MachineLearning_AlgorithmsandApplications(TruePDF)(2017).pdfMachineLearning_AlgorithmsandApplications(TruePDF)(2017).pdfMachineLearning_AlgorithmsandApplications(TruePDF)(2017).pdf

深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)中近年来备受重视的一支，深度学习根源于类神经网络(ArtificialNeuralNetwork)模型，但今日深度学习的技术和它的前身已截然不同，目前最好的语音识别和影像辨识系统都是以深度学习技术来完成，你可能在很多不同的场合听过各种用深度学习做出的惊人应用(例如：最近红遍大街小巷的AlphaGo)，听完以后觉得心痒痒的，想要赶快使用这项强大的技术，却不知要从何下手学习，可以学习一下这个资料。
可以毫不犹豫的说，这个资料是我看过最系统，也最通俗易懂的关于深度学习的文章。
它是由台大教授李宏毅讲解一天搞懂深度学习讲课的PPT，PPT主要包含四部分：什么是深度学习、深度学习的各种小技巧、有记忆力的深度学习模型、深度学习的应用和展望。
OutlineLectureI:IntroductionofDeepLearningLecturell:TipsforTrainingDeepNeuralNetworkLecturelll:ariantsofneuralNetworkLecturev:NextWaveLectureIntroductionofDeeplearningOutlineoflecturentroductionofDeepLearningLet'sstartwithgeneralmachinelearningWhyDeep"HelloWorldforDeepLearningMachineLearningLookingforafunctionSpeechrecognitionHowareyouImagerecognition=“Cat"Playinggo5-5″(nextmoveDialogueSystemHello(whattheusersaid)(systemresponseImageRecognition:FrameworkcatAsetofModefunctioncat)=“money"dosnakeImageRecognition:FrameworkcatAsetofModelf(41)="cat"f(=“moneyfunctionBetter)=“dog"f2(nakeGoodnessoffunctionfSupervisedLearningTrainingDatamonkey”“cat"“dogImageRecognition:FrameworkcatModelTrainingTestinAsetofunctioncatStepGoodnessofPickthe"Best"FunctionUsingfunctionfStepStep3TrainingDatamonkey”“cat"“dogThreestepsfordeeplearningStepStepStep3:pickdefineasetgoodnessofthebestoffunctionfunctionfunctionDeepLearningissosimple3DCTENCENTCO

Jordan和Mitchell两位Machinelearning大牛在Science杂志综述长文——机器学习发展趋势和前景

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LSTM-Matlab代码，DeepLearning,AI,MachineLearning

清晰彩色Whenmostpeoplehear“MachineLearning,”theypicturearobot:adependablebutleroradeadlyTerminatordependingonwhoyouask.ButMachineLearningisnotjustafuturisticfantasy,it’salreadyhere.Infact,ithasbeenaroundfordecadesinsomespecializedapplications,suchasOpticalCharacterRecognition(OCR).ButthefirstMLapplicationthatreallybecamemainstream,improvingthelivesofhundredsofmillionsofpeople,tookovertheworldbackinthe1990s:itwasthespamfilter.Notexactlyaself-awareSkynet,butitdoestechnicallyqualifyasMachineLearning(ithasactuallylearnedsowellthatyouseldomneedtoflaganemailasspamanymore).ItwasfollowedbyhundredsofMLapplicationsthatnowquietlypowerhundredsofproductsandfeaturesthatyouuseregularly,frombetterrecommendationstovoicesearch.

TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflowprogramming）的符号数学库，主要用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现，其前身是谷歌神经网络算法库DistBeliefTensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。
opencv用于计算机视觉。
这两个库经常安装不成功，我这个在win10上成功安装，并且还有安装教程。

机器学习(machinelearning)的课件（哈工大），整理的非常好

此压缩包包含李宏毅老师的机器学习所有课件，都是在李宏毅老师个人主页下载整理的，建议配合B站李宏毅老师的MachineLearning视频一块使用，里面的公式最好推导一下，效果更佳！

机器学习经典著作,作者TomM.Mitchell是卡内基梅隆大学教授，美国《machinelearning》杂志，国籍机器学习年度会议创始人,多种技术杂志攥稿人。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。