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href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.cs.toronto.edu/%7Ehinton/science.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Geoffrey Hinton和Ruslan Salakhutdinov发表了一篇论文，&/a& 展示了一个多层神经网络如何可以一次预先训练一层。&/p&&p&在2009年，人们发现，使用足够大的数据集，你实际上并不需要预训练，并且错误率可能因为数据的增加显着下降。&/p&&p&2012年，Google的Deep Learning系统实现了人类&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//googleblog.blogspot.co.uk/2012/06/using-large-scale-brain-simulations-for.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&发现猫的&/a&能力。&/p&&p&2016年，Google的阿尔法狗打败了李世石，人工智能大火。&/p&&p&2017年，Google的&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//deepmind.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DeepMind&/a&构建了一种名为&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.engadget.com//google-alphago-ai-can-teach-itself-to-master-chess/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&AlphaGo&/a& zero的算法，该算法&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.engadget.com//google-alphago-ai-can-teach-itself-to-master-chess/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&可以自行掌握&/a& 下围棋，并取得了不错的成绩。&/p&&p&但这仅仅是一个开始。随着数据集越来越大，处理器速度越来越快，以便能够训练更多的海量数据，深度学习的能力将不断提高。&/p&&p&所以，如果你想成为这场革命的一部分，现在无疑是最佳的时间进入深度学习领域了。&/p&&p&随着GPU和大数据集一应俱全，学习深度学习的机会巨大。这样做将使你能够训练机器执行一些令人难以置信的任务，例如&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//medium.com/%40ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&面部识别&/a&，&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//thenextweb.com/artificial-intelligence//ai-is-giving-the-entire-medical-field-super-powers/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&癌症检测&/a&，甚至是&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//medium.com/mlreview/a-simple-deep-learning-model-for-stock-price-prediction-using-tensorflow-& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&股市预测&/a&。&/p&&p&这就是这些书能派上用场的地方，因为它们可以让你从零开始学习深度学习。本综述中的每一本书都有各自的优点，而且每一本书都非常出色。&/p&&p&不过，我已经把它们按我认为是最好的以及我建议学习先后的顺序排名。&/p&&p&以下是目前互联网上的12本最好的深度学习书籍：&/p&&p&&b&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2EQhUSZ/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D0& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&1.用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习&/a&&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-a28f8c99c090e34ed205a0a34f6c1c18_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&191& data-rawheight=&250& class=&content_image& width=&191&&&/figure&&p&首先，在我看来最好的一本是采用流行的机器学习库Scikit-Learn和Google的TensorFlow的实践教程来学习深度学习的书。&/p&&p&作者试图以一种几乎任何人都能理解的方式来解释复杂的话题，这在我看来是一个很大的优势。&/p&&p&我喜欢“ &a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2EQhUSZ/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D2& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&动手机器学习”&/a&，它可以让你通过机器学习项目从开始到结束。因此，你可以看到如何处理真实数据，如何将数据可视化以获取洞察力，以及重要的是如何为机器学习算法准备数据。&/p&&p&在本书后面，你将看到著名的MNIST分类器，模型是如何训练以及一些基本的机器学习分类器，如SVM，决策树，随机森林等。&/p&&p&所有这一切都是为了让你准备好本书的第二部分，内容涉及Tensorflow（包括安装）以及基本的神经网络和深度神经网络。&/p&&p&我认为这本书的结构很好，并以正确的顺序介绍了主题，而且书中的想法和具体例子都有很好的解释。&/p&&p&&b&2.&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2HLEhXV/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D3& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习&/a&&u&（Deep Learning）&/u&&/b&&/p&&b&&u&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-20e5bcdce82b91e84dd6eee_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&188& data-rawheight=&250& class=&content_image& width=&188&&&/figure&&/u&&/b&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2HLEhXV/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D5& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习&/a&，可能是本文中最全面的书。 这本书由该领域的三位专家Ian Goodfellow，Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写。此书也是唯一得到企业家马斯克认可的书。&/p&&p&这本书被许多人认为是深度学习的圣经，因为它汇集了数年和数年在一本书中学习和专注的研究。&/p&&p&这本书并不是为了专心学习，而是可以更好地用于睡前阅读，因为它充满了函数方程式，并以典型的教科书书写，所以它不会写成最有趣的风格。&/p&&p&它从一开始就介绍基础数学，如线性代数，概率论，接着转向机器学习基础，最后介绍深度网络和深度学习。&/p&&p&所以，如果你是一个渴望掌握主题并进入深度学习研究的有抱负的学生，那么这本书肯定会对你有所帮助。这可能是目前关于此主题的最全面的书籍。&/p&&p&&b&3.&a 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noreferrer&&对于外行的深度学习&/a&首先介绍深度学习，具体来说，它是什么以及为什么需要它。&/p&&p&本书的下一部分解释了监督学习，无监督学习和强化学习之间的差异，并介绍了分类和聚类等主题。本书后面将讨论人工神经网络，包括它们是如何构建的以及构成网络中每一层的部分。最后讨论了深度学习，包括构成当今许多计算机视觉算法的一部分的卷积神经网络。&/p&&p&我将这本书看作是对深度学习的介绍，并了解所涉及的概念。但实际上，我不确定这本书会对你有好处，但如果你想要一本简单的英文指南，同时又能看到很少炒作的文字，那么这本书可能适合你。&/p&&p&&b&4.