編程之路，道阻且長拭嫁。唯可免，路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索做粤。

轉(zhuǎn)眼間，一切都已改變修己，新的起點新的世界在眼前~<br>

我是 Alice<br>喜歡人工智能睬愤，行動派<br>創(chuàng)造力，思考力纹安，學(xué)習力提升修煉進行中<br>歡迎志同道合的小伙伴們和我一起學(xué)習<br>微信：XerDudu尤辱，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！

本專題招募管理員，有意向請簡信私聊塔粒，謝謝结借！ 用來分享機器學(xué)習，深度學(xué)習卒茬，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)船老，計算機視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)。 Machine Learning 學(xué)習資料：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”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圃酵，相互學(xué)習柳畔！

至少做一個有態(tài)度的程序員