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本人常用资源整理(ing...) Deep Learning（深度学习）： ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一 ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二 Bengio团队的deep learning教程，用的theano库，主要是rbm系列，搞python的可以参考，很不错。 deeplearning.net主页，里面包含的信息量非常多，有software, reading list, research lab, dataset, demo等，强烈推荐，自己去发现好资料。 Deep learning的toolbox，matlab实现的，对应源码来学习一些常见的DL模型很有帮助，这个库我主要是用来学习算法实现过程的。 2013年龙星计划深度学习教程，邓力大牛主讲，虽然老师准备得不充分，不过还是很有收获的。 Hinton大牛在coursera上开的神经网络课程，DL部分有不少，非常赞，没有废话，课件每句话都包含了很多信息，有一定DL基础后去听收获更大。 Larochelle关于DL的课件，逻辑清晰，覆盖面广,包含了rbm系列，autoencoder系列，sparse coding系列，还有crf，cnn，rnn等 。 虽然网页是法文，但是课件是英文。 CMU大学2013年的deep

plugin(插件)为nutch提供了一些功能强大的部件，nutch中很多功能都是使用插件实现的，而使用者也可以自行开发更多适合自已的插件。 nutch使用这样的plugin系统有什么好处： 1：可扩展性 通过plugin，nutch允许任何人扩展它的功能，而我们要做的只是对给定的接口做简单的实现，举个例子：我们在NUTCH里使用LOADBALANCE进行下载的插件，它就是一个对protocol这个接口的实现。 2：灵活性 因为每个人都可以根据自己的需求而写自己的plugin，这样plugin就会有一个很强大的资源库。这样对应用nutch程序员来说，他可以在自己的搜索引擎上安装符合自己需求的插件，而这些插件就在nutch的plugins中。这对于正在应用nutch的开发者来说应该是一个巨大的福音，因为你有了更多的关于内容抽取的算法来选择，很容易就增加了各种过滤规则、下载方式、解析文件类型等。 3：可维护性 每个开发者只要关注自己的问题。对于内核的开发者在为引擎内核扩展的同时，为plugin添加一个描述它的接口就可以了。一个plugin的开发者只要关注这个plugin所要实现的功能，而不需要知道整个系统是怎么工作的。它们仅仅需要知道的是plugin和plug之间交换的数据类型。这使得内核更加简单，更容易维护。 plugin的工作原理 nutch的plugin系统是基于Eclipse

作者：林梓 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23508637 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Docker 是近年来非常火的容器技术，而且啊 Docke r不仅仅是红帽和Canonical等Linux巨头眼里的宠儿，微软等专有软件公司也在热烈拥抱 Docker，所以就知道 Docker 为啥这么火了。 我相信有很多人对 Docker 感兴趣，都想学学 Docker，毕竟天天听、毕竟这么火、毕竟技多不压身呐，因此， 整理一下 Docker 资源吧，分为三个部分 ： 1） 可以系统学习 Docker 的地方： 整理几个可以系统学习 Docker 的地方，对于新手来说很有帮助； 2） Docker 资源整理： 主要是把一些可以找到 Docker 资讯、文章的地方罗列出来，方便查找相关文章； 3） 我看过的 Docker 文章： 整理一些我看过的文章，希望对你也有所帮助； 一、可以带你入门学习 Docker 的地方： 其实可以入门学习 Docker 的方式很多，不过 我整理的是可以系统学习 Docker 的 ，而不是一些零碎的知识点， 非常适合新手入门学习 ，毕竟学习任何一门新技术，一定要成体系，系统性的学习才行。 1、Docker 的官方文档和博客： Docker官方文档 Docker Blog（官方博客

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