&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2ERKob7/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D9& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&建立你自己的神经网络&/a&&u&（Make Your Own Neural Network）&/u&&/b&&/p&&b&&u&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-ea49a817b8d0bd6782bb8acd3f39acaf_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&193& data-rawheight=&250& class=&content_image& width=&193&&&/figure&&/u&&/b&&p&这不是严格意义上的“深度学习”，但本书将带你深入了解神经网络及其工作原理，帮助你了解深度神经网络。&/p&&p&在本书中，你可以通过神经网络的数学指导，完整的理解神经网络的工作方式。&/p&&p&你不仅可以知道他们如何工作，还可以在Python中实现两个神经网络示例，这将有助于巩固你对该主题的理解。&/p&&p&本书从机器学习的高层概述开始，然后深入研究神经网络的细节。所涉及的数学并没有超出大学水平，但包含微积分的介绍，这是以尽可能多的人访问的方式解释的。&/p&&p&有两个部分可以建立&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2ERKob7/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D11& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&自己的神经网络&/a&，第一部分是关于思想和理论的，第二部分是更实际的。&/p&&p&在第二部分中，你将学习Python编程语言，并逐渐建立起自己的能够识别手写数字的神经网络。&/p&&p&作为奖励，你还将学习如何让你的神经网络在Raspberry Pi上运行！&/p&&p&对于那些希望学习基本神经网络的基本内容的人来说，这本书是一本很棒的书，并且可以成为本次综述中有关深度学习的其中一本书的重要先决条件。&/p&&p&&b&5.&a 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noreferrer&&深度学习&/a&&u&，这本书&/u&并不太重视深度学习的数学，而是使用图表来帮助你理解深度学习的基本概念和算法。&/p&&p&本书采用与许多其他书籍不同的方法，通过提供深度学习算法的工作原理的简单示例，然后逐步构建这些示例并逐步引入更复杂的算法部分。&/p&&p&本书的目标受众非常多样，从计算机科学新手到数据科学专业人员和导师都希望以最简单的方式向学生解释相关主题。&/p&&p&就书本结构而言，你将首先学习人工神经网络的基础知识，并了解机器学习和深度学习之间的差异。之后，你将在进入卷积神经网络（CNN）和其他深度学习算法之前了解有关多层感知器（MLP）的所有信息。&/p&&p&这是一本很好的初学者书籍，可以很好地解释这些概念，但是如果你正在寻找更实用的东西，那么你应该在本综述中查找其他书籍。&/p&&p&&b&6.&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2CHqVYM/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D15& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&神经网络和深度学习&/a&&u&（Neural Networks and Deep Learning:Deep Learning explained to your granny）&/u&&/b&&/p&&u&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-3d88cf043f36dcbbb4439af_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&157& data-rawheight=&250& class=&content_image& width=&157&&&/figure&&/u&&p&一本通俗解释深度学习的书，简单地说，你的奶奶都可以在本书的帮助下理解深度学习！&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2CHqVYM/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D17& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&神经网络和深度学习&/a&：让你逐步了解神经网络和深度学习的基础知识，对于那些想要了解这个主题但不一定想深入了解所有数学背景的人来说，这本书是一本很棒的书。&/p&&p&因此，在简要介绍机器学习之后，你将学习有监督学习和无监督的学习，然后研究诸如神经元、激活函数和不同类型的网络体系结构等。&/p&&p&最后，你将学习深度学习的实际工作原理，深度神经网络的主要类型（包括卷积神经网络），如何给神经网络提供记忆，还讨论了可用的各种框架和库。&/p&&p&&b&7.&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2EVHrXf/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D18& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习基础：设计下一代机器智能算法&/a&&u&（Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms）&/u&&/b&&/p&&u&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-457f721b407dc14c5df27d30a24a00e9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&191& data-rawheight=&250& class=&content_image& width=&191&&&/figure&&/u&&p&Nikhil Buduma和Nicholas Locascio撰写的这本书以及旨在帮助你开始深度学习，但其目标是那些熟悉Python并具有微积分背景的人.&/p&&p&尽管如此，&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2EVHrXf/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D20& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习基础知识&/a&确实涵盖了机器学习和神经网络的基础，并且教会了如何训练前馈神经网络。&/p&&p&我认为这本书的亮点之一是它大量使用了Tensorflow，它是Google的深度学习框架，用于构建神经网络。事实上，书中有一整章专门介绍它，这在我看来是一个巨大的优势。&/p&&p&就本书的其余部分而言，它涉及一些相当先进的特性，如梯度下降、卷积滤波器、深度强化学习等等。&/p&&p&&b&8.&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2HNmjE3/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D21& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&学习TensorFlow：构建深度学习系统的指南&/a&&u&（Learning TensorFlow: A Guide to Building Deep Learning Systems）&/u&&/b&&/p&&u&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-b155c16c493daede915b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&191& data-rawheight=&250& class=&content_image& width=&191&&&/figure&&/u&&p&接下来是一本完全关注Tensorflow的书，本书为Tensorflow提供了一个实用的实践方法，适用于广泛的技术人员，从数据科学家到工程师，学生。&/p&&p&通过在Tensorflow中提供一些基本示例，本书开始非常入门，但随后转向更深入的主题，如卷积神经网络等神经网络体系结构，如何使用文本和序列、TensorBoard可视化、TensorFlow抽象库以及多线程输入管道。&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2HNmjE3/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D23& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&学习TensorFlow&/a&的终极目标是教你如何通过保存和导出模型以及如何使用Tensorflow服务API，在Tensorflow中构建和部署适用于生产的深度学习系统。&/p&&p&&b&9.&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2EQdewr/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D24& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&用Python深入学习&/a&&u&（Deep Learning with Python）&/u&&/b&&/p&&u&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-53bfd5c8a1a64a7d3fdf67a151cfbf6e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&199& data-rawheight=&250& class=&content_image& width=&199&&&/figure&&/u&&p&深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。