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机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的书籍列表 是笔者 Awesome Reference 系列的一部分；对于其他的资料、文章、视频教程、工具实践请参考面向程序猿的数据科学与机器学习知识体系及资料合集。本文算是抛砖引玉，笔者最近有空就会在 Pad 上面随手翻阅这些书籍，希望能够了解其他优秀的书籍。

Deep learning models trained to correct input errors in short, message-like text

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Pinterest 首页的 Feed 消息流，最早是按照用户的关注对象的 Pin（类似微博）聚合后按时间进行排序（自然序，类似朋友圈），后来版本的 feed 系统放弃了自然序，而是根据一定规则及算法来设计，内部称之为 Smart feed，其算法及架构根据其公开资料整理如下，值得业界做信息流产品的技术架构师参考。

文章简明的阐述了广泛深度网络的基本原理、优缺点、应用、以及示例代码。

Caffe 是一个由伯克利视觉与学习中心（BVLC）和社区贡献者开发的深度学习框架，它兼具表现力和速度，还有模块化的优点。

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深入浅出的 TF 介绍文章，第一部分主要是名词解释 :)