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本专题系本人的学习的记录。本人计划用业余的时间系统的学习PHP并记录学习过程的点点滴滴。 很对不住各位读者，这个专题其实是很久之前写的。一直没能去实践。再次向各位读者道歉，以后，我会用更多的时间和精力来记录。主要是为了提高自己的能力，要说能帮助到读者，那也是一件快乐的事。

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记录下自己干了些什么

数据库：mongodb、mysql等知识点

【置顶公告】为提高本专题文章质量，避免低质量无关文章重复投稿，即日起本专题将不再以公开投稿形式收录文章。有投稿需求的作者们，欢迎以私信发送文章链接的形式继续投稿！专题管理员也会适当收录一些优质的文章进入本专题，感谢大家对本专题的继续支持！ ----------------------------------------------------------- 蓬头垢面、短裤人字拖、目光呆滞、少言寡语，我们是隐匿于现代都市的键盘侠，过C++，斩Java，心有Python，胸有PHP，从世界上最好的语言中走出Html的浪潮，我们的名字叫 程序员，我们的信念叫 技术！ 主编：代码咖啡 //www.greatytc.com/users/9b87ba5fc959 为保证本专题为读者创造良好的阅读环境，为作者创造舒适的创作氛围，列本专题投稿须知如下： 1. 无推广性质链接 本专题不推荐将推广性质链接放入文章中，包括但不限于QQ/微信/微博/知乎/豆瓣等，若含有QQ群等推广信息，请放入个人主页的简介中。 【补充】考虑到一些质量优秀的文章，其作者有推自己公众号及QQ交流群的需求，为不让好文章被埋没，酌情考虑收录此类文章，推广内容仅限公众号、QQ群，且QQ群推广内容仅包含QQ号，严禁出现入群可得学习资源等截图文字信息！ 2. 推荐原创文章 本专题支持原创，禁止单纯的粘贴复制，允许原创基础上适当修改；纯粘贴复制文章，若经发现，将予以移除。 3. 收录范围 本专题主要收录技术相关文章，但不限于技术，可包括：经验谈、程序员系列小说、产品分析、下载资源等。 4. 内容排版 为确保良好的阅读体验，文章内容排版要求如下： * 段落间空一行 * 段落标题显眼 * 关键代码放入代码块 * 下载资源文请附上详细的资源说明和插图 * 贴图插图无水印、链接 * 文章样式干净整洁、大方得体 * 文章主体充实，非笔记性质内容 5. 严禁宣传广告文 本专题不建议收录宣传广告性质的文章，包括但不限于：培训机构、服务宣传、组织推广等系列主题。此类文章投稿次数达到3次及以上的用户，本专题将不再接受其任何投稿，将其列入专题黑名单。 6. 其他 若文章被收录后更新，更新后内容与上述要求不符，本专题将对文章予以移除 ------------------------------------------------------------ 技术源于信仰，我们是程序员，欢迎投稿！ ——源自【程序员技术栈】

PHP实用技术分享，这里只有干货。 讲原理，show代码。简单直接，学到知识才是硬道理。 其中有不少高级工程师和架构师的优质文章，备受鼓舞。 希望广大PHPER踊跃投稿交流。大家加个关注呗。

PHP只是一个点，与之相关的内容还有很多，比如： html\Js\mysql\nginx\linux\redis\leveldb\sphinx\swoole\c++\go等。 从一个点开始，扩散，扩散！ PHP老鸟汇集地！

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本专题招募管理员，有意向请简信私聊，谢谢！ 用来分享机器学习，深度学习，神经网络，计算机视觉等领域的一些技术。 Machine Learning 学习资料：//www.greatytc.com/p/e0238db24973 相关参考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 课程整理：//www.greatytc.com/p/182baeb82c71 3. [深度学习与神经网络(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步链接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： //www.greatytc.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“机器学习”专栏]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] //www.greatytc.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互学习！