&/p&&p&关于这本书的伟大之处在于作者非常有吸引力，这使得本书非常易读。正因为如此，人工智能和深度学习的一些更具挑战性的方面的布局简单易懂。&/p&&p&本书还避免了数学符号，而是专注于通过代码片段（其中有30多个）解释概念。&/p&&p&在&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2EQdewr/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D26& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python深度学习中，&/a& 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。&/p&&p&本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心思想。&/p&&p&&b&10.&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2HNqHD0/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D27& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习：从业者的方法&/a&&u&（Deep Learning :A Practitioner’s Approach）&/u&&/b&&/p&&u&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-2fcd3bd053b20e31f227ffb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&189& data-rawheight=&250& class=&content_image& width=&189&&&/figure&&/u&&p&与本&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//deeplearning4j.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&综述中&/a&的其他书不同，本书重点介绍&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//deeplearning4j.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning For Java（DL4J）&/a&，它是用于训练和实施深度神经网络的Java框架/库。&/p&&p&现在大多数人工智能研究都是用Python进行的，因为快速原型开发通常更快，但随着更多组织（其中许多使用Java）拥抱AI，我们可能会看到更多的AI算法转向Java，如DL4J。&/p&&p&本书首先是关于深度学习的初学者书籍，但如果你已经具备Java或深度学习的经验，那么你可以直接查看示例。&/p&&p&如果你在深度学习方面没有经验，但是有丰富的Java经验，那么你应该从封面阅读。如果你根本不了解Java，那么我强烈推荐阅读其中一本 &a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.bonkersabouttech.com/programming/best-java-books-for-beginners/487& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java初学者书籍&/a&。&/p&&p&通过阅读本书，你将总体了解机器学习概念，特别关注深度学习。你将了解深度神经网络是如何从基础神经网络发展而来的，你还将了解一些深层网络架构，如卷积神经网络和循环神经网络。&/p&&p&如果你熟悉Hadoop和Spark，那么你将能够了解如何使用DL4J本身的这些技术。&/p&&p&&b&11.&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2CIb1xr/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D30& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&用TensorFlow进行专业深度学习&/a&&u&（Pro Deep Learning with TensorFlow）&/u&&/b&&/p&&u&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-22ac340da2b256b8db21a_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&175& data-rawheight=&250& class=&content_image& width=&175&&&/figure&&/u&&p&本书将以亲身实践的方式教给你Tensorflow，让你能够从零开始学习深度学习，快速掌握Tensorflow API并学习如何优化各种深度学习网络架构。&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2CIb1xr/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D32& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&专业深度学习&/a&将帮助你开发调整现有神经网络体系结构所需的数学知识和经验，甚至创造出可能挑战最新技术水平的全新体系结构。&/p&&p&本书中的所有代码都以iPython笔记本的形式提供，因为我过去曾使用过Tensorflow，我发现在开发过程中使用iPython笔记本电脑非常有用。&/p&&p&本书面向数据科学家和机器学习专业人员、软件开发人员、研究生和开源爱好者，并将为你提供数学基础和机器学习原理，使你能够开展研究并将深度学习解决方案部署到生产环境中。&/p&&p&&b&12.&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2HL4ndp/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D33& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&用于深度学习的TensorFlow&/a&&u&（TensorFlow for Deep Learning）&/u&&/b&&/p&&u&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-f5867aad3cba34f9bdfcc03_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&191& data-rawheight=&250& class=&content_image& width=&191&&&/figure&&/u&&p&在撰写本文时，&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aax-us-east.amazon-adsystem.com/x/c/QsGBB0vpFfR6QGkATZy_JAIAAAFh6r_7DgEAAAFKATFiyVU/https%3A/assoc-redirect.amazon.com/g/r/http%3A/amzn.to/2HL4ndp/ref%3Das_at%3FlinkCode%3Dw61%26imprToken%3DcVb5DviODngmuuxICaXVwQ%26slotNum%3D35& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习的TensorFlow&/a&尚未发布，但可用于预购。&/p&&p&本书将通过从头开始的实例向你介绍深度学习的概念，专门为开发经验丰富的构建软件系统的开发人员但没有深度学习体系结构的经验设计。&/p&&p&本书将向你展示如何设计可执行对象检测，翻译人类语言，分析视频甚至预测潜在药物特性的系统！&/p&&p&你将获得关于Tensorflow API的深入知识，如何在大型数据集上训练神经网络以及如何在卷积网络，循环网络，LSTM和强化学习中使用TensorFlow。&/p&&p&本书的确需要一些基本线性代数和微积分的背景知识，但这是一本实用的书，旨在教你如何创建可以学习的系统。&/p&&p&&b&总结：&/b&&/p&&p&所以这就是它们，这是目前最好的深度学习书籍。人工智能，尤其是深度学习，已经非常火热了，而且这项技术已经实现了非凡的功能。然而，它仍处于起步阶段，许多组织尚未接受它。&/p&&p&但是，这恰恰是为愿意学习深度学习的人提供了时间和机会。&/p&&p&深度学习有能力改变许多行业，并且还有许多尚未被梦想过的创业公司的想法。我觉得我们只是站在技术革命的开端。&/p&&p&作为Java开发人员，我有过深度学习的一些经验，但我知道很多同事还没有学习这个主题。所以，趁早抓住机会学习吧。&/p&&p&本文由阿里云云栖社区组织翻译。&/p&&p&文章原标题《12 BEST DEEP LEARNING BOOKS IN 2018 - RANKED IN ORDER OF AWESOMENESS!》&/p&&p&作者：Baz Edwards &/p&&p&译者：虎说八道，审校：。&/p&&p&&b&更多技术干货敬请关注云栖社区知乎机构号：&a href=&https://www.zhihu.com/org/a-li-yun-yun-qi-she-qu-48& class=&internal&&阿里云云栖社区 - 知乎&/a&&/b&&/p&
摘要： AI人才缺口巨大？如果你想成为AI革命中的一员，那么你就必须要学习深度学习，看看这12本书，它们将成为你的利器！原文：我相信你应该知道人工智能，尤其是深度学习在过去5年左右取得了不错的进步。 深度学习是由少数研究人员开…
