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  • 大数据和AI领域不可错过的10大网站

    日期: 2018-09-03
    浏览次数: 134

          

    大数据和AI领域不可错过的10大网站


    随着人工智能和大数据技术的快速发展,相关的技术知识也普及开来。

  • 如何在众多网站中寻找最有价值的知识信息?

  • 如何在最短的时间内获得最新的所需技术资讯?

  • 哪里有最权威的技术知识和经验?

  • 本文整理出人工智能和大数据相关领域最实用、质量最高的10个技术类网站,既有丰富技术知识,也可以用于学术研究,提供给大家参考。


    大数据和AI领域不可错过的10大网站


    1. Google AI Blog
  • 内容主要是AI相关

  • 例文:SLING: A Natural Language Frame Semantic Parser

  • 更新频率:未知

  • 链接:research.googleblog.com


  • 大数据和AI领域不可错过的10大网站


    该网站的文章内容为谷歌最新的研究成果,极具权威性和学术性。据以往经验来看,其网站文章更新,就会受到疯抢,不到24个小时便能搜索到译文,由此可以看出该网站的水准的确很高。



    2. Towards Data Science


  • 内容主要是数据科学类

  • 例文:Building an Altcoin Market Sentiment Monitor

  • 更新频率:平均每日三至四篇

  • 链接:towardsdatascience.com


  • 大数据和AI领域不可错过的10大网站


    Towards Data Science是一个内容非常丰富的数据科学学习网站。大多数的文章都是以案例展开,并附有代码和配图,文字严谨且具有良好的逻辑性,手把手教你如何去操作,对于数据科学的初学者非常友好。



    3. Analytics Vidhya


  • 内容主要是人工智能和数据科学类

  • 例文:The Essential NLP Guide for data scientists (with codes for top 10 common NLP tasks)

  • 更新频率:平均每周一篇

  • 链接:www.analyticsvidhya.com/blog


  • 大数据和AI领域不可错过的10大网站

    Analytics Vidhya与Towards Data Science一样,这也是一个优秀的数据科学教育网站。在它的blog里面,大多数的文章以教程的方式展开,并附有代码。除此之外,还有一些纯干货型文章,例如:The Essential NLP Guide for data scientists (with codes for top 10 common NLP tasks)。



    4. Kdnuggets


  • 内容主要是计算机科学类

  • 例文:PySpark SQL Cheat Sheet: Big Data in Python

  • 更新频率:优质选文成批发放,两至三周一更新

  • 链接:www.kdnuggets.com 


  • 大数据和AI领域不可错过的10大网站


    Kdnuggets是一个内容覆盖非常广泛的网站,不论是就职干货还是技术难题,它总会有相关的文章。该网站的文章质量非常高,因此是各大公众号的“兵家必争之地”。建议多挂住网站左下角的“Most Popular”和“Most Shared”里的文章,快捷高效地获取优质文章。



    5. Pete Warden’s Blog


  • 内容主要是人工智能相关

  • 例文:How do CNNs Deal with Position Differences?

  • 更新频率:平均两月一篇

  • 链接:https://petewarden.com


  • 大数据和AI领域不可错过的10大网站


    这是技术牛人Pete Warden的个人博客。他的文章更新较慢,但是内容严谨且具权威性。文章大都附有图片和代码进行解释。该网站是一个很好的研究性信息来源,和Google Research Group一样,文章一出,非常容易遭到疯抢。另外,文章的内容比较艰深,同时篇幅长,比较适合学术研究使用。



    6. Revolution Analytics


  • 内容主要是News & Learning Resource

  • 例文:Compare outlier detection methods with the OutliersO3 package

  • 更新频率:优质文章成批发放,平均每月一次

  • 链接:http://blog.revolutionanalytics.com


  • 大数据和AI领域不可错过的10大网站


    Revolution Analytics是一个杂文网站,种类繁多。平时会发布一些结构较小的文章,而每个月都会出现一次Roundup。这个Roundup通常分两个部分: 新闻和学习资源。建议主要关注这个Roundup里的学习资源,有许多技术性的文章质量很高。



    7. DZONE


  • 内容主要是各种计算机相关信息

  • 例文:NLP in Python

  • 更新频率:平均每日每种类别都会更新一到两篇文章

  • 链接:https://dzone.com


  • 大数据和AI领域不可错过的10大网站


    Dzone的内容对于计算机领域的知识覆盖简直让人惊讶,不论是AI、云计算、数据安全还是计算机性能、IoT和网站设计,这网站都有相关的文章,并且分好了类别。该网站的更新速度很快,而且每次都会对各个类别的文章进行大量更新。但是,对于文章质量来讲,还需要认真甄别。



    8. Codementor


  • 内容主要是各种附代码技术类干货

  • 例文:Introducing pydbgen: A random dataframe/database table generator

  • 更新频率:每月一篇

  • 链接:https://www.codementor.io/community/topic/data-science 


  • 大数据和AI领域不可错过的10大网站


    Codementor对于文章管理不是特别好,文章没有分类,因此很难摸清楚它发文章的具体套路。根据经验,这个网站所发的文章基本都是技术性文章,帮助解决各种技术性问题的,大都附有代码,因此比较干货。



    9. Data+Science


  • 内容主要是数据可视化

  • 例文:Finding the Nearest Ocean Coast or any Nearest Point on a Map in Tableau

  • 更新频率:每月两篇

  • 链接:https://www.dataplusscience.com/insights.html


  • 大数据和AI领域不可错过的10大网站

    Data+Science的主题是数据可视化。因此,它的所有文章都是数据可视化案例,其中比较多见的就是Tableau的case。Data+Science的最大特点就是其运用到极致的版面设计美学。文章的排版、配图还有操作解说都安排得整洁美观,对于读者来说也格外赏心悦目,文章的内容也是干货满满。



    10. Edwin Chen’s Blog


  • 内容主要是人工智能类

  • 例文:Exploring LSTMs

  • 更新频率:未知

  • 链接:http://blog.echen.me


  • 大数据和AI领域不可错过的10大网站


    关注这个Blog,很大程度上是因为一篇爆热文:Exploring LSTMs。这篇文章在刚刚发出来以后,被各大公众号争相翻译和转发。它的文章质量非常高,同时讨论的也是非常前沿的话题,因此称之为“篇篇热门”并不为过。但是它的缺点也非常明显,大牛更文更得非常慢,文章之间隔了几个月是常有的事。另外该网站发布的文章篇幅较长,内容艰深,对于读者的英文水平和AI专业知识要求非常高。






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