面試複習鏈接整理

1.DenseNet詳解

2.機器學習與深度學習常見面試題

3.機器學習與深度學習核心知識點總結

4.深度卷積神經網絡演化歷史及結構改進網絡

5.怎樣成爲一名優秀的算法工程師

6.知識庫-技術文章

7.理解概率密度函數

8.用於在線視頻理解的高效卷積網絡

9.ECO-efficient-video-understanding

10.花花醬LeetCode

10.1Play-with-Algorithms---極好的課程以及附帶講解代碼庫

11.Leetcode 分類順序表第二版(增加重點250題)

12.LeetCode

13.LeetCodeAnimation

14.刷LeetCode的正確姿勢——第1、125題

15.《LeetBook（LeetCode詳解）》

16.海外梯子

17.套用這些經典PPT版式，小白也能做好幻燈片

18.超智能體導圖

19.機器學習、數據挖掘、深度學習經典博客網站

20.詳解機器學習中的梯度消失、爆炸原因及其解決方法

21.深度學習--防止過擬合的幾種方法

22.初識 Batch Normalization 算法

23.深度學習（二十九）Batch Normalization 學習筆記

24.反捲積(Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution)

25.FlowNet到FlowNet2.0：基於卷積神經網絡的光流預測算法

26.41個機器學習面試題

27.CTC.ipynb

28.CTC原理

29.CTC原理-這個比較好理解

30.白話CTC(connectionist temporal classification)算法講解

31.一文讀懂CRNN+CTC文字識別-圖片比較多-總結到位-好理解