以下是11月份免费 Chat Top 5，绝对高人气，感兴趣的你可以扫码活动下方二维码免费复购。
从 Quora 的 187 个问题中学习机器学习和 NLP 参与人数：226
Chat 评分：5.00
分享人：Chen_h，AI 算法工程师，擅长利用 TensorFlow 处理 NLP 问题。曾任职蘑菇街（美丽联合集团）和 AI100（CSDN）担任算法工程师。主要负责项目：语料文本分类，聊天机器人设计与开发，组织举办大数据竞赛。 简书ID：chen_h 微信公众号：coderpai
本场 Chat 内容简介：
Quora 已经变成了一个获取重要资源的有效途径。许多的顶尖研究人员都会积极的在现场回答问题。
以下是一些在 Quora 上有关 AI 的主题。如果你已经在 Quora 上面注册了账号，你可以订阅这些主题。
虽然 Quora 有许多主题的常见问题（FAQ）页面（比如，这是一个机器学习的 FAQ），但是这些 FAQ 都是非常不全面的，或者不够精致。在这篇文章中，我试图做一个更加全面的有关机器学习和NLP问题的FAQ。
Quora 中的问答没有那么有结构性，很多对问题的回答都是非常不尽如人意。所以，我们尽量去整理一些好的问题和一些相关的好的问答。
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参与人数：245
Chat 评分：5.00
分享人：Chen_h，AI 算法工程师，擅长利用 TensorFlow 处理 NLP 问题。曾任职蘑菇街（美丽联合集团）和 AI100（CSDN）担任算法工程师。主要负责项目：语料文本分类，聊天机器人设计与开发，组织举办大数据竞赛。 简书ID：chen_h 微信公众号：coderpai
本场 Chat 内容简介：
最近机器学习工程师已经成为了一个非常热门的岗位，很多的工程师都想转行到这个岗位。本文根据 Coursera 上面的课程，列了一个从新手到专业工程师的学习计划，提供给大家学习。
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参与人数：639
Chat 评分：4.93
分享人：龙辉，灰狐创始人，连续创业者。爱好广泛，喜欢自由开放、电音电竞、书籍电影等。接触开源已有17年的时间，协作开发了10多个开源项目，在工作中也大量使用开源软件，一直学习研究开源项目，并把它们整理到灰狐百科 https://github.com/huihoo/wiki 灰狐，一个开放式组织，提供开源软件解决方案和咨询服务，微信号：huihoo 欢迎添加。
本场 Chat 内容简介：
本场 Chat 我们来一起了解、学习一些常见的开源软件。
在这里我们把你可能用到的开源软件分成 4 大类 15 个小类 45 个软件去有层次的了解和学习。这些被选的开源软件都经过广泛应用、有用户群和稳定的更新频率，它们可能不是最流行的，但具有一定的代表性，提供给大家学习参考。
应用类：框架、企业应用、编辑器
数据类：数据科学、大数据、机器学习、汽车机器人
服务类：云计算、数据库、消息队列、服务器
系统类：操作系统、编译器、虚拟机、编程语言
我们知道在众多开源软件中选择本身就极具挑战，因为涉及广泛的比较和排除，也因为不同场景不同应用对开源软件的需求是不一样的。这里的简单分类只是一个参考，希望它能起到一个抛砖引玉和触类旁通的作用，大家可在这个基础上进行修正和延展。若有不妥和错误，还请指正和谅解。
实录提要：
小企业的架构受限于技术人员已掌握了什么，怎么选一个容易兼容扩展的框架？
有哪些能提高开发效率的软件，如何通过开源软件提高开发效率？
学习开源软件的时候，什么时候应该阅读源码？阅读源码的方法是什么？
如何根据自身需要快速辨别一个开源软件是否适合自己？
开源软件有很多，需要对每个开源软件都要了解吗？了解到什么程度？
怎么开启开源软件源码学习，在没有文档的情况下，又怎么了解开源软件架构？
对于大的开源项目，如何学习和参与？
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参与人数：670
Chat 评分：4.84
分享人：李龙生，河北大学工程管理硕士并于 2012 年获得软件设计师中级职称，从事一线IT开发管理工作6年，对 java、python 等语言有实际开发经验，热衷于算法学习、算法分析以及机器学习，乐于分享 。
本场 Chat 内容简介：
大数据以及人工智能越来越流程，你是否可以轻松适应大数据编程，函数式编程在其中起着重要作用，如何从面向对象编程跳槽到函数式编程？你是否觉得函数式各种概念难于理解？
本场 Chat 将为你解答。我将为你分享亲身学习和理解关于函数式编程的经验：
高阶函数、闭包、匿名函数等
高阶函数和闭包是啥关系？
柯里化
函数式编程思维
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参与人数：599
Chat 评分：4.82
分享人：肖志华，ID：rNma0y，信安自学，白帽子。撞过很多坑，跌撞复前行。研究方向 Web 安全，反黑产。熟悉 Web 安全攻击及防御技术，现惊龙安全团队负责人
本场 Chat 内容简介：
在昨天，一个 DNF 的钓鱼页面引起了我的注意，按照常理来说，腾讯游戏的钓鱼链接发送到 QQ 中，不到一分钟便会被拦截提示危险。
而对方 URL 腾讯并不做拦截，于是我和朋友分析了其原理，通过多次实验现已经能够成功绕过 QQ 检测实施钓鱼攻击。本场 Chat 我将站在攻击者的角度来复现环境：
如何绕过 QQ 检测
基于 Adaboss 算法的反钓鱼模型（URL，特征匹配）
现今黑产钓鱼网站常见反检测技术
内容包括但不限于以上。
因为本人能力有限，也希望有这方面经验的朋友（恶意内容检测类）来参与讨论。
最最最重要的是，本场 Chat 交流模式有所改变。GitChat 是个凝聚众人智慧的地方，所以这场交流的主场属于大家，我想听听大家对钓鱼技术的看法。
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