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{MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges}
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{我的”怪癖” (作业) (2005-08-26 01:09:00)}
{OpenCV} [OGAMA (OpenGazeAndMouseAnalyzer)] [HTML5 live streaming] [FFmpeg->time-lapse] [FFmpeg <- macOS] [uvc 录像] ;Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks [cv3.go] [cv3.py3] ;Programming Computer Vision with Python [cv in M$] [cv 实操] [cv 101] ;SUPPORT | OpenCV [cv Doc.] [scikit-image] [OpenCV中国] [Driving Simulator] [simpleCV] ;Homebrew Science [cv+cv2 4 MAC] ;Open Source Computer Vision Library is a Restricted Group with 49487 mem ;OpenCV介绍 [cv3 in MAC] ;在Raspberry Pi 2/B+上安装Python和OpenCV
{Heroku} [heroku.clj] [heroku.go] ;Configuration and Config Vars | Heroku Dev Center [Heroku Redis] ;Heroku CLI [Heroku CLI] [Heroku 域名] ;AngularBottle - AngularJS + Bottle.py [heroku.py] [heroku.js] ;Heroku的教训:糟糕的负载均衡 + RoR单线程 = 糟糕的性能
{ThoughtWorks技术雷达:Technology Radar} ;8 Lessons from 20 Years of Hype Cycles ;Gartner 每年都会针对新兴技术发布一个炒作周期的预测,在过去 20 年的炒作周期中,隐藏着怎样有趣的规律,又有哪些我们可以学到的东西呢? ;» 2013年的技术趋势 — ThoughtWorks技术雷达阅读笔记 I am Hu Kai ;100 Terrific Tools for Coders & Developers | DailyTekk ;Technology Radar [TWorks读书雷达] ;ThoughtWorks技术雷达(2013年5月) ;ThoughtWorks全球CEO郭晓谈软件人才的招聘与培养 ;Technology Radar | www.thoughtworks.com ;Technology Radar
{Node.js -> io.js} [Hubot] ;非零基础JavaScript简易指南 [全桟全端] [NVM 多版本环境] [node.js] ;Ten (10) Best Node.js Productivity Tools, Plugins, and Libraries [npm] ;如何看待 TJ 宣布退出 Node.js 开发,转向 Go? ;Tutorial ;JavaScript Patterns [天猫11.11] [fibjs] ;MooTools - Help! I Don’t Know JavaScript! ;jsdt s版本的帮助文档 [JS回思] ;快速排序(Quicksort)的Javascript实现 [CommonJS] [DocPad] [CoffeeScript] ;Javascript异步编程的4种方法 [Jscex~Wind.js] [Pyjamas] [Comet~长连接]
{Wolfram Alpha} [Mathematica] ;Wolfram Programming Cloud™ [WolframAlpha 新闻] ;Take the power of Wolfram|Alpha ;An app for everything... ;Wolfram 产品与服务 ;颠覆编程方式的感知编码:Stephen Wolfram雄心勃勃的全新计算模式 | 36氪 ;Stephen Wolfram自述 ;Wolfram Alpha简介 [WolframAlpha剖析] ;Wolfram Alpha智能搜索引擎 [Wolfram Research] [Wolfram 文档]
{JAVA} ;Java作死笔记 [jenv] ;为什么我喜欢Java - ImportNew [Java dev.] [JVM] ;Java程序员看了这张图你就知道自己处于什么级别的,初级软件工程师还是高级工程师 [Kotlin] [Jython] [IntelliJ IDEA] [JAVA 生态] ;为什么JAVA是主流工业语言 [2JAVA故事] [Scala] ;Javier Paniza: Java开发效率也可以比RoR高 [Ceylon] [antiJAVA] [J4中文] [J4BSD] [Play!] ;测试是一件有趣的事情?真的吗? ;人工智能 Java 坦克机器人系列: 神经网络,上部 ;人工智能 Java 坦克机器人系列: 神经网络,下部 ;跨越边界: 活动记录和 Java 编程中特定于域的语言 ;开发高效的 OpenLaszlo 应用
{Grid-网格之后} [7niu云] [upYun-又拍] [IaaS] [PaaS] [PythonAnywhere] [SaaS] [YCSB:测试云工具] [云存储] ;论云存储服务性能评测的正确姿势 ;aText - Typing accelerator - Text macro utility for Mac. [云计算] ;究竟什么样的公有云最适合开发者,Forrester告诉你真相! [开源云] ;Why TCP Over TCP Is A Bad Idea ;Asynchronous Servers in Python ;集中/分布式搜索引擎的4种设计方案::[Search Engine]
