出自 MBA智库百科()
外汇期货合约（Foreign Futures Contracts）
　　外汇期货合约是一种交易所制定的标准化的法律。该规定交易双方各自支付一定的和，并按照交易币种、数量、与地点等一定数量的。在实践中，交易双方很少进行实际货币的，而是在到期前作反向操作使原有合约对冲掉。
　　1、是在交易所集中交易的一种，通常交易场所固定，交易时间有限制。
　　2、外汇期货合约是。
　　3、外汇期货合约实行。
　　外汇期货合约的具体内容包括交易币种、、等，如表1。约占全球外汇期货合约成交量的90％以上。
日元、英镑期货合约内容
交易单位报价方法最小变动单位最小变动值购买数量限制交割月份交易时间(美国中部标准时间)25000英镑美分／英镑5点(0.0005)12.5美元6000份2800美元2000美元3、6、9、12月上午7：30—下午1：24日元美分／日元1点(0.000001)12.5美元6000份2100美元1700美元3、6、9、12月上午7：30—下午1：30
　　外汇期货合约一般都以报价，即以每单位货币值多少美元报出。其行情通过大众媒体广为，随时可以得到。表以日刊登的美国前一天外汇期货行情表中的瑞士法郎行情为例，说明外汇期货合约的报价。
　　表中第1行为行情表标题“”；第3行中Open指当天；High指当天最高价；Low指当天最低价；Settle指当天清算价，即用以确定合约价值和进行的，一般以收盘前30—60秒钟的价格为准；Change指当天清算价与前一天清算价的差额，正号表示上升，负号表示下降；Lifetime High指该合约自交易以来曾经达到的最高价；Lifetime Low指该合约自交易以来曾经达到的最低价；指尚未对冲的合约数目。表中第4行表示交易的瑞士法郎合约标准金额为12.5万，以每一瑞士法郎多少美元报出。第5行至第7行左边的标题表示在6月、9月和12月到期，标题后面的数字是具体行情。最后一行Est Vol指当日成交的合约数目；Vol Thur指前一日成交的合约数目；Open int指前一日未对冲合约总数；最后一个数字指前一日与再前一日未对冲合约数的差额。
　　从表可知，交易的6月到期的瑞士法郎期货当天开盘价为每一瑞士法郎0.7287美元(以0.7287／SF表示)；当天最高价为0.7289／SF5当天最低价为$0.7265／SF；当天清算价为0.7269／SF，比前一天清算价下跌0.0041／SF；6月到期的瑞士法郎期货曾经达到的最高价为0.8040／SF，最低价为0.6580／SF；未对冲的合约数目为25824份。当天成交的瑞士法郎期货合约总数为15660份，前一天成交总数为11260份；前一天未对冲合约总数为26963份，比再前一天增加了263份。
　　外汇期货合约与两者的定义相同，功能相近，但仍有一些不同点。两者的主要差异如下：
　　1、市场性质不同
　　外汇期货合约是在集中市场 (交易所) 交易，而外汇远期合约的交易则是在 (银行柜台) 进行。
　　2、到期日不同
　　外汇期货合约有标准化的到期月、日的订定，而外汇远期合约的到期期限则是随顾客需要而量身订做，通常是在一年以内。
　　3、价格决定的方式不同
　　外汇期货合约价格的决定，是透过在交易所的过程或是电子交易系统达成。外汇远期合约的与卖价，则是由的考量与利率差异而后决定报价。
　　4、预防违约的方式不同
　　外汇期货合约对的的管制，是依靠保证金要求与每日评价制度来防堵的发生。没有要求，但银行会对客户进行，或是只对有良好长期关系的客户提供。
　　5、交割方式不同
　　外汇期货合约部位的结清很少采，多采；外汇远期合约则几乎全都是实物交割。
　　6、不同
　　外汇期货合约的交易成本是，而外汇远期合约虽不收，但买卖价差其实即是所收到的某种形式的“”。
　　7、交易时间长短有别
　　外汇期货合约在交易所订定的的营业时间内交易。外汇远期合约的交易则是透过的全球网路连线系统达成，因此可以说是一天 24小时都在交易。
陈国龙.国际金融
（第二版）.浙江大学出版社,2007.8
黄燕君，何嗣江.新编国际金融.浙江大学出版社,2005年01月第1版
