阅读材料精选
From-to-Date:2019.02.12~2019.02.26
【中国科学技术大学课程资源】
Github:https://github.com/mbinary/USTC-CS-Courses-Resource
【具有动态界限学习率的自适应梯度算法】
Github：https://github.com/Luolc/AdaBound
【NeroParser：快速神经网络分词包(Java)】
Github：https://github.com/yaoguangluo/NeroParser
注：每秒高达2700万混合分词， 高精准确率，支持病句分析，词性，词频统计，自由扩充词库的快速神经网络中文分词包.
【使用keras实现的基于Bi-LSTM + CRF的中文分词+词性标注】
Github:https://github.com/GlassyWing/bi-lstm-crf
注：这个项目下有预训练好的模型权重及配置、分词语料库和字典
【语音和语言神经网络模型的成功与挑战】
公开课视频：https://www.bilibili.com/video/av44642463/
【2019数据科学学习指南】
网页：https://towardsdatascience.com/how-it-feels-to-learn-data-science-in-2019-6ee688498029
pdf：https://pan.baidu.com/s/1HL69EfpIe5St38kt71N9Vw
【图像分类相关文献/代码大列表】
注：内有一堆网络的论文pdf和几个平台语言的实现版本
Github：https://github.com/weiaicunzai/awesome-image-classification
【优化什么？优化目标指南与损失函数速查】
网页：https://towardsdatascience.com/what-to-optimize-for-loss-function-cheat-sheet-5fc8b1339939
pdf：https://pan.baidu.com/s/1W4w2dfx7Z0QzYP3HThEYfQ
【如何“保卫”你的Linux服务器】
Github:https://github.com/imthenachoman/How-To-Secure-A-Linux-Server
【大规模中文自然语言处理语料】
Github:https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus
【方便好用的Jupyter Notebook Diff工具】
Github:https://www.reviewnb.com/
【哥伦比亚大学应用机器学习课程2019】
网页:https://www.cs.columbia.edu/~amueller/comsw4995s19/schedule/
视频:https://www.bilibili.com/video/av41655158/
【机器学习、计算机视觉、自动机器人学等主题的论文阅读与笔记列表】(有建立这个工程的人留下的阅读笔记，搭配起来看会更好理解)
Github:https://github.com/fregu856/papers
【PyTorch 中文手册】
Github:https://github.com/zergtant/pytorch-handbook
【新书稿：自然语言处理(全英)】
Github(pdf):https://github.com/jacobeisenstein/gt-nlp-class/blob/master/notes/eisenstein-nlp-notes.pdf
【网络爬虫微型课程(requests, BeautifulSoup, Reddit & Wikipedia APIs…)】
Github:https://github.com/CU-ITSS/Web-Data-Scraping-S2019
【手动收集的演讲幻灯片数据集，来自60个课程的1352个在线讲座文件，涵盖5个不同的领域(NLP/ML/AI/DL/IR)】
Github：https://github.com/Yale-LILY/LectureBank
【开放机器学习课程(系列)】为期十周的开放机器学习课程，内容覆盖特征工程、时序预测和GBM训练等
网页：https://mlcourse.ai/
【MIT课程：深度学习导论(2019)】
网页：http://introtodeeplearning.com/
视频（科学上网）：https://www.youtube.com/playlist?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI
【高效TensorFlow 2.0指南】（拓展阅读）
网页：https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r2/guide/effective_tf2.md
以上内容摘自新浪微博：@爱可可-爱生活
https://weibo.com/fly51fly?refer_flag=1005055010_&is_all=1