智能一点——技术成长之路：

yiidan.wiki：

1.问题类型实验:

http://wiki.abitai.com/index.php/%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%B1%BB%E5%9E%8B%E5%AE%9E%E9%AA%8C 

2.生成模型训练需要的离线文件:

http://wiki.abitai.com/index.php/%E7%94%9F%E6%88%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E9%9C%80%E8%A6%81%E7%9A%84%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E6%96%87%E4%BB%B6 

3.

贝因美_服务迁移：

http://wiki.abitai.com/index.php/%E8%B4%9D%E5%9B%A0%E7%BE%8E 

2018.05.21：

孝松_谈话：

算法工程师_能力：

（1）算法基础

（2）读论文 做调研 作总结（http://dblp.org/ ）

（3）工程能力（能够将算法落地，实现）

2018.05.22：

1.使用Xshell连接:

Ubuntu：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/archive/2013/03/28/2986963.html 

2.word2vec:

(1)大白话讲解word2vec到底在做些什么:

https://blog.csdn.net/mylove0414/article/details/61616617 

(2)Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model:

http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/ 

(3)word2vec有什么应用？

https://www.zhihu.com/question/25269336 

（4）word2vec——高效word特征求取：

https://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/46397829/  

（5）文本特征提取_02：Word2Vec词嵌入矩阵：

https://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/54631367 

（6）文本分类特征提取之Word2Vec：

https://blog.csdn.net/m0epnwstyk4/article/details/78831091

（7）词向量之WORD2VEC实践：

https://www.cnblogs.com/Climbing-Snail/p/7729795.html

2018.05.23:

孝松_垃圾邮件分类问题_参考资料：
https://courses.lumenlearning.com/introstats1/chapter/introduction-to-logistic-regression/

孝松_SVM多类划分问题 one vs rest:

https://blog.csdn.net/lhui798/article/details/51035834 

孝松_机器学习之特征归一化（normalization）:

https://blog.csdn.net/leiting_imecas/article/details/54986045