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以上内容根据网友推荐自动排序生成&p&我在第一次学习因果推断（causal inference）的时候也有这个疑惑。最近又在阅读一些关于因果推断的内容，试着回答一下。（所有讨论均基于unconfoundedness假设。）&/p&&p&按照我的理解，题主的想法可以写成：对于W=0和W=1两类数据分别用两个函数f(X,0) f(X,1)来做回归。（因为W是二值的，这样和题主说的f(X,W)应当是没有区别的。甚至可能会更好，比如一个高维的模型很容易忽略掉一维的W，因为在unconfoundedness假设下X的维数往往是非常高的。）有些时候会把这种解决因果推断的算法称之为预测模型(predictive model)。我印象中有很多关于因果推断的介绍会提到“Why naive predictive model doesn't work”之类的话题。下面的是我对这个问题的一点理解，不一定对：&/p&&p&事实上很容注意到，在两种情形下这一问题可以很直接使用回归模型解决。一种是我们可以同时观测到Y(1)和Y(0)。另一种情形是测试策略完全随机（randomized control trials），即测试策略W独立于Y(1)，Y(0)。这两种情形下，平均因果作用（average treatment effect）可以轻易地通过样本来估计：Y_hat|W=1 -Y_hat|W=0。因果作用（individual treatment effect）可以通过回归模型估计：f(X, 1) - f(X, 0) 。&/p&&p&&b&事实上在因果推断最核心的困难就是，对于每个X, 我们永远无法同时观测到Y(1)和Y(0)。&/b&完全随机测试事实上就是在模拟同时观测到Y(1)和Y(0)的情形。然而因果推断往往是基于观测数据的，完全随机测试是很难做到的。&/p&&p&如果考虑更合理的假设的话，有大量经典例子用于说明为何这种直接(naive)的预测模型并不总是奏效。简单来说就是处理机制（treatment assignment policy）W和Y具有相关性，如果不固定X的话。因此，直接分两类数据，W=0和W=1，对（X,Y）用naive的回归方法得到的估计是有偏的。我一时间没有找到合适的图，应该可以很容易找到一些直观的回归的例子说明这一点。&/p&&p&题主的问题1：那么能不能通过选取某种合适的目标函数，使得直接拟合f(X, 1)和f(X, 0)的方法奏效呢？我的理解是：可以是可以，然而并没有什么用。实质上就是你用回归的语言（选取某种合适的目标函数等等）把很多因果推断的方法重写了一遍。而这种重写之后的表述十分不自然，因为这个问题本质上和传统回归问题对数据的假设有所不同（下详述）。&/p&&p&以下都是我个人的理解（非常high-level且intuitive），或许也是对题主问题2的一种回答吧。&/p&&p&假如我们直接对(X,W,Y)做回归，我们的观测数据分布是 &img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=p%28x%2Cw%2Cy%29+%3D+p%28x%29p%28w%7Cx%29p%28y%7Cw%2Cx%29& alt=&p(x,w,y) = p(x)p(w|x)p(y|w,x)& eeimg=&1&& ，其中 &img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=p%28w%7Cx%29& alt=&p(w|x)& eeimg=&1&& 是我们的处理机制。在iid假设之下，我们的回归方法能够优化的损失函数实际上是这样一个损失函数：&/p&&p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Cint_%7B%5Cmathcal%7BX%7D%7D%5Cint_%7B%5C%7B0%2C1%5C%7D%7D%5Cint_%7B%5Cmathcal%7BY%7D%7D+%28f%28x%2Cw%29+-+y%29%5E2+p%28x%29p%28w%7Cx%29p%28y%7Cw%2Cx%29+dxdwdy& alt=&\int_{\mathcal{X}}\int_{\{0,1\}}\int_{\mathcal{Y}} (f(x,w) - y)^2 p(x)p(w|x)p(y|w,x) dxdwdy& eeimg=&1&&&/p&&p&(这里使用平方误差只是举个例子，关键是分布。)&/p&&p&而我们要估计因果作用（individual treatment effect）&/p&&p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Ctau%28x%29+%3D+%5Cmathbb%7BE%7D%28Y%7CX%3Dx%2CW%3D1%29+-+%5Cmathbb%7BE%7D%28Y%7CX%3Dx%2CW%3D0%29& alt=&\tau(x) = \mathbb{E}(Y|X=x,W=1) - \mathbb{E}(Y|X=x,W=0)& eeimg=&1&&&/p&&p&记 &img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Chat%7B%5Ctau%7D%28x%29+%3D+f%28x%2C1%29+-+f%28x%2C0%29& alt=&\hat{\tau}(x) = f(x,1) - f(x,0)& eeimg=&1&&&/p&&p&对应于这个问题，我们的损失函数是 &img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Cint_%7B%5Cmathcal%7BX%7D%7D+%28%5Chat%7B%5Ctau%7D%28x%29+-+%5Ctau%28x%29%29%5E2+dx+& alt=&\int_{\mathcal{X}} (\hat{\tau}(x) - \tau(x))^2 dx & eeimg=&1&& 。稍作化简可以得到：&/p&&p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Cint_%7B%5Cmathcal%7BX%7D%7D+%28%5Chat%7B%5Ctau%7D%28x%29+-+%5Ctau%28x%29%29%5E2+dx+%5Cle+2%5Csum_%7Bw%5Cin+%5C%7B0%2C1%5C%7D%7D+%5Cint_%7B%5Cmathcal%7BX%7D%7D%5Cint_%7B%5Cmathcal%7BY%7D%7D+%28f%28x%2Cw%29+-+y%29%5E2+p%28x%29p%28y%7Cw%2Cx%29+dxdy& alt=&\int_{\mathcal{X}} (\hat{\tau}(x) - \tau(x))^2 dx \le 2\sum_{w\in \{0,1\}} \int_{\mathcal{X}}\int_{\mathcal{Y}} (f(x,w) - y)^2 p(x)p(y|w,x) dxdy& eeimg=&1&&&/p&&p&注意到这里w的部分和上式的不同。我们可以近似地（因为是不等号）认为，为了估计因果作用（individual treatment effect），我们想要优化的是当W|X服从一个均匀分布之下的目标。而我们的数据来源中W是服从我们的处理机制(treatment assignment policy) &img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=p%28w%7Cx%29& alt=&p(w|x)& eeimg=&1&&的。这样就不是一个典型的iid假设之下的回归问题了。（这里也可以看到为什么完全随机试验下这个问题很容易地用回归的模型解决，因为此时W|X服从均匀分布。）&/p&&p&当然，我们有很多手段可以矫正这个分布去处理这个分布不合（distribution mismatch）的问题。如果用题主的话说就是选取某种合适的目标函数。事实上，整个因果推断中和counterfactual相关的讨论，几乎全部都可以视作是在解决这个问题。inverse propensity score/re-weight 就是一种非常自然的方法。如果我们非要在回归的框架下把inverse propensity score重写一遍也是可以的。但是没有太大的意义而且比较麻烦就是了。&/p&&p&而题主的第二个问题中的“本质区别”，如果按照我的理解就是因果推断中的数据分布是依赖于我们的处理机制的，而我们的损失函数却又是按照另一个分布计算的，这和回归问题中关于数据的iid假设非常不一样。&/p&&p&&b&因此硬要说特例，也可以把因果推断（causal inference）看做是回归的特例。但并不是一个平凡的特例。&/b&一个或许不太恰当的比喻是：分类也是回归的一个特例，但是大家往往也单独研究分类问题。当“特例”本身具备太多自身独有的性质时，往往单独讨论更高效。&/p&&p&至于题主的另一个问题“机器学习训练的模型已经无法写成简单的函数形式了，为什么因果推断还是以线性模型为主。”因为：&/p&&p&1. 感觉统计和机器学习毕竟是两个community吧（笑）。统计领域关注的重点本来确实不太相同。研究因果推断的大部分还是在统计这个community里。我读到的因果推断的大部分文章还需要讨论error的asymptotic distribution/Gaussianity呢。如果用deep learning的model哪儿能干这个。所以以前这样的工作很少，更多的还是两个community不太相同的原因吧。&/p&&p&2.所以最近改变了啊（笑）。 最近出现了一些用更复杂的模型做causal inference的工作，尤其是一些也在机器学习的community里的人的工作。