{分布式服务开发} [ECS: Entity Component System] ;Webservice/SOAP/WSDL释疑篇 [*RPC] ;构建分布式系统——技术考量 [Py迸发:线程/进程] ;The Log: What every software engineer should know about real-time data's [CRDT 策略/算法] ;学习笔记:The Log(我所读过的最好的一篇分布式技术文章) ;目前为止读过最好的一篇关于分布式系统的技术学习笔记 ;负载均衡--大型在线系统实现的关键(上篇)(再谈QQ游戏百万人在线的技术实现) ;类似于QQ游戏百万人同时在线的服务器架构实现 [Cache 缓存] [Grid开发] ;Grid computing [并行计算] [分布式计算] ;Utility computing [Matrix] [OpenFlow]
{MQ~消息队列} ;分布式系统的事务处理 [zbus] [消息编码] ;链表,队列,堆栈的区别【转】 - 东北熊的日志 - 网易博客 [Apache Kafka™] [queues (任务调度)task schedule] [遥测传输 (MQTT)] [jeff: RainBow] [Celery 芹菜] ;Redis作为消息队列与RabbitMQ的性能对比 [nanomsg] ;用MongoDB取代RabbitMQ [RabbitMQ] [企业MQ] [NSQ] [libev] [ØMQ] ;AMQP 0-9-1 简介 [AMQP] [gotalk] [Hprose] [SurgeMQ] [PubSubHubbub] [HTTPSQS] [PgQ] [RestMQ] [MemcacheQ] [Jabber]
{HTTP/S核心网络协议} ;跨域资源共享 CORS 详解 [HTTP/S] ;【鹅厂网事】全局精确流量调度新思路-HttpDNS服务详解 [Google’s SPDY] ;给博客添加humans.txt - Glow Blog ;Web工程师的工具箱 | 酷壳 - CoolShell.cn [URI] ;HTML特殊转义字符列表 [全球 IPv4 地址归属地] [TCP/IP] ;互联网协议入门(二) ;互联网协议入门(一) ;第三次握手——革命斗争中的通信故事Comments>> ;The Future of Python HTTP ;谈一谈网络编程学习经验 收藏 [HTTP 状态代码] ;RFC1951的部分翻译及原文(2/2) 选择自 prettynacl 的 Blog ;ddvshrpj_18c4drttfv.png (PNG Image, 694x1026 pixels) [W3C] ;相对协议URL ;网络通讯协议图 [email] [校园网认证] [I/O分析] [Socket开发] [Checksum]
{Data Science 数据科学} ;CSVtoTable [数据工程师] ;Python Data Science Handbook [statistics 统计学] ;Building a data science portfolio: Storytelling with data ;Cheat Sheet of Machine Learning and Python (and Math) Cheat Sheets [量化交易] [DS 资源] ;用Python学微积分 ;Data Science at the Command Line [NumPy] ;data-science-ipython-notebooks [Pandas ~ python] [DS 101] ;How to share data with a statistician [DS 实操] ;10天100小时学数据科学,我推荐你这样学! ;50 years of Data Science – by David Donoho ;大数据全栈式开发语言 – Python ;公司里的 Data Scientist(数据科学家) [Rodeo] [Caravel.airbnb] ;Data Science for Losers 9 comments ;Python和数据科学的起步指南 ;Randy Olson's data analysis and machine learning projects ;Python For Data Analysis’s documentation! ;Seven Python Tools All Data Scientists Should Know How to Use ;开智讲座】肖凯:数据科学家是如何炼成的 [面向程序员的数据挖掘指南] ;Spark or R [motorway] [Rodeo] ;PyCon-SymPy [SciPy] ;The Top Mistakes Developers Make When Using Python for Big Data Analytic [julia] [R-project] [FlowingData] [q - Text as Data] ;Enterprise Software Doesn't Have to Suck: Why learn R? ;Data Science is real » Data Science is NOT for everyone ;数据科学中的R和Python: python的数据科学资源 ;数据科学中的R和Python: 如何学习数据科学 ;数据科学中的R和Python: 什么是数据科学(Data Science) ;数据科学中的R和Python: 关于我
{Fb:Pytorch} ;Torch 是一个十分老牌、对多维矩阵数据进行操作的张量(tensor )库,在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。但由于其语言采用 Lua [PyTorch圣殿] ;PyTorch比较吸引我的特性有以下几点: ;为什么 PyTorch 这么火?一线开发者这样说 ;PyTorch is a Python package that provides two high-level features: [Pytorch 101] [Pytorch Doc.]