以下是我认为比较好的web开发相关的网络资源搜集，拿走吧，不用谢。&br&&b&Web后端开发，HTTP协议相关的知识是必须掌握的。&/b&&br&&b&1.HTTP协议相关&/b&&br&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/TankXiao/archive//2342672.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HTTP协议 (一) HTTP协议详解&/a& (这个链接好像坏了,可以看这里:&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.kuqin.com/web/944.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HTTP协议详解&/a&)&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/TankXiao/archive//2695955.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HTTP协议 (二) 基本认证&/a&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/TankXiao/archive//2749055.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HTTP协议 (三) 压缩&/a&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/TankXiao/archive//2793365.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HTTP协议 (四) 缓存&/a&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/TankXiao/archive//2794160.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HTTP协议 (五) 代理&/a&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/TankXiao/archive//2818542.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HTTP协议 (六) 状态码详解&/a&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/TankXiao/archive//2848906.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HTTP协议 (七) Cookie&/a&&/p&&p&以及阮一峰老师的两篇入门文章：&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ruanyifeng.com/blog/2012/05/internet_protocol_suite_part_i.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&互联网协议入门（一）&/a&&br&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ruanyifeng.com/blog/2012/06/internet_protocol_suite_part_ii.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&互联网协议入门（二）&/a&&br&&/p&&br&&p&&b&2.Python Web开发教程&/b&&/p&&p&廖学峰大大的Python教程，我见过的写得最好的Python开发教程之一。&/p&&p&地址：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.liaoxuefeng.com/wiki/958fa6d3a2e542c000& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python教程 - 廖雪峰的官方网站&/a&&/p&&br&&p&&b&3.TCP/IP协议相关教材&/b&&/p&&p&关于TCP/IP协议，初学者暂时不用投入太多精力，等以后需要网络相关的知识时参考即可。&/p&&p&地址：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/category/tcp-ip& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TCP/IP协议 - code123&/a&&/p&&br&&p&&b&4.Web开发肯定是要用到一些框架。&/b&如果是使用Python，Django是个不错的Web开发框架。以下是我收集的一些还不错的学习资料。&/p&&p&1）Django基础教程&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/575.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&被解放的姜戈01 初试天涯&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/578.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&被解放的姜戈02 庄园疑云&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/584.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&被解放的姜戈03 所谓伊人&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/587.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&被解放的姜戈04 各取所需&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/590.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&被解放的姜戈05 黑面管家&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/592.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&被解放的姜戈06 假作真时&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/594.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&被解放的姜戈07 马不停蹄&/a&&/li&&/ul&&p&2）Django练手项目（使用Django开发博客）:&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1392.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&django常用命令&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1393.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&django开发博客(1) 入门&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1397.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&django开发博客(2) 模板和数据查询&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1401.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&django开发博客(3) 静态文件、from应用与自定义&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1405.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&django开发博客(4) comments库使用及ajax支持&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1407.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&django开发博客(5) markdown支持、代码高亮、gravatar头像服务&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1410.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Django最佳实践(中文版)&/a&&/li&&/ul&&b&5.如果选择Java当做主要开发语言，则以下肯定是你想要的。&/b&&br&包括Java初级教程/进阶教程/Play框架(作者是Vamei，画面太美，所以全部收藏到我自己博客了)。&br&1）Java初级教程&br&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/606.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础01 从HelloWorld到面向对象&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/610.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础02 方法与数据成员&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/615.