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《阿里中臺戰(zhàn)略思想與架構(gòu)實戰(zhàn)》讀書筆記
背景 最近公司如火如荼的進(jìn)行中臺建設(shè)蚊夫，各種業(yè)務(wù)中臺涌現(xiàn)，迫切想知道中臺的發(fā)展規(guī)劃和關(guān)鍵解決問題懦尝，比較慶幸看到了這本書《企業(yè)IT架構(gòu)轉(zhuǎn)型之道-阿里中臺戰(zhàn)略思想與架構(gòu)實戰(zhàn)》應(yīng)該是...
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讀《阿里巴巴中臺戰(zhàn)略》-思企業(yè)IT架構(gòu)之轉(zhuǎn)型前段時間領(lǐng)導(dǎo)給推薦了一本名叫《企業(yè)IT架構(gòu)轉(zhuǎn)型之道-阿里巴巴中臺戰(zhàn)略思想與架構(gòu)實戰(zhàn)》的書知纷。這本書的作者是阿里集團(tuán)的首席架構(gòu)師鐘華壤圃，出版于今年的6月份。該書主要介紹了什么是阿里...
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鉛筆人生
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產(chǎn)品經(jīng)理（PM）的工作流程
產(chǎn)品經(jīng)理（PM）的工作流程 產(chǎn)品小白最關(guān)心的就是：如何快速上手工作冲杀。那么就需要知道產(chǎn)品經(jīng)理都要做哪些工作，需要掌握哪些技能模蜡，以及相關(guān)的工作軟件漠趁。 產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程如下圖所示...
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如何提高邏輯思維能力和表達(dá)能力？我們在表述一些問題的時候忍疾，常常會遇到這樣一種情況闯传，就是沒有辦法能夠把這個問題的邏輯關(guān)系理順，不能有層次和有重點的把問題表達(dá)清楚卤妒。 這里提供一種訓(xùn)練方法甥绿，能夠很快地幫助朋友們提...
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基于Tensorflow 1.4自己寫一個LSTM Language Model
LSTM公式 原理圖：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/，并參考了github上這份代碼實現(xiàn)：...
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使用tensorflow：LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股票
https://blog.csdn.net/wlzzhcsdn/article/details/78203991https://blog.csdn.net/wlzzhcsdn...
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公眾號/知乎「九日照林」<br>我是一個什么都寫的攻城獅??<br>「你要學(xué)到什么時候图谷？」<br>「到我死為止」<br>
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前世小長假來聽聽 NN 的故事吧。 本文參考：這個地址不錯阱洪，深入淺出講深度學(xué)習(xí)的便贵，推薦感興趣的朋友看一下。 當(dāng)你聽到深度學(xué)習(xí)冗荸，你想到了什么承璃？ Deep Learning is a...
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我是 Alice<br>喜歡人工智能盔粹，行動派<br>創(chuàng)造力，思考力程癌，學(xué)習(xí)力提升修煉進(jìn)行中<br>歡迎志同道合的小伙伴們和我一起學(xué)習(xí)<br>微信：XerDudu舷嗡，備注簡書<br>公眾號：極客X養(yǎng)成計劃<br>轉(zhuǎn)載記得聯(lián)系作者哦！
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本專題招募管理員，有意向請簡信私聊，謝謝垮斯！ 用來分享機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)只祠，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兜蠕，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.reibang.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.reibang.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.reibang.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.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流抛寝，相互學(xué)習(xí)熊杨！
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