感謝關(guān)注Leetcode主題漠趁，發(fā)表之前，請先搜索是否有筆友已經(jīng)投遞了同樣的題目。歡迎在同一個題目下評論回復(fù)不同的解決方案。 https://oj.leetcode.com/

CV&NLU

朱小虎 Neil Zhu，University AI / CSAGI 創(chuàng)始人

連接AI技術(shù)的創(chuàng)造者和使用者

LeeCode刷題筆記，自己的和最優(yōu)解比對时甚，方便復(fù)習(xí)

如果你認為自己很努力了 你還可以更努力一點 挺過去，人生就會豁然開朗

不會數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的程序員不是好“攻城獅”。我會帶大家以循序漸進糠馆、輕松幽默的形式入門數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法嘶伟，相信我們會度過一段非常愉快的時光

suxuer--華為算法

本專題招募管理員蹋笼，有意向請簡信私聊，謝謝凤薛！ 用來分享機器學(xué)習(xí)姓建，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缤苫，計算機視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)速兔。 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，相互學(xué)習(xí)活玲！

歡迎大家加入Java高級架構(gòu)學(xué)習(xí)交流群： 614478470<br>CSDN博客 <br><a href="https://blog.csdn.net/qq_42803327" rel="nofollow" target="_blank">https://blog.csdn.net/qq_42803327</a><br>

面向JavaScript愛好人員提供：Web前端最新資訊穗熬、原創(chuàng)內(nèi)容、JavaScript丁溅、HTML5唤蔗、Ajax、jQuery窟赏、Node.js妓柜、Vue.js、React涯穷、Angular等一系列教程和經(jīng)驗分享棍掐。<br><br>博客首發(fā)：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=http%3A%2F%2Fwww.dadaqianduan.cn%2F%23%2F" target="_blank">http://www.dadaqianduan.cn/#/</a>

開源中國社區(qū)官方賬號，每天為開發(fā)者推送最新最熱的技術(shù)資訊起意。