目录：

• 一、hello world: 我的博客写作思路：分享对不同技术领域的宏观认识、分享对不同技术领域的学习思路、分享对不同技术领域的学习实践

• 二、优质博文良心推荐：分享在校生学习求职建议、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、智能推荐、知识图谱、小样本学习、金融科技等，可以说是面面俱到

说在前面：

• 本文所有文章的作者：FinTecher
• 本文所有文章的出处：https://www.cnblogs.com/zhengzhicong/

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一、hello world: 我的博客写作思路

1. 本人计算机专业，研究生刚毕业，即将入职金融科技领域，决定借博客园平台写自己的博客，原因如下：

• 从小白到大白，离不开各大学习平台和技术博客的指导和分享，是时候回馈了。
• 借此机会整理自己从本科、研究生到入职的经验，希望新人能够最快掌握技术。
• 未来在金融科技领域的工作与成长，也希望借博客记录下来，与各位大佬分享。

2. 接下来本人将从以下几个角度写作博客，分享自己觉得有必要分享的东西，主要面向算法层面，并答疑：

2.1 认识层面——分享对不同技术领域的宏观认识

• 如果你是一个计算机领域的本科生，你可以选择学习什么？
• 如果你是一个计算机领域的研究生，你可以选择学习什么？
• 如果你是一个计算机领域的应届生，你如何准备求职面试？
• 如果你想开始学习算法，不妨先了解人工智能有哪些方向？
• 如果你想了解金融科技，不妨先了解金融科技有哪些可能？
• ......

2.2 思考层面——分享对不同技术领域的学习思路

• python编程学习路线及笔记；
• 机器学习专题学习路线及笔记；
• 深度学习专题学习路线及笔记；
• tensorflow编程学习路线及笔记；
• 强化学习专题学习路线及笔记；
• 知识图谱专题学习路线及笔记；
• 图网络专题学习路线及笔记；
• 生成对抗专题学习路线及笔记；
• 迁移学习专题学习路线及笔记；
• 大数据专题学习路线及笔记；
• 云计算专题学习路线及笔记；
• 边缘计算专题学习路线及笔记；
• 区块链专题学习路线及笔记；
• ......

2.3 行动层面——分享对不同技术领域的学习实践

• 机器学习入门级项目及常见问题；
• 深度学习入门级项目及常见问题；
• 数据挖掘比赛/项目全流程介绍；
• 智能推荐算法演变及学习笔记；
• 强化学习入门级项目及常见问题；
• 生成对抗入门级项目及常见问题；
• 某网约车公司实习项目介绍；
• 某银行研发中心实习项目介绍；
• ......

二、优质博文良心推荐

如果你是一位在校生，欢迎浏览：

• 如果你是一个计算机领域的本科生，你可以选择学习什么？
• 如果你是一个计算机领域的研究生，你可以选择学习什么？
• 如果你是一个计算机领域的应届生，你如何准备求职面试？

如果你对人工智能感兴趣，欢迎浏览：

• 人工智能领域常用的开源框架和库（含机器学习/深度学习/强化学习/知识图谱/图神经网络）
• 人工智能新手入门学习路线和学习资源合集（含python/机器学习/深度学习/tensorflow）
• 如果你想开始学习算法，不妨先了解人工智能有哪些方向？

如果你对智能推荐感兴趣，欢迎浏览：

• 智能推荐算法演变及学习笔记（一）：智能推荐算法综述
• 智能推荐算法演变及学习笔记（二）：基于图模型的智能推荐（含知识图谱/图神经网络）
• 智能推荐算法演变及学习笔记（三）：CTR预估模型综述

如果你对机器学习/数据挖掘感兴趣，欢迎浏览：

• 数据挖掘比赛/项目全流程介绍
• 时间序列分析中预测类问题下的建模方案
• 机器学习中的聚类算法演变及学习笔记
• 异常检测算法演变及学习笔记

如果你对深度学习感兴趣，欢迎浏览：

• 深度学习中的一些组件及使用技巧
• 深度学习中的序列模型演变及学习笔记（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention机制）

如果你对人工智能中的小样本问题感兴趣，欢迎浏览：

• 人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记（一）：元学习、小样本学习
• 人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记（二）：生成对抗网络 GAN
• 人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记（三）：迁移学习、深度迁移学习
• 人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记（四）：知识蒸馏、增量学习

如果你对知识图谱感兴趣，欢迎浏览：

• 行业知识图谱的构建及应用

如果你对金融科技感兴趣，欢迎浏览：

• 从中国农业银行“雅典娜杯”数据挖掘大赛看金融行业数据分析与建模方法
• 如果你想了解金融科技，不妨先了解金融科技有哪些可能？
• 中金所金融业务知识学习笔记（含股指期货、股指期权、国债期货）

说在最后：

• 本文所有文章的作者：FinTecher
• 本文所有文章的出处：https://www.cnblogs.com/zhengzhicong/

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