➢ deeplearnig.ai深度学习笔记合并整理到GitHub
之前deeplearnig.ai学习过程中，我不断将笔记通过博客发布（deeplearning.ai深度学习笔记），现已完结，但较为零散。
➢ Sonatype Nexus maven私服group仓库构件下载缓慢问题
部门内供大家使用的maven私服，下载构件的速度越来越慢了，很多同事频繁反映打个包光下载构件就要一个小时，苦不堪言。
➢ 吴恩达deeplearning.ai学完总结
经过两个月的努力，终于将吴恩达的深度学习入门课程学完了。算是入门深度学习了，但师傅领进门，修行看个人。下面谈一谈我的学习总结。
➢ deeplearning.ai深度学习笔记（Course5 Week3）：Sequence models & Attention mechanism
本周是deeplearning.ai系列的最后一节课，以机器翻译为例，介绍了seq2seq模型，扩展分析了beam search、bleu score和attention model。最后简要介绍了语音识别和触发词检测。
➢ deeplearning.ai深度学习笔记（Course5 Week2）：Natural Language Processing & Word Embeddings
本周从语言模型引入了词嵌入，并介绍了常用的词嵌入算法：Word2vec和GloVe；以及应用案例：情感分类和消除偏见。
➢ deeplearning.ai深度学习笔记（Course5 Week1）：Recurrent Neural Networks
| 介绍了RNN相关的模型，包括基本RNN、GRU、LSTM、BRNN以及深度RNN。顺便介绍了语言模型、采样生成新序列。相比以往，本周信息量极大，整理完后差点要吐-_- | 。 |
➢ deeplearning.ai深度学习笔记（Course4 Week4）：Special applications: Face recognition & Neural style transfer
本周介绍了CNN的两个特殊应用：人脸识别、图片风格转移。前者，着重于使用Siamese Network通过triplet loss或binary Classification解决了人脸识别的One Shot Learning问题。后者，通过构建Content Cost和Style Cost实现风格转移。另外还将卷积推广到了1D和3D数据。