīng)驗，歡迎投稿！
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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，而是堅持通過啟發(fā)性的方式，循序漸進的構(gòu)建理解，搭建一個堅實可靠的、連接“零基礎(chǔ)”與“人工智能（AI）/機器學(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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我們已經(jīng)進入一個嶄新的智能機器時代，在未來幾年內(nèi)，人工智能和機器人給世界帶來的影響將遠遠超過個人計算機和互聯(lián)網(wǎng)在過去的30年間已經(jīng)對世界造成的改變。是謙遜地生存，還是傲慢地死去？智能機器將成為我們的奴隸，伙伴還是主人？
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機器學(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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歡迎加入人工智能領(lǐng)域！
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本專題招募管理員，有意向請簡信私聊，謝謝！ 用來分享機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算機視覺等領(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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機器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML)是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機器學(xué)習(xí)界提供的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)庫界提供的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，機器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的工具。機器學(xué)習(xí)交流群：613944735
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機器學(xué)習(xí)算法關(guān)注機器學(xué)習(xí)，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘，計算機視覺等相關(guān)領(lǐng)域的文章
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大數(shù)據(jù)，收錄大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的文章。
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