机器学习-异常检测算法（二）：Local Outlier Factor
Local Outlier Factor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuning et.al. 2000）, 文章发表于 SIGMOD 2000, 到目前已经有 3000+ 的引用。在 LOF 之前的异常检测算法大多是基于统计方法的，或者是借用了一些聚类算法用于异常点的识别（比如 ，DBSCAN，OPTICS）。
蚂蚁金服高级技术专家徐红星 ：蚂蚁金服大数据开放式创新实践
8月30-31日20:00-21:30，一场别开生面的技术大会—— “蚂蚁金服&阿里云在线金融技术峰会”将在线举办。本次将聚焦数据库、应用架构、移动开发、机器学习等热门领域，帮助金融业技术开发者深入解析互联网应用的前沿应用与技术实践。
[雪峰磁针石博客]python机器学习、web开发等书籍汇总
MicroPython for BBC micro:bit Technical Workshop - 2018 pdf
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BBC micro:bit is a development board to learn embedded system easily.
史上最全！阿里智能人机交互的核心技术解析
过去20多年，互联网及移动互联网将人类带到了一个全新的时代，如果用一个词来总结和概括这个时代的话，“连接”这个词再合适不过了。这个时代主要建立了四种连接：第一，人和商品的连接；第二，人和人的连接；第三，人和信息的连接；第四，人和设备的连接。
Python数据结构之集合概览
Python数据结构之集合概览集合（collection），正如其名称所示，是可以作为概念性的单位来处理的一组零个或多个项。几乎软件的每一个重要部分都涉及集合的使用。尽管我们在计算机科学中所学的一些内容已经随着技术的变化逐渐消失，但组织集合的基本原理并没有变化。
从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步
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在过去的一年中，语音识别再次取得非常大的突破。IBM、微软等多家机构相继推出了自己的 Deep CNN 模型，提升了语音识别的准确率；Residual/Highway 网络的提出使我们可以把神经网络训练的更加深。
