去改变，去努力，去成功！<br>我是相信10000小时的小猿! <br>

目前就职快手科技公司，负责一甜相机app研发，曾就职于阿里饿了么，从事物流蜂鸟跑腿的开发管理工作, 在百度三年从事股市通，百度理财等App的开发工作. 兴趣广泛，喜欢研究底层原理。

我们已经进入一个崭新的智能机器时代，在未来几年内，人工智能和机器人给世界带来的影响将远远超过个人计算机和互联网在过去的30年间已经对世界造成的改变。是谦逊地生存，还是傲慢地死去？智能机器将成为我们的奴隶，伙伴还是主人？

诚招管理员！联系我~ 本专题专注于大数据技术，包括但不限于：分布式系统，hadoop，spark，storm，mesos，hbase，zookeeper。。。 Tips:如果是自己学习这些技术，通过社区学习是一个不错的方式。 JIRA:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK/?selectedTab=com.atlassian.jira.jira-projects-plugin:summary-panel

机器学习(Machine Learning，ML)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术，机器学习是数据挖掘的一个重要的工具。机器学习交流群：613944735

使用Python语言，及其在因特网信息数据获取（爬虫）和数据挖掘、机器学习上的应用。也包含python的基本使用。

机器学习与计算机视觉

该专题是机器学习、推荐系统和自然语言处理、深度学习相关算法学习记录，用通俗的语言去理解算法，去朴实的文字记录每次前行，每个算法力争说清缘由，且尝试实现或者使用开源库进行。机器学习忍者在路上……

欢迎加入人工智能领域！

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本专题招募管理员，有意向请简信私聊，谢谢！ 用来分享机器学习，深度学习，神经网络，计算机视觉等领域的一些技术。 Machine Learning 学习资料：http://www.jianshu.com/p/e0238db24973 相关参考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 课程整理：http://www.jianshu.com/p/182baeb82c71 3. [深度学习与神经网络(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步链接]：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.jianshu.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“机器学习”专栏]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.jianshu.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互学习！

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