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础03 构造器与方法重载&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/617.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础04 封装与接口&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/619.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础05 实施接口&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/621.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础06 组合&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/623.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础07 包&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/648.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础08 继承&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/650.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础09 类数据与类方法&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/652.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础10 接口的继承与抽象类&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/654.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础11 对象引用&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/656.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java基础12 类型转换与多态&/a&&/li&&/ul&&p&2）Java进阶教程&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1001.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java进阶01 String类&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1004.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java进阶02 异常处理&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1006.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java进阶03 IO基础&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1008.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java进阶04 运行时类型识别(RTTI)&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1010.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java进阶05 多线程&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1012.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java进阶06 容器&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1014.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java进阶07 嵌套类&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1016.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java进阶08 GUI&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1018.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java进阶09 事件响应&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1020.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java进阶10 内存管理与垃圾回收&/a&&/li&&/ul&3）Java Play框架教程&br&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1074.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java Play框架教程01 简介&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1076.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java Play框架教程02 响应&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1078.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java Play框架教程03 模板&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1080.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java Play框架教程04 表单&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1082.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java Play框架教程05 数据库&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1084.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java Play框架教程06 用户验证&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/1086.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java Play框架教程07 静态文件&/a&&/li&&/ul&更多：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.code123.cc/category/java& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Java学习资源整理&/a&
以下是我认为比较好的web开发相关的网络资源搜集，拿走吧，不用谢。 Web后端开发，HTTP协议相关的知识是必须掌握的。 1.HTTP协议相关
(这个链接好像坏了,可以看这里:)
&h2&1.如何获取优质信息&/h2&&p&推荐题主看看&b&李奥&/b&的【&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/leocc& class=&internal&&知乎深挖掘系列文章&/a&】。&/p&&p&简介：&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&【排名篇】如何挖掘优质的用户和高质量的答案&/a&&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&【收藏篇】如何利用收藏夹挖掘自己的兴趣领域&/a&&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&【谷歌篇】如何利用谷歌搜索引擎和搜索神技巧 &/a&&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&【知乎篇】如何利用好知乎自身的功能高效挖掘&/a&&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&【插件篇】知友开发的知乎插件方便大家深挖掘&/a&&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&【知友篇】如何与感兴趣的知乎优质用户做朋友&/a&&/p&&p&通过这六篇文章应该可以让题主学会如何快速高效获取优质信息。 &/p&&p&另外推荐几个索引问题： &/p&&ul&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&知乎上的大牛们是怎样搜集资料的？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/#tc_qz_original=& class=&internal&&如何在知乎上找到自己喜欢的知乎专栏文章？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/#tc_qz_original=& class=&internal&&有哪些不错的知乎收藏夹值得推荐？