小编最近发现了一堆比较好的学习资源，在这里汇总一下，后面有时间慢慢学习！
1、3Blue1Brown数学课程
之前小编就整理过3Blue1Brown推出的《线性代数的本质》课程的学习笔记，除此之外，还有《微积分的本质》、《深度学习》等系列的课程。3Blue1Brown推出的数学课程用八个字形容，就是深入浅出、直观明了。对于学习数学有困难的朋友，看一下他们的课程，一定会受益匪浅。下面是3Blue1Brown在B站的中国官方账号连接截图：
链接：https://space.bilibili.com/88461692?spm_id_from=333.788.b_765f7570696e666f.2
2、李宏毅《深度学习人类语言处理》
李宏毅老师是小编最喜欢的老师之一，之前已经看过他的深度学习、强化学习、线性代数课程。最近李宏毅老师又推出了全新的《深度学习人类语言处理》课程，该课程讨论的问题是，机器如何才能使用人类所熟悉的语言与人们进行沟通。对此感兴趣的同学一定不要错过了，下面是课程目录和对应的资源链接：
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1QE411p7z3?from=search&seid=6521956778751346686
课程主页及PPT：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.html
3、王喆老师《深度学习推荐系统》
王喆老师的《深度学习推荐系统》已经上市，不过小编的书还没有收到，好气！本书可以帮助读者建立深度学习推荐系统的技术框架，并通过学习前沿案例，加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。
王喆老师知乎主页：https://zhuanlan.zhihu.com/wangzhenotes
4、圣元哥《快乐机器学习》
圣元哥的《快乐机器学习》咱们已经推荐过很多次了，最近小编也收到了圣元哥的赠书。书的内容还没开始看，但这前言，爱了爱了！
5、《深入浅出图神经网络》
图神经网络最近火的不要不要的，你确定不要了解一下么？《深入浅出图神经网络》应该是市面上唯一一本详解图神经网络的书了，小编看了一半了，真觉得非常不错，推荐给大家！
6、实战代码
最后分享两个代码仓库：
第一个是如何用30天吃掉TensorFlow2.0 ：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
第二个是DeepMatch，用于推荐&广告的深度召回匹配算法库：https://github.com/shenweichen/DeepMatch
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