本书旨在为新人提供自然语言处理（NLP）和深度学习，以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学习和强调实施的NLP的书，本书占据了重要的中间地带。在写这本书时，我们不得不对哪些材料遗漏做出艰难的，有时甚至是不舒服的选择。对于初学者，我们希望本书能够为基础知识提供强有力的基础，并可以瞥见可能的内容。特别是机器学习和深度学习是一种经验学科，而不是智力科学。我们希望每章中慷慨的端到端代码示例邀请您参与这一经历。当我们开始编写本书时，我们从PyTorch 0.2开始。每个PyTorch更新从0.2到0.4修改了示例。

Functional reactive programming introduction using ReactiveCocoa 中文译本

iOS核心动画高级技巧，iOS Core Animation: Advanced Techniques中文译本

我们将会通过完成一个完整的应用，展示音乐专辑和专辑的相关信息来学习设计模式在 Swift 中的实现。 通过这个应用，我们会接触一些 Cocoa 中常见的设计模式： 创建型 (Creational)：单例模式 (Singleton) 结构型 (Structural)：MVC、装饰者模式 (Decorator)、适配器模式 (Adapter)、外观模式 (Facade) 行为型 (Behavioral)：观察者模式 (Observer)、备忘录模式 (Memento)

最近以来一直在学习机器学习和算法，然后自己就在不断总结和写笔记，记录下自己的学习AI与算法历程。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

一本关于排序算法的 GitBook 在线书籍 《十大经典排序算法》，使用 JavaScript & Python & Go & Java 实现。 排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。

本书将介绍在复杂环境下的OpenCL和并行编程。这里的复杂环境包含多种设备架构，比如：多芯CPU，GPU，以及完全集成的加速处理单元(APU)。在本修订版中将包含OpenCL 2.0最新的改进：共享虚拟内存(Shared virtual memory)可增强编程的灵活性，从而能大幅度减少在数据转换上所消耗的资源和精力；动态并行(Dynamic parallelism)将减少处理器上的负载，并避免瓶颈出现；对图像的支持有很大改善，并且集成OpenGL

​ 现今，尤其是在互联网领域，大多数应用都属于数据密集型应用。本书从底层数据结构到顶层架构设计，将数据系统设计中的精髓娓娓道来。其中的宝贵经验无论是对架构师，DBA、还是后端工程师、甚至产品经理都会有帮助。

Lua 是一种轻量小巧的脚本语言，用标准C语言编写并以源代码形式开放， 其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能.

cf全称为: CoreFramework. 一个基于Reactor事件驱动与协程的lua高性能网络框架, 目前主要面向HTTP Application开发. cf内置了几十种常见的开发库与常见的第三方协议, 目前在快速开发业务原型上有不可比拟的优势. cf内部主要实现了包括HTTP与HTTP Over Websoket协议的Server, 利用轻量级协程可以很轻松保持成千上万的长连接. cf的框架内部实现源码仅几千行，同时在源码包含了一系列中文注释方便大家阅读与code review.