《人工智能產(chǎn)品經(jīng)理：人機對話系統(tǒng)設(shè)計邏輯探究》作者，INTJ，公眾號：偏笑忘錄
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堅持，一種可以養(yǎng)成的習(xí)慣最近讀了這本書，古川武士的<堅持，一種可以養(yǎng)成的習(xí)慣>。 在看完這本書之前，我從來沒想過堅持本身也可以成為一種習(xí)慣。我總是在培養(yǎng)自己讀書、跑步、減肥的習(xí)慣，卻很難堅持下來。而...
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那些永遠(yuǎn)記不住的單詞｜簡書年度英語學(xué)習(xí)特別計劃文/amumum 不知道你是否有這樣一個經(jīng)歷，厚厚的一本六級詞匯手冊永遠(yuǎn)只記得abandon，背過的單詞睡一覺就忘記，試卷的閱讀文章永遠(yuǎn)熟悉而陌生。 我背過！ 可是我怎么記不...
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那些永遠(yuǎn)記不住的單詞｜簡書年度英語學(xué)習(xí)特別計劃
文/amumum 不知道你是否有這樣一個經(jīng)歷，厚厚的一本六級詞匯手冊永遠(yuǎn)只記得abandon，背過的單詞睡一覺就忘記，試卷的閱讀文章永遠(yuǎn)熟悉而陌生。 我背過！ 可是我怎么記不...
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圖像去霧 papers 的閱讀筆記(0)
雖然自己有 VPS 和 WordPress,但是我目前所在坐標(biāo)網(wǎng)絡(luò)奇慢無比(不要問我為什么,我也想問),當(dāng)然主要原因是感覺簡書的風(fēng)格很喜歡,所以打算先用簡書開坑,爭取堅持下去...
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Google寶貴的深度學(xué)習(xí)開開源框架
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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.lxweimin.com/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.lxweimin.com/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.lxweimin.com/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.lxweimin.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互學(xué)習(xí)！
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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)理論到實戰(zhàn)演練均可嘗試投稿。若有GPU計算資源需求去完成很有價值的工作也可以留言請求，我們會滿足你的哈！ 該專欄中的文章還會被發(fā)在：UAI人工智能公眾號。讓更多的人看到你們的優(yōu)秀作品。
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專注機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，Python、R、Ruby、MATLAB、Mathematica。
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機器學(xué)習(xí)與計算機視覺
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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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分享深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、模式識別、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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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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Hi，很高興在@IT·互聯(lián)網(wǎng)專題遇見你。 收錄范圍：收錄IT&互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)觀察與思考，數(shù)碼產(chǎn)品極客體驗分析等類型文章 投稿須知：http://www.lxweimin.com/p/4edc76104c27 專題主編：@若錦 http://www.lxweimin.com/u/e4c63b354a77 官方社群：可聯(lián)系添加 @若錦 加入專題官方社群交流、學(xué)習(xí)，添加時備注簡書ID。
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