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/#tc_qz_original=& class=&internal&&知乎在各个领域有哪些值得关注的用户？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/#tc_qz_original=& class=&internal&&知乎都有哪些值得推荐的专栏？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/#tc_qz_original=& class=&internal&&知乎上有哪些精彩的匿名回答？&/a&&/li&&/ul&&hr&&h2&2.如何整理和学习这些优质而驳杂的信息&/h2&&p&举个例子：&/p&&p&&b&首先，要学会筛选信息：&/b&&/p&&ul&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&如何提升自己对信息的分析能力？&/a&&/li&&/ul&&p&&b&其次，要学会信息整理：&/b&&/p&&ul&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&怎么样整理、巩固平常积累的零碎知识？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&如何有效地进行资料整理？&/a&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&如何把学到的知识系统化？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&怎样在知乎学习？&/a&&/li&&/ul&&p&&b&最后，对吸收的知识进行管理：&/b&&/p&&p& 比如思维导图：&/p&&ul&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&怎么使用思维导图？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&思维导图真的有效吗？&/a&&/li&&/ul&&p&可以利用一些软件进行知识管理，比如：&/p&&ul&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&如何通过 Evernote 将收集的资料整理成可用的知识体系？&/a&&/li&&/ul&&hr&&p&在编辑答案时搜索到的一些【知乎指南】，也许很少有知友会看到这些信息，顺便贴在这里吧&/p&&ul&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/#tc_qz_original=& class=&internal&&知乎怎么混？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/#tc_qz_original=& class=&internal&&新人来到知乎应该注意哪些问题？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/#tc_qz_original=& class=&internal&&为帮助刚注册的知乎用户尽快上手，你作为老用户对其有哪些建议？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/#tc_qz_original=& class=&internal&&知乎上哪些类型的内容（包括问题和回答）会被删除？&/a&&/li&&li&&a href=&http://www.zhihu.com/question/#tc_qz_original=& class=&internal&&个人设置中的「隐私保护」选项如何使用？&/a&&/li&&/ul&&hr&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&更新记录：
修复失效链接，简单排版
&/code&&/pre&&/div&
1.如何获取优质信息推荐题主看看李奥的【】。简介：
谢邀。&br&看到题主这个脑图，基本是可以有个初步结论：题主对推荐的理解可能非常浅显，知道推荐大概有什么东西，但不知道怎么具体落地。也没有想怎么做视频的推荐。很多功能点不是刚开始就需要考虑的，很多需要仔细考虑的却没有考虑。&br&关于推荐的一些通用的基础知识，我之前倒是总结过一些，想了解的话可以看一下：&br&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&【推荐系统那些事儿·一】从天猫双11到余弦公式 - 知乎专栏&/a&&br&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&【推荐系统那些事儿·二】常用推荐策略介绍 - 知乎专栏&/a&&br&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&【推荐系统那些事儿·三】推荐策略设计的Notes - 知乎专栏&/a&&br&关于里面提到的一些基础知识不再重复。只是扩展下，如果让我来做这个视频推荐，我会怎么想这个问题，以及怎么做这个项目。&br&&b&1. 视频推荐的特殊性&/b&&br&视频领域或者说内容领域，和商品、电影、书籍、音乐还不太一样。主要有是时效性要求高，推荐需要考虑多推荐新的好的视频，在最需要推荐的时候，往往缺少足够多的数据。而商品、电影，书籍、音乐则对时效性不那么强。而内容类的推荐，给予标签的推荐会更通用一些。&br&&b&2. 是否需要个性化推荐？&/b&&br&是否需要个性化推荐，需要在做个性化推荐之前思考清楚。很多公司觉得个性化推荐能解决一切问题，这是战略上很偷懒的行为。换个角度，如果你就每天更新100个视频，你分成10个大类，每个类更新平均10个差不多就行了。然后排序就按照播放量排序就OK。&br&基本思路是，如果信息比较少，一个feed流就OK，如果信息比较多，则做分类，如果信息更多，分类无法处理，那么搜索推荐才应该被考虑。&br&如果场景是在详情页的推荐，那是不是同分类的推荐就基本OK，或者简单协同过滤也就基本OK。&br&&b&3. 实现的路径&/b&&br&一个成功的推荐系统应该是什么样子，什么机器学习，及时反馈，惊喜感，大家都能拽几个词。然后，我们怎么做到这步？却很少有人去真正想。一个牛逼的蓝图，必须有如何实现的路径。一开始画个这种看似面面俱到，但其实一年半载出不来的东西是肯定是不行的。&br&&b&4. 一个可能的方案&/b&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-efabf0fd8_b.jpg& data-rawwidth=&977& data-rawheight=&966& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&977& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-efabf0fd8_r.jpg&&&/figure&简要描述下：&br&对于内容库的搭建，前期根本没有能力做太多机器学习的挖掘性工作，人工分类就够了。如果真的是PGC或者UGC的话，这个视频量其实不会太多。&br&对用户的分类基本是根据用户消费了哪些方面的内容打分类标签。分类标签粒度也应该是和体量相匹配。&br&算法设计主要是基于用户分类标签和内容分类标签的匹配。用户消费过A标签的内容可以给用户A标签，同时也可以推荐A标签关联性极高的B标签的内容，比如：用户有游戏视频的标签，也可以根据标签间关联性推荐动漫标签下内容。关联关系既可以人工标注，也可以简单的算法计算，比如CF。最终结合业务指标进行打分。&br&上线之前一定要有离线评估，离线评估指标是算法调整的指导性指标。真实上线前也需要有合理的AB test，对于实验方案和指标都需要认真考虑。&br&&b&5. 写在最后&/b&&br&构建个性化推荐有若干种方法，不同公司也有不同公司具体的情况。而不管什么方法，不管什么公司，在做个性化推荐的时候，都会发现一堆各种各样的坑。这些坑不会在论文里，也不会在书里。通用方法不经打磨很难使用在具体的场景和业务。而机器学习也未必比部分人工规则有太大的优势。&br&这个答案说道底，也只是个分析问题的参考。&br&如果非要说给题主什么建议的话，那就是：&b&多看看有用的案例，&/b&&b&多掂量自己的业务场景，多掂量自己的机器计算能力，多掂量自己的业务人员水平。&/b&
谢邀。 看到题主这个脑图，基本是可以有个初步结论：题主对推荐的理解可能非常浅显，知道推荐大概有什么东西，但不知道怎么具体落地。也没有想怎么做视频的推荐。很多功能点不是刚开始就需要考虑的，很多需要仔细考虑的却没有考虑。 关于推荐的一些通用的基…
&p&&b&谢邀。此文虽长9000字整 ! 全手码，预计花费您10分钟左右才能阅读完，建议不跳读。值得收藏。这是知乎朋友的热情啊，一个小时之内，就看到了收藏是点赞的三倍！！！哈哈，为什么! ! !&/b& &/p&&br&&p&&b&①时间&/b&&/p&&p&如果你想要在某个知识领域成为the best of the best，你必须要花至少10000小时实实在在的练习和学习。&b&然而，Josh Kaufman却推翻了这些观念，提出了你只需要20小时就能不错的掌握一个全新的知识和技能。&/b&
如果我们能在最初的20小时内熬过初学阶段的不适感和挫败感，我们其实能很轻松地掌握一个全新的领域。哈！20个小时＝2个沉睡的夜晚＝1周娱乐时间的总合，听起来的确很不错。
嗯，我的意思是用20小时学习一门大学教材。&/p&&br&&p&&b&②案例&/b& &/p&&br&&p&高效利用时间的&b&案例&/b&：&b&学更多更多的知识，做更多更多的事情。简直是知识、精神双饱满！！&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.scotthyoung.com/blog/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&斯考特·杨（Scott Young）&/a&12个月之内，&b&自学&/b&完成了传说中的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.eecs.mit.edu/academics-admissions/undergraduate-programs/course-6-3-computer-science-and-engineering& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MIT计算机科学课程表&/a&的全部33门课，从线性代数到计算理论。按照他的进度，读完一门课程大概只需要&b&1.5&/b&个星期。&b&这是我见过的大学生里在学习方面活得最充实的人。&/b&
