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最近发现一个很适合系统补机器学习基础的网站： Richard Xu 把自己过去十多年积累在 GitHub 上的几十份讲义，重新整理成了一套交互式学习教程。 内容从回归、贝叶斯、决策树和神经网络，一直延伸到 EM、MCMC、变分推断、NTK、PAC-Bayes、Transformer 和扩散模型，基础课程与研究级内容都有覆盖。 相比直接面对一堆公式密集的 PDF，网页形式更适合按主题慢慢学习，也更容易把原本零散的知识串起来。 现在很多教程都在追最新模型，这套资源更愿意把概率、优化、推断和学习理论讲清楚。模型会不断换名字，真正帮助我们理解它们的基础却没有那么容易过时。 交互式网站： 原始讲义：

We’re with you, @ChrisJohnson28 💙 NFLPA Executive Director @JCTretter accepted the #CJ2KIceBucketChallenge# at the NFLPA Former Players Summer Getaway in support of Chris Johnson and everyone affected by ALS. Along with taking the challenge, our union is making a donation to help advance ALS research. Now, we’re challenging the NFLPA Executive Committee: 🧊 Jalen Reeves-Maybin @ReevesMaybin 🧊 Oren Burks @BangTimeBurks 🧊 Zaire Franklin @ZiggySmalls_ 🧊 Harrison Phillips @HorribleHarry99 🧊 Tanoh Kpassagnon @Passinyo 🧊 Cam Heyward @CamHeyward 🧊 Ted Karras @_Teddy_K 🧊 Case Keenum @CaseKeenum 🧊 Jonathan Greenard @JonGreenard7 🧊 Brandon McManus @TheKidMcManus 🧊 Thomas Morstead @ThomasMorstead