很多人都在问自动化测试如何入手，特在此开专题，详细讲述自动化测试相关知识，同时也欢迎大家来投稿。

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本专题主要介绍嵌入式硬件解决方案、嵌入式软件开发（mbed、RT-thread），并对当下两个平台发展及趋势进行分析。

机器人·学为机器人工程师们分享最新的机器人产品资讯、前沿技术及技术心得。 内容涵盖： • 理论：运动学、PID等； • 硬件：PLC、ARM、传感器、嵌入式系统、机械结构； • 程序：算法、C\C++学习、Python学习、机器人操作平台 (ROS)。 专注于机器人领域，倡导智能互联。

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图像处理/模式识别/机器视觉算法与应用干货分享

分享深度学习、机器学习、计算机视觉、模式识别、资源语言处理、推荐系统等领域的一些技术

专注机器学习和数据分析，Python、R、Ruby、MATLAB、Mathematica。

使用Python语言，及其在因特网信息数据获取（爬虫）和数据挖掘、机器学习上的应用。也包含python的基本使用。

机器学习算法关注机器学习，人工智能，数据挖掘，计算机视觉等相关领域的文章

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！

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