{G:TensorFlow} ;TensorFlow 团队如何管理开源项目 [MXnet ...] [TensorFlow 101] ;TFLearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFl [TensorFlow Doc.] ;MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges
{AI-Artificial Intelligence} ;Ai.codes ;Effective Use of Amazon Mechanical Turk (MTurk) ;人工智能风口,Python程序员的狂欢与企业主的哀嚎。 ;Python 为何能坐稳 AI 时代头牌语言 ;Google到底做了啥 ;Pre-trained word vectors of 30+ languages [Kite] [M$ Cognitive] ;15 个开源的顶级人工智能工具 [ProLog] ;卷积神经网络架构详解:它与神经网络有何不同? ;Teaching an AI to write Python code with Python code ;gym ;Dr. 魏聊聊人的智能 | 魏坤琳北大演讲实录 [NLP] [TextToSpeech] [Parsec ~ MarsLiu 刘鑫] ;alexjc/neural-doodle: Turn your two-bit doodles into fine artworks with deep neural networks! An implementation of Semantic Style Transfer. ;人工智能之父"马文・明斯基 ;世界第一个机器人 [OpenAI] ;AI Challenge ;【独家】《Nature》杂志探访谷歌人工智能公司DeepMind,有何新发现? [Leaf.rust] ;计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合--持续更新…… - zouxy09的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET ;Top 10 Study Groups & Resources for Stanford’s Open Class on AI ;SixthSense Technology ----- Integrating Information With The Real World [AI开发] ;论文发表 ;Dr. Hichem Frigui [Ai算法] ;机器学习与人工智能学习资源导引 [AI:book] ;自由意志杂谈 [Ai硬件] [aichallenge.org] [Robocode] ;用 CodeRuler 征服中世纪王国 [MIT] [WEKA] [Cortex Command] [NetLogo] ;粗糙集理论介绍(对于初学者来说,很经典的滴)
{awesome Machine Learning frameworks, libraries and software.}
{Machine Learning} ;十大必须掌握的机器学习算法,你都知道了吗? [ML 101] ;机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 [ML 实案] [TSP:旅行商问题] [ML doc.] ;基于Spark的机器学习经验 [CV:图像识别] [neuropy] [@Michael Young] ;图解机器学习 已关联纸书 可申请 [机器学习算法.Py] [机器学习.py 模块] ;Manning: Machine Learning in Action
{国外程序员整理的机器学习资源大全}
{ML:Deep Learning} [DL 101] ;理解 LSTM 网络 [DL news] [DL doc.] ;机器学习和深度学习的最佳框架大比拼 [Prisma 样图像拟合] ;Andrej Karpathy blog [DL 生态] ;Andrej Karpathy Academic Website [深度学习笔记@Zouxy] ;Deep Learning ;NIPS回来,捎点和本组相关的新消息 ;寒武纪深度学习处理器重磅发布】ISCA 2016 顶级论文产业化 ;Data-processing and machine learning with Python ;那些开创深度学习的大师们 ;Geoffrey Hinton 是这个人,一步步把“深度学习”从边缘课题变成Google等网络巨头仰赖的核心技术 ;深度学习:推进人工智能的梦想 ;为什么要选择Python语言实现机器学习算法
{文本分析} [ML:SciKit.py] ;用机器学习判定红楼梦后40回是否曹雪芹所写 [NLTK.py] ;用 Python 分析《红楼梦》 ;深度学习在自然语言处理中的应用 | 原创精选 ;机器学习鉴定《鬼吹灯1-4》是不是天下霸唱所写 ;Text Mining in Python through the HTRC Feature Reader ;Neural Variational Document Model [liblinear-SVM] [SMS 文本特征] [G Word2vec] ;jieba [TextGrocery 文本分类]
{BigDATA} ;链家大数据多维分析引擎实践 ;我所经历的大数据平台发展史(上) •  非互联网时代 [Heron @Twitter] ;Data Structure Visualization [Kaggle] ;Quantitative Economics ;大数据:编程语言真的重要吗? [Google Dremel] [大数据 未来] ;free-data-science-books.md ;Daily learnings ;大数据解决方案设计 [Suro-分布式数据管道] [MapReduce]
