传说在腾讯的QQ —— 以前叫OICQ —— 刚刚兴起时代，马化腾有一次突然想到需要有点网络安全管理，就让一个工程师设计一套安全系统。工程师的解决办法就是现用现学 —— 过了几周马化腾去看他的进展，发现他正在阅读一本有关网络安全的教材的……“第一章：什么叫网络安全”。
科研中的常态是这样的。比如做这个研究，我们需要用到一个叫做 Matlab 的数学编程语言。你没用过 Matlab，这不是借口，而且我们等不了你去上什么 Matlab 网课。你要做的是上网找个最简单的教程现用现学，先把这个问题对付过去再说。
在清华大学，有一个美国留学生和一个韩国留学生，相爱了。美国人不会说韩语，韩国人的英语也不行 —— 结果这俩人居然是对照着中文字典谈的恋爱。我觉得这个故事能激励你在实践中自学。
编程是最容易自学的项目，先想想自己想要什么？再找找有什么资源？找到手册，不断试错，不断询问。
查全率与查准率
Visualizer：辅助深度学习模型中Attention模块可视化的小工具 github.com/luo3300612/Visualizer
国内一位开发者整理的计算机科学学习笔记：CS-Xmind-Note。 其中包含计算机组成原理、数据结构、计算机网络、操作系统等技术分类。内容整理得十分详细，是份很不错的学习参考资料。 github.com/SSHeRun/CS-Xmind-Note
https://nostarch.com/download/DeepLearning_Bonus.pdf github.com/blueberrymusic/Deep-Learning-A-Visual-Approach
免费书：《机器学习与深度学习纲要》 github.com/orico/www.mlcompendium.com
AI_Tutorial，主要整理了人工智能、机器学习、深度学习、搜索系统、推荐系统、广告系统等领域的学习资料。 github.com/cbamls/AI_Tutorial
微软在 GitHub 上开源的一份计算机视觉指南：《Computer Vision Recipes》，提供了诸多可用于构建计算机视觉的代码示例与最佳实践准则。 其目的是构建一套全面的开发工具与代码示例，以便更好推进计算机视觉算法、神经体系结构及相关系统的开发进展。 在此其中，代码示例主要基于 Jupyter Notebook 和实际项目功能构建而成，并选用 PyTorch 作为其深度学习框架。 github.com/microsoft/computervision-recipes
“计算机视觉深度学习”课程(slides, google colab, and Anki decks) https://arthurdouillard.com/deepcourse/
“自愈”型Bug https://wx3.sinaimg.cn/mw690/001wUkn3ly1guxsjpq0ddj60dw0gjwit02.jpg
EpyNN：纯Python写的教学用神经网络包 github.com/Synthaze/EpyNN
代码接手第一原则：能用自有能用的道理，慎改，慎改！[笑cry]
微软在 GitHub 上开源了一份数据科学教程：《给初学者看的数据科学》（Data Science for Beginners）。 课时为期 10 周，共 20 节，主讲数据科学通用定义、统计与概率导论、使用 SQL 与 NoSQL 处理数据、Python 与数据可视化等知识。 为了让开发者可以更为充分的吸收课程知识，每节课均附有课前课后测验、课程说明、草图笔记、项目挑战、作业任务等内容 github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners
项目申请书 vs. 结题报告 https://wx3.sinaimg.cn/mw690/001wUkn3ly1gvcr3gjdo8j60pd0e4jy202.jpg
https://wx1.sinaimg.cn/mw690/001wUkn3ly1gvcuicm9z7j60hs0h4tg402.jpg
【深度学习简史】《A Revised History of Deep Learning | Revue》by Jean de Dieu Nyandwi https://www.getrevue.co/profile/deeprevision/issues/a-revised-history-of-deep-learning-issue-1-1145664
【瑞士日内瓦大学深度学习课程视频及资料】《UNIGE 14x050 – Deep Learning》by François Fleuret https://fleuret.org/dlc/
【交叉熵解惑】《Things that confused me about cross-entropy》by Chris Said https://chris-said.io/2020/12/26/two-things-that-confused-me-about-cross-entropy/
'算法工程师-机器学习面试题总结' by Jingwei Zheng GitHub: github.com/zhengjingwei/machine-learning-interview
【机器学习/计算机视觉/计算机科学闪卡(Flashcard)集】’Machine Learning Research & Engineering - Flashcards - 200+ detailed flashcards useful for reviewing topics in machine learning, computer vision, and computer science.' by Brandon Leung GitHub: github.com/b7leung/MLE-Flashcards
【Data-Science-Interview-Questions：数据科学面试题集】’Data-Science-Interview-Questions' by Youssef Hosni GitHub: github.com/youssefHosni/Data-Science-Interview-Questions
麻省理工大学教授在 GitHub 开源的：《数据科学工具学习指南》。 主要讲解如何使用 SQL 检索数据，R 语言操作数据，Python 数据可视化，Git 代码版本控制，以及常见的 Bash 脚本使用技巧等内容。 GitHub：github.com/shervinea/mit-15-003-data-science-tools 教程开放的主要目的，在于帮助开发者能更快理解数据检索、数据处理、数据可视化等技术概念。
【cx_Freeze：跨平台将Python转换成独立可执行程序】’cx_Freeze - Create standalone executables from Python scripts, with the same performance and is cross-platform.' by Marcelo Duarte GitHub: github.com/marcelotduarte/cx_Freeze
'从零构建AI推理引擎系列 - 关于自建AI推理引擎的手册，从0开始你需要知道的所有事情' by JinTian GitHub: github.com/jinfagang/AI-Infer-Engine-From-Zero
https://sebastian.itch.io/neural-network-experiment
'《神经网络与深度学习：案例与实践》随书代码’ by nndl GitHub: github.com/nndl/practice-in-paddle
【免费课程：全栈深度学习(2022)】《Full Stack Deep Learning - Course 2022》 https://fullstackdeeplearning.com/course/2022/
【哈佛《CS50 Python人工智能入门》课程 (2020)】《CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python》 https://www.bilibili.com/video/BV1UK4y1r7xm/
【Andrej Karpathy的“深入浅出神经网络”系列讲座】’nn-zero-to-hero - Neural Networks: Zero to Hero' by Andrej Karpathy GitHub: github.com/karpathy/nn-zero-to-hero
12 周，26 节课，52 次测验，适合所有人的经典机器学习 教程 microsoft.github.io/ML-For-Beginners -- 微软出品
【PyTorch深度学习从入门到精通】“Zero to Mastery Learn PyTorch for Deep Learning” https://www.learnpytorch.io/
【深度学习实例集】’Deep Learning Examples' by LambdaLabsML GitHub: github.com/LambdaLabsML/examples
【Neograd：用Python和NumPy从头开发的深度学习框架】’Neograd - A deep learning framework created from scratch with Python and NumPy' by pranftw GitHub: github.com/pranftw/neograd
'How To Ask Questions The Smart Way 《提问的智慧》中文版' by Ray GitHub: github.com/tvvocold/How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way
’书稿《矩阵力量》 | 从加减乘除到机器学习' by Visualize-ML GitHub: github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix ’书稿《数学要素》 | 从加减乘除到机器学习’ by Visualize-ML GitHub: github.com/Visualize-ML/Book3_Fundamentals-of-Mathematics
【智能蓝图：1943-2020神经网络可视化简史】《Blueprints for Intelligence - A visual history of artificial neural networks from 1943 to 2020》
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