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在进行编程操作的时候，我们常常会遇到很多与编程无关的项目管理工作，如下载依赖、编译源码、单元测试、项目部署等操作。一般的，小型项目我们可以手动实现这些操作，然而大型项目这些工作则相对复杂。构建工具是帮助我们实现一系列项目管理、测试和部署操作的工具。本文将对Java构建工具做简单介绍。
SVN是Subversion的简称，是一个开放源代码的版本控制系统，相较于RCS、CVS，它采用了分支管理系统，它的设计目标就是取代CVS。互联网上很多版本控制服务已从CVS迁移到Subversion。说得简单一点SVN就是用于多个人共同开发同一个项目，共用资源的目的。
使用Eclipse进行Web系统开发是一种非常流行的方式。本文将讲述如何从零开始搭建Eclipse的Web开发环境。
贝叶斯统计非常有用，也有一些基本的概念。这篇博客介绍了各种分布/概率的相关概念，并做了简单的介绍。
HFUTUtils是一个工具程序集合，方便我们平时处理数据。针对文本处理的内容较多。使用起来非常简单。是本人平时使用Java处理数据时候写的工具，方便数据预处理的。
本文介绍了文本领域的相关任务和技术，探讨了循环神经网络在文本领域的优势，并进一步研究了应用在文本领域的卷积网络方法，原文地址：https://medium.com/@TalPerry/convolutional-methods-for-text-d5260fd5675f
这篇博客是AYLIEN上的一篇关于生成对抗网络的简单介绍，包含非常简洁的代码示例。是入门非常好的材料。
![[翻译]当推荐系统遇上深度学习](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/2cdfcd04-ad6f-4183-9e6e-0c3b24ec4515.png)
翻译自Wann-Jiun Ma的Deep Learning Meets Recommendation Systems，主要讲了推荐系统的基础算法以及使用深度学习对电影的海报进行近似计算，从而推荐相似的电影。
面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，本文介绍了一个R语言处理面板数据的案例
受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是G.Hinton教授的一宝。Hinton教授是深度学习的开山鼻祖，也正是他在2006年的关于深度信念网络DBN的工作，以及逐层预训练的训练方法，开启了深度学习的序章。其中，DBN中在层间的预训练就采用了RBM算法模型。RBM是一种无向图模型，也是一种神经网络模型。
人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络很像的一种算法。之前看过一些内容始终云里雾里，这次决定写一篇博客。弄懂这个基本原理，毕竟现在深度学习太火了。
