《强化学习》专题

Machine Learning (ML)是一种自动学习，很少或没有人为干预。 它涉及编程计算机，以便他们从可用的输入中学习。 机器学习的主要目的是探索和构建可以从先前数据中学习并对新输入数据进行预测的算法。 学习算法的input是训练数据，表示经验， output是任何专业知识，通常采用可执行任务的另一算法的形式。 机器学习系统的输入数据可以是数字，文本，音频，视觉或多媒体。 系统的相应输出数据

欢迎来到 protocol buffer 的开发者文档，protocol buffer是一个语言无关，平台无关，可扩展的结构化数据序列化方案，用于协议通讯，数据存储和其他更多用途。

工具归工具，研究归研究，AI的研究唯有打好基础，多看论文，多做实验，才能真正掌握深度学习。 Google 深度学习笔记 Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes

Guava 是一个 Google 的基于java1.6类库的扩展项目，包括 collections, caching, primitives support, concurrency libraries, common annotations, string processing, I/O, 等等. 这些高质量的API可以使你的JAVA代码更加优雅，更加简洁，让你工作更加轻松愉悦。

Rust 语言是一种高效、可靠的通用高级语言。其高效不仅限于开发效率,它的执行效率也是令人称赞的,是一种少有的兼顾开发效率和执行效率的语言。

基于 async/await 实现中间体系的 koa2 框架将会是 node.js web 开发方向大势所趋的普及框架。基于 generator/yield 的 koa1 将会逐渐被 koa2 替代，毕竟使用 co.js 来处理 generator 是一种过渡的方式，虽然有其特定的应用场景，但是用 async/await 会更加优雅地实现同步写法。

这份文件的目的是要提供 Python 之机器学习套件 scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 的中文使用说明。一开始的主要目标是详细说明 scikit-learn 套件中的范例程式的使用流程以及相关函式的使用方法。目前使用版本为 scikit-learn version 0.19 以上

Java 开发学习笔记，包含很多文档，整理的比较杂乱，就将就着看吧。

无疑，Weex 成为了最火的移动技术之一，但是，因为开源时间相对较短，铺建的基础设施较大。业界目前还没有特别丰富的Demo、实践的案例、工程化的方案供大家参考。因此，在学习Weex之余，提供一些实际的经验供大家参考。

计算机编程是编写计算机程序的行为，计算机程序是使用计算机程序设计语言编写的指令序列，以通过计算机执行指定的任务。

C＃是一种简单，现代，通用，面向对象的编程语言，由Microsoft在其Anders Hejlsberg领导的.NET计划中开发。 本教程将教您基本的C＃编程，并将带您了解与C＃编程语言相关的各种高级概念。

Python 是一种通用的高级编程语言，越来越多地用于数据科学和设计机器学习算法。 本教程简要介绍了 Python 及其库，如 numpy，scipy，pandas，matplotlib，并解释了如何应用它来开发解决实际问题的机器学习算法。

MyBatis 本是 apache 的一个开源项目 iBatis，2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了 google code，并且改名为MyBatis 。2013年11月迁移到 Github。

该系列文章是在研究 JDK7 源码过程中对于集合的学习总结。除此之外，还会增加 TreeMap 等集合的学习以及集合之间的对比。 我们学习集合源码的目的一个是为了学习其中的思想，另一个也是为了让我们能够更好的了解该集合，在适合的地方使用恰当的集合实现。 适用人群 适合 Java 初学者的进阶学习，集合类在 Java 中有很重要的意义，保存临时数据，管理对象，泛型，Web 框架等，很多都大量用到了集

大数据学习指南，从零开始学习大数据开发，包含大数据学习各个阶段资汇总。