我曾经对他的学习方法做过超认真的整理：&a href=&http://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&怎样做才能不虚度大学的时光？ - 白诗诗的回答&/a&&/p&&p&
关于他的学习方法，&a href=&http://www.zhihu.com/people/warfalcon& class=&internal&&warfalcon&/a& 评价如是：&/p&&br&&blockquote&评价a:&b&每天学习10小时，10天左右就要考试一次，并通过，这个学习效率非常高，更不用说重复了33次。在学习一门新的知识时短时间集中注意力不难&/b&，但持续一段时间之后，如果做不到很好的&b&放松&/b&，只要持续二、三个月左右就会达到一个瓶颈，理解能力和心理状态无法继续，这个&b&瓶颈&/b&会重复出现，就象考研时很多人前几个月都能坚持下去，但到6、8月之后就无法坚持。&b&重复三次左右会面临一个临界点，度过这后就很容易继续了。&/b&
评价b:刻意练习没有“寓教于乐”这个概念。&b&曾经有个著名小提琴家说过，如果你是练习手指，你可以练一整天；可是如果你是练习脑子，你每天能练两个小时就不错了。高手的练习每次最多1到1.5小时，每天最多4到5小时。没人受得了更多。&/b&一般女球迷可能认为贝克汉姆那样的球星很可爱，她们可能不知道的是很少有球员能完成贝克汉姆的训练强度，因为太苦了。&/blockquote&&br&&p&&b&③可实施性&/b&&/p&&br&&p&&b&“在学习一门新的知识时，短时间集中注意力不难” + “（刻意练习）高手的练习每次最多1到1.5小时，每天最多4到5小时。没人受得了更多”→→→→结合我们20小时学一门教材的目标，可以得出一个结论：&u&我们进行的不是严格意义刻意练习，我们的强度也没有那个国外小子那么高，而且一轮下来只要20小时，即便是用刻意练习的方式进行，也是可以接受的&/u&。学完一科，我们可以进行休整放松，不用严打紧逼。而且就我个人而言，一天高效学习时间安排在八个小时左右，是可以执行的。&/b&&/p&&p&&b&&u&但是，要保证利用好八个小时的高效时间&/u&。&/b&&/p&&br&&br&&p&&b&④如果保证利用好自己的高效时间？
学习仪式感：&/b&&/p&&p&&b&人，藉由这种仪式带来的仪式感，来给自己一种强烈的自我暗示---------这种自我暗示能够使自我变革，把自己的专注力、反应能力、运动能力迅速提升。&/b&&/p&&br&&p&为了保证高效时段得到利用，我把每一次学习当成月考甚至高考一样的对待。
为了高考你会提前准备什么？
物质准备:吃饱穿暖
精神准备:考前睡眠充足
知识储备:复习再复习
在高考之前，脑海里，我们已经把在考场上的表现重复了多遍。&/p&&p&再来看看，我是怎么为一次高效学习进行仪式感建立的:
&u&物质&/u&:水、巧克力、计算器、文具。在正式学习之前，我会在桌上一字排开，以防临时需要某些东西时手忙脚乱去到处翻。&/p&&br&&p&&u&精神&/u&:在前一天晚上，我就想好第二天又要进行高效学习了，所以我会安心睡去，而且如果你已经在前一天高效学好的话，会在一种满足感和新的期待中睡去。
&u&时间&/u&:比如，八点是我的正式学习时间，我会保证八点之前提前赶到那里，坐在椅子上调整出最舒服的学习姿态。
&b&提取半个小时&/b&到达学习现场，我会做以下工作:&/p&&p&&b&仪式第一步:启动
1.把准备好的物品摆在桌上。
2.深呼吸一口气，然后做眼保健操。
3.闭着眼按摩太阳穴一个八拍。&/b&
注:&b&眼保健操的第三个八拍和第四个八拍互换&/b&，多年的眼保健操经验告诉我，原本第四个八拍（轮刮眼眶）做完之后，眼睛睁开是会一片模糊感，眼液汪汪，十分不舒服。（ps.重新排版此文的时候我才发现，对于眼保健操我也是蛮有见解的嘛！！！哈哈哈&b&。)&/b&&/p&&br&&br&&p&&b&仪式第二步:预热&/b&&/p&&p&翻看即将在要来到的两个小时之内需要学习的内容，心里有个大概。我会多浏览几遍某些重要的概念以及例题，但是我不会把这个活动当做是我的正式学习的过程，就好像你考试之前翻书，多看几遍重难点考点只是为了考试更好的发挥，而不能把这个过程计入考试本身一样。我现在做的活动，只是为了等一下正式学习更好的强化效果。&/p&&br&&p&&b&仪式最后一步:静心&/b&&/p&&p&在八点之前的一分钟，我会盖上书本。静静等着一分钟的流逝，八点钟一到，就带着喜悦感平静地翻开书本。因为有了那么多前戏的酝酿，你都不知道我多么的期待这么一次高效的学习的来临啊。&/p&&br&&br&&p&大学学习的方法千差万别，比如，&b&有人有能耐能泡老师透到题，或者被老师泡也能泡到题，这种做法我认为是最高效的，有了考试题目就只需要锁定知识点夺取高分。这种做法我十分欣赏，&/b&但只有一点我不喜欢，那就是逃避了学习过程，没错，我也要考高分，但我只想踏踏实实的通过正常的学习完成这个过程。不过，我的踏踏实实要是和很多人一样一章一节的看下去，那就是侮辱我自己了，因为那样我会看不到最后，就止不住困倒在书上了。&/p&&br&&p&我个人的方法就是对这个踏实过程的一次优化，让自己在持续反馈之中达成&u&纯20小时高效学习一门学科&/u&的目的。&/p&&br&&p&&b&第三步：正式高效率学习&/b&&/p&&br&&p&&b&步骤如下:&/b&&/p&&p&&b&第A步:&/b&&/p&&br&&p&&b&第一遍阅读
1.&u&看目录&/u&知道这一章重点在哪一节，这一节大概用来解决什么问题
2.看章后习题，&u&圈出术语&/u&--------这个术语基本上就是本章的知识点了
3.根据术语去书中&u&划概念和术语解释&/u&--------如果有些术语不能理解，请使用网络百度术语名词解释
4.术语理解后带着术语去理解书中的&u&图表和例题以及案例&/u&&/b&&/p&&br&&p&&b&⑤为什么不首先直接去阅读文字呢？&/b&&/p&&br&&p&对此，我还当真有些个人的强烈认知:理工科的书在我看来是不能谈「理解」这个词的，&u&尤其是工科的书，&/u&我认为就是一份份的说明书，讲机械那就是机械的说明书，讲制图那就是制图的说明书，这些说明书和商品说明书没有本质区别，只是它们通过系统化的学术语言衔接成书、成册——但本质上一本说明书的集合。洗衣机说明书有什么作用？那就是告诉购买者如何操作、如何保养、注意事项。&u&平时我们会嘲笑某些人看不懂说明书，其实不是对方理解力有问题&/u&，而是我们市面上多少说明书简直垃圾，写的不够明确、简洁，导致阅读者操作困难。&/p&&br&&p&同样，我也认为我们的教科书并不都是一本本优秀的说明书合集，因为它们的书写内容是由个人写就，说明的操作细节根据他个人的智识水平书写，他并不曾统计所写的每一句话是不是让读者看起来更加容易形象的理解。&u&我是说，不好的说明书才需要额外的理解，好的说明书只需要我们按着步骤流程一步一步操作就可以达到目的，只有书写不明的说明书才考验读者额外的理解能力。&/u&&/p&&br&&br&&p&从某个意义上来说，你学习某一本书，如果看不进去，可能不是你理解有问题，你应该换一本书。我们什么时候讲理解能力？中文阅读理解，英文阅读理解，文学作品，“我爱你，你懂我心吗？”，那是中文，英文。感性表达的时候需要你的理解，文人思维表达的时候需要你的理解，读哈姆雷特的时候需要你的理解，需要一千个读者有一千个哈姆雷特的理解。&u&讲机械机构的时候如果你说不理解，那多半是书本表达的问题&/u&，不是你理解力有问题。可以长高宽表达的东西，你说你理解它干嘛？难道某个机械结构脉脉含情的给你传达某种信号，需要你理解她的弦外之音！？
以上是对教科书的微词。&u&我意思是这样的，大学本科教材有可能的话去换几本看看，可能有比较容易“理解”的书呢？&/u&中国大学教材烂，这也是为什么国外大学教材受欢迎的原因。
&u&但是，对于多数人而言，外文教材好啊好啊，其实都是喊在嘴巴上，看我这篇文章你都嫌长，你绕个远道去看外文教材？&/u&网上的公开课也比中国教授讲的好呀，推荐者万万众，实践者几几人！&u&更何况，多数人外文的书是看不懂的，那么，就踏踏实实的看你们学校的教材，照样可以学好，此时才显得我的这个&b&建议&/b&之有含量&/u&。&/p&&br&&p&&b&（在重新排版的时候，我请额外圈出一句话：&u&推荐者万万众，实践者几几人！&/u&——这句话太好了，且做我的名言2号。）&/b&
这个&b&建议&/b&是这样：&/p&&p&看书看不进，就牢牢抓住书本的&b&例题、案例、图表&/b&。因为&u&例题讲具体情境、图表具有可视化、案例就是讲具体的运用&/u&——&b&这些都比理解文字描述容易的多&/b&。而且，例题里面包含了对关键知识点的运用，案例和图表其实都是为了辅助你理解正文文字内容的。所以，&u&只要我们配合最少量的文字看懂了案例、图表，就达到了对知识的了解&/u&，&u&接着我们再去看例题就知道了知识运用场景&/u&，之后，&u&我们再反复地做题目，从而达到了对知识点的掌握&/u&。&/p&&br&&br&&p&这里还给你明确指明了什么叫了解、知道、掌握，课本往往会有学习要求，比如本节达到“掌握”的程度，而第二节只要“了解”就够了。那什么是“了解”、“知道”、“掌握”呢？光看这几个词汇，你是不是感觉在学习过程中，还是难以把握好“理解”等词汇的&b&度&/b&？&/p&&br&&p&从刚刚前段的描述中，其实已经给你活生生明确了呀:&/p&&br&&p&1.“配合&u&最少量的文字&/u&看懂了&u&案例、图表&/u&，就达到了对知识的&b&了解&/b&”。&/p&&p&2.“接着我们再去看&u&例题&/u&就&b&知道&/b&了知识运用的场景”。当然，这里的知道是对于“知识运用场景”的知道，如果是“知道某种知识”，那我给的定义是:当我提起某专有术语名词、某理论的时候，你能想得起来有那么一回事。比如我说到隔壁小王出轨了，你说“哦，那个小王八啊，我&b&知道&/b&”------那你就真的知道了，也许对于这种男女之事，你知道的还要更多，可能已经达到了掌握甚至熟练运用的程度。