深度学习在CTR预估业务中的应用

科研中该如何应用深度学习

科研中该如何应用深度学习 How deep learning can help scientific research – TechTalks》by Ben Dickson | A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery |

《动手学习深度学习》的笔记

《动手学习深度学习》的笔记《动手学习深度学习》是李沐老师（AWS 资深首席科学家，美国卡内基梅隆大学计算机系博士）主讲的一系列深度学习视频。本项目收集了我们在寒假期间学习《动手学习深度学习》过程中详细的markdown笔记和相关的jupyter代码本项目的特色： markdown笔记与原课程视频一一对应，可以帮助大家一边听课一边理解。 jupyter代码均有详细中文注释，帮助大家更快上手实践。课程视频共73节，单个视频平均时长不超过30分钟，预计寒假40天内可以学习完毕。在《动手学习深度学习》课程中，既有少量的机器学习的基础知识，比如：线性神经网络，多层感知机等等；又有如今前沿应用的各种深度学习模型：包括leNet，ResNet，LSTM，BERT…… 同时每一章节的讲解还配备由pytorch实现的代码、教科书等等，可以帮助同学在短期内掌握深度学习的基础模型与前沿知识和并提高实践能力。此外，本门课程还有相应的代码实现。每章都有相应的jupyter记事本，提供模型的完整python代码，所有的资源都可在网上免费获取。|#笔记 ||| #机器学习教材网址：，论坛网址：，

【奈学科技】百万业务架构师2期

【奈学科技】百万业务架构师2期描述：站在更高角度做业务架构，通过讲解电商、金融、直播、传统领域的业务架构等，通过对多个业务场景进行业务架构，让大家看透业务架构的本质。最终梳理出业务架构的方法论和思维模型，最终帮助大家做到举一反三，达以不变应万变！链接：大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程来自：雷锋频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 || #机器学习

MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 || #机器学习麻省理工学院深度学习方法入门课程，可应用于计算机视觉、自然语言处理、生物学等领域！学生将获得深度学习算法的基础知识，并获得在 TensorFlow 中构建神经网络的实践经验。先修课程需要微积分（即求导数）和线性代数（即矩阵乘法），有 Python 经验者将有所帮助，但并非必要。

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《狂野架构师6期》简介：狂野架构师6期是一门系统性的学习课程，涵盖相关领域的核心知识。通过详尽的讲解和案例分析，帮助学习者深入理解课程主题，提高实践应用能力，适合希望扩展知识储备、提升专业技能的学员。标签： #知识#学习资源#技能提升文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/35d021ea1801

架构师训练营描述：以应用和面试为目标，课程设计紧密贴合架构师必备能力！