<commit_before>* 使用基础
** 必修
 1. https://github.com/jlevy/the-art-of-command-line art of command line(无需100%掌握, 可慢慢学习)
 2. Numpy
 3. /Sed & Awk/ https://book.douban.com/subject/1236944/
 4. 正则表达式
** 编辑器二选一(日常慢慢学, 不需要系统学习)
 1. Vim
 2. Emacs
** 文档格式二选一
 1. Markdown(建议)
 2. Org

* DL相关
** 二选一
 1. http://cs231n.github.io/ CV课程
 2. http://cs224d.stanford.edu/ NLP课程
** 选修
 1. https://www.coursera.org/learn/neural-networks <NAME>
 2. https://www.coursera.org/learn/machine-learning <NAME> ML
 3. https://www.udacity.com/course/intro-to-parallel-programming--cs344 CUDA编程
 4. https://www.gnu.org/software/octave/ Octave(apt 可以直接安装)
** 参考教材
 1. http://www.deeplearningbook.org/ https://github.com/HFTrader/DeepLearningBook /The Deep Learning Book/
** 参考资料
 1. http://ufldl.stanford.edu/ http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/ http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial
 2. 工具库, 自选(Tensorflow, MXnet, torch, deeplearning4j, theano...)
 3. http://danielnouri.org/notes/2014/12/17/using-convolutional-neural-nets-to-detect-facial-keypoints-tutorial/ 实践经验
 4. http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/<commit_msg>统计学习相关内容<commit_after>* 使用基础 [这部分内容都是快速上手, 慢慢掌握, 无需系统性的学习]
** 必修
 1. https://github.com/jlevy/the-art-of-command-line art of command line(无需100%掌握, 可慢慢学习)
 2. Numpy [快速看一下可以上手使用即可]
 3. /Sed & Awk/ https://book.douban.com/subject/1236944/ 
 4. 正则表达式
** 编辑器二选一(日常慢慢学, 不需要系统学习)
 1. Vim
 2. Emacs
** 文档格式二选一
 1. Markdown(建议)
 2. Org

* DL相关
** 二选一
 1. http://cs231n.github.io/ CV课程
 2. http://cs224d.stanford.edu/ NLP课程
** 选修
 1. https://book.douban.com/subject/21249088/  http://online.stanford.edu/course/convex-optimization-winter-2014 凸优化
 2. https://www.coursera.org/learn/neural-networks <NAME> NN课程
 3. https://www.coursera.org/learn/machine-learning <NAME> ML课程 [这是基础入门课程, 已经有了经验后, 这个课程可以忽略. 但是Stanford内部的cs229值得看一下]
 4. https://www.udacity.com/course/intro-to-parallel-programming--cs344 CUDA编程
 5. https://www.gnu.org/software/octave/ Octave(apt 可以直接安装) [其实可以不学]
** 扩展选修
   1. 信息论 https://book.douban.com/subject/2305237/
   2. 统计学习相关教材:
      + https://book.douban.com/subject/3294335/
      + https://book.douban.com/subject/2061116/
      + https://book.douban.com/subject/4007200/
      + https://book.douban.com/subject/10758624/
** 参考教材
 1. http://www.deeplearningbook.org/ https://github.com/HFTrader/DeepLearningBook /The Deep Learning Book/
** 参考资料
 1. http://ufldl.stanford.edu/ http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/ http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial
 2. 工具库, 自选(Tensorflow, MXnet, torch, deeplearning4j, theano...)
 3. http://danielnouri.org/notes/2014/12/17/using-convolutional-neural-nets-to-detect-facial-keypoints-tutorial/ 调参训练的一个实践经验
 4. http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ RNN能力的说明
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