在这个男女例子的场景中，你表现的是一个好学生的角色——主动掌握的东西不由自主地就比“课标要求”的多得多。&/p&&p&3.“我们再&u&反复地做题目&/u&，从而达到了对知识点的&b&掌握”&/b&。&/p&&p&4.如果我们用所学知识去&u&解释问题&/u&、或者直接体现在&u&实际操作&/u&中，那就是&u&运用&/u&了。&/p&&br&&p&以上就是我们需要尽量弱化教材文字阅读的原因。&/p&&br&&p&学习请以&u&一章为单位&/u&，因为拉长战线会拉长反馈周期，对于学习实际效果不利。如述进行完以上的步骤，读完一章后，可以轻松休息片刻。在&a href=&http://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&哪些实用的小方法、小技巧、好习惯能让人每天进步？ - 白诗诗的回答&/a&中，我提到，我会在这种休息间隙做&b&俯卧撑：&/b&&/p&&br&&blockquote&&b&有没有人认为健身必要但同时觉得浪费时间？&/b&工作间歇、课间休息期间，眼看四下无人，哗哗哗，30个俯卧撑一两分钟内已经完毕，我擦，不仅&b&劳逸结合&/b&，三头肌一个月内暴结实！！！&/blockquote&&p&放心：男孩子的话，这30个俯卧撑放心做好了。虽然方法是我提供的，但是我不向你要30个俯卧撑的版权！&/p&&br&&br&&p&&b&⑥这是我要提的另一个重点:能量分为身体能量和情绪能量。&/b&&/p&&br&&p&&u&学习过程中，比如在图书馆学习，我见到很多人在学习过程中是没有补充能量&/u&的，当然也有人吃些小吃和零食，但这个和我所说的能量没有屁毛的关系呀，多数人正式的能量补充时间是中午时段的午餐，&u&在我看来，对于一个有志于高效学习的学习者，只有午餐一个常规性能量补充时段，显然是严重不够的&/u&。&/p&&br&&p&&b&能量补充&/b&:&/p&&br&&p&1.&b&身体能量&/b&。&u&精深练习的人最多达到1个小时1.5个小时，这是很累的，也就是说，会消耗大量的能量。所以，你得需要及时补充能量&/u&。两个小时的高效学习期间，分为两段，一段五十分钟左右，中间休息，这个时候就可以补充能量。所以，巧克力就派上用场了。人和人千差万别，原因之一就在于人与人吃的方式不一样。&u&身体的直接能量是&b&葡萄糖&/b&，它把葡萄糖当资金一样运用&/u&。当身体能量不足时，首先剥夺的是心智能量，这时补充一些&b&糖类&/b&（&u&功能性饮料、奶昔、蜜水、果汁都是很好的能量来源&/u&），就会精力高涨，恢复冒险精神以及能够进行更加冷静的思考。&u&所以，巧克力是我个人选择&/u&。为了防止做广告，我绝不会告诉你是只是高力士牌而已……&/p&&br&&p&2.&b&情绪能量&/b&。很多人不知道情绪也是一种能量吧？一对夫妻，两个在公司都拼命工作，但一回到家里就经常吵架，是他们脾气不好喽？另外有对夫妻，下班很早，夫妻两个经常甜蜜去逛街么么哒，他们的脾气就好了？可是，这时候我告诉你，他们其实就是同一对夫妻，你又怎想？&/p&&br&&p&为什么这样？这是-------&u&因为拼命工作不仅仅需要物质能量，而且繁杂的工作在白天还消耗了他们大量的情绪能量&/u&，老板多给你任务，你心里不满意，你能表现吗?是不是没有表现出来呀？对呀，你没有表现出来，你压抑了心中的不满。压抑这个不满的情绪用什么？答案的确是物质能量-----因为身体时时刻刻都要消耗它，但是还不够，因为还有一个事实：&b&压制某一刻某一时的不满情绪，其实主要消耗的是情绪能量&/b&。那这样导致情绪能力下降，导致自控力下降，回家失控可不就吵起喽？&/p&&br&&p&&u&是的，情绪能量需要补充&/u&。&/p&&br&&br&&p&平时还有这样的例子，比如我决定跑步，开始信心满满要跑一个月，结果没有几天就懈怠了，不是累了，而是情绪上感到疲劳了，产生厌倦感了。&/p&&br&&p&这时候，&b&解决情绪疲劳，有一个方法:那就是放松&/b&。&/p&&p&听音乐吧，听好听的音乐，在这里，我要提一个建议：&u&在经济条件能承受的范围内，尽量买一根质量超好的耳机。羞涩的说，我有一根了，音效超级棒！同样，有可能就买一台超棒的音箱……这是和丁元英学习的&/u&。（《遥远的救世主》的男主，电视剧是个人超级推荐的，个人认为是一部比原著好看的老电视剧。）&/p&&br&&p&前面我也说了，还可以做运动。我看到某些办公室里面有健身器材，相当羡慕，不过作为学生，我只能四下下无人，那一段看来还得再引用一遍，反正是我自己的版权：&/p&&blockquote&&b&俯卧撑
有没有人认为健身必要但同时觉得浪费时间？&/b&工作间歇、课间休息期间，眼看四下无人，哗哗哗，30个俯卧撑一两分钟内已经完毕，我擦，不仅劳逸结合，三头肌一个月内暴结实！&/blockquote&&p&俯卧撑随便做，不收费！&/p&&br&&br&&p&解决&b&厌倦感&/b&，我也有一个办法：&/p&&br&&p&那就是，&u&完成规定任务量之后，在某一个热情高涨的时候索性中断学习&/u&。这边的需要&b&强调&/b&一下，&u&是完成规定任务量之后------中断这个动作是发生在整个学习的后期，而不是你学得一高兴就中断，你要是这么蠢，只能嫁给我了！！&/u&！
村上春树跑步几十年，我最喜欢他的一点，是他会在跑步感觉良好的时候主动结束，这样他就会对第二天的跑步充满期待。&u&因为人们对一些事情，总是能够清晰的记得事件的&b&开头&/b&和&b&结尾部分&/b&，在此基础上，我还要重点提醒的是，当时间一长，我们能记住关于一件事物的主要部分其实是&b&事物留给我们的感觉&/b&而不是事件本身&/u&。村上春树以充满愉悦感的时候作为结束点，跑步对他来说自然会是一种“愉悦感”能隔天连续的体验。这是很智慧的。&/p&&br&&p&更多的例子我不想举例了，比如长篇写作者中有许多作家也往往用这样的方法，比如写到高潮达到部分主动停下来，因为高潮情绪很强烈，在第二天接着创作是，就容易找回感觉，从而继续写下去。&/p&&br&&p&&b&事物的原因是一致的。所以，请你在晚上时段，即最后一个高效学习时段之后，接着再学习一段时间，正当感到愉悦、感到收获满满、感觉到学习仍然高效的时候&/b&——&b&立刻中断你的学习&/b&，收拾书本滚回家找对象玩耍吧。这么做的原因在于：&/p&&br&&p&理论上，你一天的高效学习已经接近极限了，这只不过是高效学习的余温而已，所谓的高效更可能是感觉上的高效，再继续进行下去只会让热情从峰值递减。&u&如果你在对学习感到糟糕的时候结束一天的学习，我想说，你真是愚蠢，总是竭尽全力的消耗完自己&/u&。你的确是拼命学到乏力的程度了，没错，确实可以承认你真的很拼很努力。如果学习只是一次性交易的话，你这种努力就值得嘉奖；可惜，学习它是一个长期的过程。&u&每一次，当你学到无力时才恋恋不舍地结束&/u&，你用“精疲力竭”给一天的学习画上了句号，很令人感动。&u&但是，你可知道，你每一天学习的最后体验点就是&/u&&b&&u&“累”&/u&！&/b&今天你是通过竭尽全力的方式学到很多东西，可是，&u&当“明天”来临的时候，你对于“今天”关于学习的最后印象只会是“&b&累&/b&”。“后天”、“大后天”......每一天都以“累”的感觉最为结尾点-----那么这个“累”就是你带给每一个“明天”的学习痛苦感。这种”&b&累&/b&“的感觉会累积变浓，因为每一天关于学习最后的那个感觉都会留下来，积累在你潜意识情绪认知里面。你因为一次次过度学习，从而导致了一次对学习的厌恶感的积累。——可笑你得不偿失！&/u&
而这正是多数人的做法:趁着精力十足拼命学习，学得无休无止，直到精疲力竭才罢休。哇塞，今天他妈的好有成就感，我学了满满一天，好有收获！——看到没，这种人很快会懈怠下来，你看到他第二天，第三天可能就去看电影去玩耍了，他说，那是劳逸结合，他说有学就要有玩……从我独特的角度来看，&u&此人每次如此耗尽一天“彻底”学习的后果是，在他潜意识印象中，会不断累积对学习的厌恶感，因为他总是在学习达到疲劳低谷点的时候才结束，自然有一种“学习使人疲累”的累积印象，所以，他的那种学习方法不长久&/u&，因为一个人如果不是经过科学合理的调节，自然而然做到一个“精力旺盛”+“想要学习”的每一天，那是很少见的。当然，有时候他也会精力状态，但没有合理利用起来，居然还被他一次性刷爆了！
&u&再者，他所谓的“收获满满”如果有一天遭受到打击，比如，现实证明他所学一无是处的时候，他心中就会倍加懊悔&/u&，懊悔当初那些拼命学习的付出是否值得，而这个&u&懊悔的对象无疑是「学习」&/u&，他以为无用的学习使得他之所学无用武之地，&u&在抱怨学错知识内容的同时不可避免的是他也会对「学习」行为本身产生一度的怀疑&/u&，你看，一个人对学习的厌恶，对学习的恐惧，就是如此积累而来的。现在，你说，一个人对学习的厌恶是自然由来的吗？人是不爱学习的吗？人是可以热爱学习的，但是需要方法，需要遵从人的心理特点。&u&当我说到这里的时候，请你听从我的建议:无论是什么学习，如果有这件事情来说对你重要，也有必要，但是你却讨厌它，那么请你在讨厌的时候立马去学习它，学到你喜欢它的时候立刻中断它。因为人都是追求快乐的，你学到情绪快乐的时候就中断，你的情绪就会带领你再来领略一次那种似曾相识的快乐，即便你的情绪不会主动带你来，也不要紧，因为你至少不会在心理上抗拒了&/u&。&/p&&br&&p&&u&当你看到以上的观念的时候，可以点赞加感谢甚至加关注了，因为我第一次在这里说这个东西，有幸，你也看到了。所以，是缘分，我谢谢我自己，这是一个多么好的观念呀，不敢说你在别的地方有没有见过，但是，在我的认知范围内，把这个观念用于学习，真是一种创造&/u&！&/p&&br&&br&&p&&b&第B步:回顾&/b&
看完一章之后，这一步简直轻松，一页一页翻过去，对主要知识点、概念，脑子里有一个回顾，知道这一章有讲什么内容。
&b&第C步:做题&/b&&/p&&p&&b&a计划&/b&.找例题，做例题。不看答案，能做多少就做多少，做完对答案，紧接着完整抄一遍标准答案→→去章后看看有没有会做的题目，有会做的就做下去→→没有就跳回来看第二个例题，方法一样→→如此循环往复&/p&&p&以上流程，如果五个例题抄完仍然没有头绪，那么太好了，说明你还没有理解教材，或者你的基础不扎实，这个就更好解决了:进行b计划
b计划&/b&:遇到这种阶段性的困难，只能加强对教材的针对性理解。在例题解答答案步骤中圈出那些重复出现的关键词以及章后题目含有的术语，再进一步去阅读相关知识点的概念、案例、图表。接着回来做题。如果不行，更加简单了:进行c计划
c计划&/b&:能让你进行到b步骤的书，我有理由相信那应该是类似《固体物理》一类的教材了