SelfLearning

本项目共分为四大部分，分别为算法篇，工程篇、工具篇和数学篇

• 算法篇

  计划包含机器学习、深度学习、NLP、推荐系统、优化算法、强化学习和编程

• 工程篇

  计划包含Spark、Hadoop、Kafka、Flume、Flink、ES和Redis等

• 工具篇

  计划包含Git、Vim、Linux、c++、go、java和python。

• 数学篇

  计划包含高等数学、线性代数和概率论与数理统计。

上面列的大纲比较宽泛，学习过程中需谨记：有侧重点、结合实际，再就是构建自己框架

当前的项目目录如下 ，

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├── README.md
├── 工具篇
│   ├── c++
│   │   └── README.md（todo）
│   ├── git
│   │   └── README.md（done）
│   ├── go
│   │   └── go.md（todo）
│   ├── java
│   │   └── README.md（todo）
│   ├── linux
│   │   └── README.md（doing）
│   ├── network
│   │   └── README.md（done）
│   └── python
│       ├── README.md
│       ├── python_tips.ipynb
│       └── 可视化（done）
│           ├── README.md
│           ├── pics
│           │   ├── matplotlib_summary_content.png
│           │   └── seaborn_summary_content.png
│           ├── plot_zh.ttf（中文字体文件）
│           ├── tutorials
│           │   ├── matplotlib_tutorial.ipynb
│           │   └── seborn_tutorials.ipynb
│           └── 探索整理.md
├── 工程篇
│   ├── hadoop
│   │   └── hadoop.md（done）
│   └── spark
│       └── spark.md（done）
├── 数学篇（todo）
│   └── 概率论与数理统计
│       └── README.md
└── 算法篇
    ├── ASR
    │   └── ASR.ipynb（hold on）
    ├── DeepLearning
    │   ├── CNN系列（done）
    │   │   ├── CNN.md
    │   │   └── README.md
    │   ├── RNN系列（done）
    │   │   ├── README.md
    │   │   └── RNN.md
    │   ├── 问题列表（continuing）
    │   │   └── problem_lists.md
    │   └── 深度学习基础
    │       ├── README.md
    │       └── deep_learning_foundation.md
    ├── MachineLearning
    │   ├── Bagging&Boosting（done）
    │   │   └── EnsembleLearning.md
    │   ├── CatBoost（done）
    │   │   └── CatBoost.md
    │   ├── DecisionTree（done）
    │   │   └── README.md
    │   ├── LightGBM（done）
    │   │   └── LightGBM.md
    │   ├── LogisticRegression（done）
    │   │   └── README.md
    │   ├── Problem List.md（done）
    │   ├── SVM（done）
    │   │   └── svm.md
    │   └── XGBoost（done）
    │       └── XGBoost.md
    ├── NLP
    │   ├── Q&A（todo）
    │   ├── README.md
    │   ├── 算法
    │   │   ├── ALBert（todo）
    │   │   ├── Bert（done）
    │   │   │   ├── README.md
    │   │   │   ├── pkg_keras_bert_demo.py
    │   │   │   ├── pkg_keras_bert_model_image.png
    │   │   │   ├── pkg_keras_bert_training_model_image.png
    │   │   │   ├── self_keras_bert
    │   │   │   │   ├── __init__.py
    │   │   │   │   ├── backend.py
    │   │   │   │   ├── bert.py
    │   │   │   │   ├── layers.py
    │   │   │   │   ├── train.py
    │   │   │   │   └── utils.py
    │   │   │   ├── self_keras_bert_demo.py
    │   │   │   └── self_keras_bert_model_image.png
    │   │   ├── DistillBert（todo）
    │   │   ├── Ernie（todo）
    │   │   │   ├── Ernie.md
    │   │   │   ├── ernie_base10.pdf
    │   │   │   └── ernie_base20.pdf
    │   │   ├── RoBerta（todo）
    │   │   ├── Transformer（done）
    │   │   │   ├── Transformer.md
    │   │   │   ├── keras_transformer
    │   │   │   │   ├── pkg_transformer_layer2.png
    │   │   │   │   ├── toy_example.py
    │   │   │   │   └── translation_example.py
    │   │   │   └── torch_transformer
    │   │   │       └── self_practice_transformer.py
    │   │   ├── Transformer-XL（done）
    │   │   │   ├── keras_trans_xl.py
    │   │   │   └── model.png
    │   │   └── XLNet（done）
    │   │       ├── keras_xlnet.py
    │   │       └── xlnet.png
    │   ├── 任务学习（doing）
    │   │   ├── 多轮对话
    │   │   ├── 文本分类
    │   │   ├── 文本匹配
    │   │   ├── 阅读理解
    │   │   └── 命名实体识别
    │   │       └── 命名实体识别综述.md
    │   ├── 数据强化
    │   └── 案例应用
    ├── OptimizationAlgorithms（done）
    │   ├── CoordinateDescent
    │   │   ├── CoordinateDescent.ipynb
    │   │   └── README.md
    │   ├── GradientDescent
    │   │   ├── Gradient Descent.ipynb
    │   │   └── README.md
    │   └── NewtonMethod
    │       └── NewtonMethod.md
    ├── Programming（doing）
    │   ├── programming.ipynb
    │   └── 数据结构与算法.md
    ├── Recommendation（todo）
    │   └── README.md
    └── basic_concepts（done）
        ├── ConvexFunctionTheory.ipynb
        ├── ParamBayesOptimization.md
        ├── Regularization.ipynb
        ├── gradient.ipynb
        └── 点乘和叉乘.md

状态说明

状态	解释
done	目前已经总结完成
doing	目前正在总结中
hold on	暂停总结
continuing	目前阶段整理完成，后面会持续更新
todo	在计划中，未开始进行