{AI #细思恐极} ;任正非最新讲话:当人工智能超热泡沫下跌时,这就是战略机会点! ;美国工程院院士庄炳湟演讲全文:深度神经网络相比早期只是宽度和深度的增加,为何需要60年? ;李飞飞-->掀起了如今的AI浪潮? ;地平线罗恒:应用深度学习的门槛是在降低吗? ;应用深度学习的门槛是在降低吗? ;为什么机器人研究了几十年,还是给人感觉没有太大进展? ;【人机大战】影响世界的十大比赛 ;把大脑连接起来能组成超级活电脑吗? ;《Nature》杂志探访谷歌人工智能公司DeepMind:人工智能目前发展到了什么地步? | 趣火星 ;不会太灰暗的未来 ;无论强人工智能能否出现,人类的未来注定灰暗 ;为什么最近有很多名人,比如比尔盖茨,马斯克、霍金等,让人们警惕人工智能? ;简单形象又有趣地说说强大的神经网络 ;人工智能已经存在,只是非均匀分布
{algorithm~算法} [算法Py] ;算法学习重要资源 [Bayes] ;数据压缩与信息熵 ;algorithms [算法学习] ;Algos in Python ;数学归纳法 ;时间复杂度 ;常用的算法的时间复杂度和空间复杂度 ;算法的时间复杂度和空间复杂度-总结 [常用算法] ;What are the lesser known but useful data structures? ;[转] 数学家们的故事 [Euler's formula] ;Kill Math: 让数学不只是符号 ;List of algorithms ;Judy array资源汇总 ;填补空缺——压缩感知Comments>> [算法可视化] [SCIP ed3] ;讨论} 什么是算法,为什么需要学算法,以及算法学到什么程度 ;Data Structures and Algorithms with Object-Oriented Design Patterns in Python [加密] [压缩] [算法实案] [解决思路] [数论] [几何学] [密码学] ;Scientific Tools for Python ;FinMath.com @ Chicago Financial Mathematics, Financial Engineering and Risk Management Workshop. Quantitative Research and Trading. All About Financial Derivatives and Quantitative Trading Strategies. Options, Futures, and Other Derivatives. Trading, Trad ;About Project Euler ;推荐一个网站(题库?)。 ;pulp-or - Google Code
{Infographics:data visualization} ;知识图谱的应用 ;Labella.js 幫我們製作美麗的時間軸標籤 ;可视化你的足迹 - Web端 [Folium (Leaflet.js)地图绘制] ;看看这些年你都学了什么? ;How to Track NBA Player Movements in Python ;为何大多数人做出来的图表只是一坨屎? [GiS] [计算传播学] ;西乔的九卦 » 可视化 ;如何在论文中画出漂亮的插图?修改 ;数据可视化:基本图表 [Vispy MoviePy ...等] [Data Visualization with JavaScript] ;Social Graph API - Google Code [Google Visualization API] [CodeSwarm:可视化项目演进] [TextFlow] ;Data Visualization: 20+ Useful Tools and Resources ;信息和数据 [map of the Internet] ;Visual.ly获200万美元投资,干瘪瘪的数据也能瞬时变得性感起来 | 36氪 ;给数据穿上美丽的外衣 | 互联网的那点事 ;圆弧式条形图-ExcelPro的图表博客-搜狐空间 ;矢量之美 [可视化IT] ;Infographic of the Day: The Facebook Map of the World ;50 Informative and Well-Designed Infographics [可视化人生] [世界可视化] [可视化概念] ;成就优秀信息图表的主题
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{私有云} ;Mac入门笔记(5):远程协作 - 阳志平的网志 ;Mac入门笔记(6):优质课程 - 阳志平的网志 ;Mac入门笔记(7):家庭存储 - 阳志平的网志 [syncthing] ;造云记(2):Chef一键部署与Railsbox示例 ;BTSync简介 ;Mac入门笔记(7):家庭存储 ;盘点搭建私人云的四大主流方案 ;造云记(1):从零打造一个私人云(提纲)
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{P2P} ;授之以渔]各类影视资源网站导航【求片请去“求片区”】 [web2web] [P2P客户端] ;大范围内P2P网络中传播的热点文件之memeTracker做法 [P2P史话] [和谐p2p] [Usenet] [Bitcoin] [BitTorrent Sync] [TinyP2P.py] [eD2k] [BitTorrent] ;Skype File Transfer FAQ ;点到点事务用例模型
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{XML} [無廢話XML] ;xpath路径表达式笔记 [年度XML] [管理 XML 数据] [RSS] [SVG] [使用XML] [XML设计] [ThinkinXML] ;RELAX NG ;您应该知道的十种 XML 模式
{希腊字母表及其读音与意义" 拼音版本}

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