C'Joy

韩美林公开课：方圆、水墨马、设计的奥秘

自编码器提出年代较早，因此最初只是三层的全连接网络，后面加深网络、引入卷积层、增加了各种正则(去噪、稀疏、收缩)等等改进。

参考链接：
PyTorch 学习笔记：自动编码器
Illustrating latent space

https://github.com/nathanhubens/Autoencoders
https://github.com/L1aoXingyu/pytorch-beginner/tree/master/08-AutoEncoder

Simple_Autoencoder_Solution
Variational Autoencoders Explained
https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html

@Garry Tan:

At every job you should either learn or earn. Either is fine. Both is best. But if it’s neither, quit.
一份工作，要么能学到、要么能赚到，做到任一点都还行，两者兼得当然最好。如果都做不到，那还是及早退出。

Classes - Python Tutorial
Data model - Python Tutorial
Python OOP Tutorials - Corey Schafer

深度学习大讲堂 中科视拓 刘昕(CEO)
数学基础、DL简史、基础结构、CNN演化

唐杰THU: https://weibo.com/2126427211/GavUQjfLa (2018)
一个学生帮忙整理的Deep Learning模型最近若干年的重要进展。
有4条脉络，整理得很不错。分享一下。

最近看到一片文章 Hunting the Nearly-Invisible Personal Website，将互联网比作丛林：各种网站、服务、群体对应丛林中的各色物种。Facebook、Google属于大型商业捕食者，网络黑客属于小型捕食者，个人网站则属于没有存在感的边缘种群。大型商业捕食者随时警觉及打压其他商业竞争者，但对于个人网站通常不太在意。这些个人网站通过激发他人建立网站的热情延续物种，并通过交换友链提升在搜索引擎中的曝光度；还有一部分躲藏在Gopher网络或者“暗网”之中。

网络无疑降低了人们沟通与交流的门槛，但其匿名性也降低了人们对于话语的责任感，致使网络喷子随处可见。很多人为了自己心中廉价的“正义感”而不惮于说出最恶毒的言语，更是有明星在网络霸凌中选择自杀，引起广泛关注，更多的则从未能引起注意的言语伤害。