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请收下这份关于人工智能的根目录——博客整理系列（一）
关于数据科学的那些事——博客整理系列（二）
机器学习必备手册——博客整理系列（三）
扩展眼界的都在这——博客整理系列（四）
深度学习必备手册（上）——博客整理系列（五）
深度学习必备手册（下）——博客整理系列（六）
今天整个社会正处在一个高速发展阶段，每天都会有很多新的事物出现。作为技术人员，只有不断的学习，才能不断进步。
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学习扩展篇：
1. 提高编程能力的靠谱方法
摘要：正如每个人都知道的那样，写更多的代码是提高编程能力最显著方法。但是我所确信的另外一种可以提高编程能力的方法是与写代码完全相反的。让我们一起来分享这个方法。
2. 使用cProfile等工具来提高python的执行速度
摘要：众所周知，python相较于其它语言速度较慢，但是我们可以通过优化的方法来提升效率。
3. 让系统更清晰——解构复杂系统的五种常用模型
摘要：本文介绍了五种解构复杂系统的常用模型，分别为思维导图、概念导图、系统导图、心智模型以及概念模型；针对每种模型，作者给出了相关的制作规则以及案例，读者可以根据自身情况选择合适的模型，对复杂系统进行更深入的了解。
4.深度学习中的奇怪循环 你知道几个？
摘要：深度学习系统中的循环并不典型。这些系统通常由计算层的非循环图组成。然而，正如我们现在发现的那样，“反馈循环”的使用在自动化领域创造出了一个最令人难以置信的新功能。这绝对不是幻想，这就发生在今天，研究人员正在训练“狭义”智力系统，希望能创造出超越人类的超级专业级自动化。
5. 逻辑回归那些事—使用牛顿法解决实际问题
摘要：逻辑回归是机器学习中的重要章节，本文将带你从公式推导到算法实现详细讲述这部分内容，想学习这个高大上的技能么，快来看吧！！！
6. 摩尔定律失效后，AI如何保持快速发展？
摘要：重新设计芯片的想法看起来可能会让人工智能走的更远！
7. 一眼看懂2016：关于物联网、机器学习、AI和自动化都发生了什么？
摘要：2016年匆匆过去，在物联网、机器学习、AI和自动化领域，精彩的2016时时有此起彼伏的商业事件、技术突破、应用创举吸引我们，让我们对这些充满想象力的科技领域投注更多的关注，给予更多的期望。一份关于物联网、机器学习、AI和自动化的2016大盘点袭来，或许能帮你更好地回顾历史，了解未来。
8. Twitter新秩序：时间线的秘密
摘要: twitter公司无疑在信息化时代取得了巨大的成功，而它又面临着怎么样的挑战和变革呢，我们一起来看一下吧。
9. 怎么才能向技术大牛提切中要点的问题？本文教你如何高质量提问
摘要：是否为向别人请教问题却不能切中要点而苦恼过？是否为遇到一个问题却表达不出而失望过？别着急，本文可以帮助你提出高质量的问题。
10. 开源维护者Lawso：最让人火大的是哪类人？
摘要：在物理世界，路与桥等基础设施的建设，人们都非常重视。可是，在数字世界呢？那些维护数字基础设施运转的开源项目维护者们，他们的喜怒哀乐，你重视过吗？最最让他们火大的是哪类人，你了解吗？
11. HR，你姐姐喊你去看看她是如何进行招聘的？
摘要：当前，大多数公司的技术人员面试流程，都多多少少在扯淡。最终导致的是，老板招不到合适的员工，而求职者也找不到适配的岗位。因此，这中间存在着很大的改进空间。那么，如何改进这一流程呢？来看看Rachel Thomas怎么说吧。
12. 计算机视觉入门基础——计算机如何‘看’片
摘要：计算机视觉是人工智能时代的一项重要科学，也是无人驾驶技术的核心。学习计算机视觉首先必须要知道计算机是如何识别图像的，本文主要简述了计算机如何‘看’图片，相对于视频文件来说，道理是一样的。
13. R语言中不能进行深度学习？
摘要：R语言现在能也进行深度学习了，而且和python一样好，快来试一试吧。
14. 程序猿转型AI必须知道的几件事！
摘要：作为我们这代人应该感到幸运，因为我们即将见证一个伟大的时代的到来。作为上个时代的弄潮儿——程序猿，我们有着得天独厚的机遇去创造着下一个时代。如何成功转型就变得至关重要，今天我们就来谈谈程序猿如何转型AI！
15. 人工智能时代的产品思维（2C）
摘要：人工智能时代到底拥有什么样的产品思维，才能在人工智能“中场休息”的战场中存活，转入人工智能的下半场。
16. 大神手把手教你：(Python)序列数据的One Hot编码
摘要：不懂One Hot编码？让大神手把手教你（文中代码可以直接运行），用小例子清晰明了的带你进入One hot 编码！
17. ARKit增强现实版实景导航开源
摘要：ARKit使用摄像头和运动数据来绘制用户移动时本地的地图；CoreLocation使用WiFi和GPS数据来确定位置，精度比较低；ARKit + CoreLocation将高精度的AR与GPS数据相结合。
18. 如何利用VR和AR提升客户服务质量 这四个例子或许可以帮到你
摘要：客户服务是人与人之间的互动，在互动中，我们渴望并要求有亲身的接触、同情和帮助。我们目前具备的技术暂时无法提供这种跨距离的体验，但是未来的AR和VR技术应该可以解决这个问题，不妨看看本文。
19. 情感分析教程＋心法！如何用 Apache MXNet 看懂电影影评
摘要：情感分析是自然语言处理中的复杂问题，处理非结构化文本数据、识别其中的情感，还得靠深度神经网络。
20.创意对抗网络（CANs）你知多少？
摘要：人类最难让计算机做的事情之一就是创造性地思考。计算机非常善于从事人们精确指定的工作，并且完成的速度非常快。而创造力是一个抽象的概念，把给计算机赋予创造力已经被证明是机器学习方面一个非常困难的的挑战。
21. 关于Numba你可能不了解的七个方面
摘要：目前Numba正被开始流行使用来加速Python程序，本文讲解了七个大家可能不了解的方面，希望对大家有所帮助。
本系列博客内容由北邮@爱可可-爱生活老师推荐，@阿里云云栖社区组织翻译，翻译小组袁虎负责整理。本系列长期更新，更多关于扩展眼界的优质好文，多多推荐！
