我相信，很多人看到这个都是对google-s2有了解的，所以我在这里废话就不多说了，直接进入正题。 首先我们先看下目前都有什么资源 （1）GO源码：github.com/go...
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google-s2背后的数学 -
iOS菜鸟工程师，博观而约取，厚积而薄发<br>● 个人博客：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fhalfrost.com%2F" target="_blank">https://halfrost.com/</a><br>● GitHub：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fhalfrost" target="_blank">https://github.com/halfrost</a><br>● 知乎：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=http%3A%2F%2Ft.cn%2FRa8932X" target="_blank">http://t.cn/Ra8932X</a><br>● 掘金：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=http%3A%2F%2Ft.cn%2FR6mtHPY" target="_blank">http://t.cn/R6mtHPY</a><br>● 新浪微博：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=http%3A%2F%2Fweibo.com%2Fhalfrost" target="_blank">http://weibo.com/halfrost</a>
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语音识别（LSTM+CTC）
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我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到N》系列。 它不会止于翻译和笔记，不会停留在语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进的构建理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“人工智能（AI）/机器学习（Machine Learning）/深度学习（Deep Learning）”领域之间的缓坡道。
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欢迎加入人工智能领域！
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机器学习与计算机视觉
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分享深度学习、机器学习、计算机视觉、模式识别、资源语言处理、推荐系统等领域的一些技术
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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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