比如David Sontag在ICML‘17的这篇工作，基本上就是用一个deep nn去做回归。同时为了解决上述的distribution mismatch问题，从一个泛化误差界出发加入了一个惩罚项：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&generalization bounds and algorithms&/a& 。以及Stefan Wager的工作：讨论如果把任意准确度高的机器学习模型当做一个black-box的predictive model，如何能有效提升因果估计的准确度：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&[] Learning Objectives for Treatment Effect Estimation&/a& 。&/p&&p&&br&&/p&&p&=====&/p&&p&再多说一点：我认为在机器学习领域中和因果推断最为接近的问题反倒不是回归，而是强化学习（reinforcement learning）和上下文老虎机（Contextual Bandit，我自己都无力吐槽，有更合适的中文表达请告诉我，笑）中的离策略方法（off-policy）。因为它们的核心挑战都是：当我的奖励反馈是&bandit feedback&--只有采用对应动作（action）才能观测到时，该怎么办？这和上面说的因果推断的核心困难的来源是一致的。因果推断的Y(i)对应强化学习中的奖励函数，因果推断中的处理（treatment）对应强化学习中的动作（action）。我们永远只能观测到对应的某种反馈而不是全部--因果推断中称之为潜在结果（potential outcome）而强化学习中把这种性质叫做&bandit feedback&。因果推断中的因果作用估计（treatment effect estimation）对应于强化学习中的离策略策略值估计（off-policy policy evaluation）。因果推断中的实验设计（experimental design）对应于强化学习中的离策略策略学习（off-policy policy learning）。而inverse propensity score的方法在强化学习中往往称为importance sampling。这两个领域才是讨论的问题其实相差不多，却在用两套完全不同的术语，摊手。&/p&
我在第一次学习因果推断（causal inference）的时候也有这个疑惑。最近又在阅读一些关于因果推断的内容，试着回答一下。（所有讨论均基于unconfoundedness假设。）按照我的理解，题主的想法可以写成：对于W=0和W=1两类数据分别用两个函数f(X,0) f(X,1)来做…
&p&TL;DR：有同学反应资源太多不知道从何看起，或者有点基础了想快速上手，因此就直接把几个比较好的教程放在这里，后面的内容作为参考。&/p&&ol&&li&Stanford的CS 20SI课程，专门针对TensorFlow的课程，&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//web.stanford.edu/class/cs20si/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Tensorflow for Deep Learning Research&/a&&/li&&li&两本书籍：TensorFlow
Machine Learning Cookbook以及TensorFlow for Machine Intelligence，这两本网络均有pdf版本，请自行搜索。&/li&&li&Udacity公开课，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//cn.udacity.com/course/deep-learning--ud730& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习&/a&&/li&&/ol&&p&&br&&/p&&p&有些技术（网络方面）在知乎是不适合公开讨论的，因此还是要贴上自己这篇博客的链接：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//hp.stuhome.net/index.php//tensorflow-learning-paths-2/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&新手向的TensorFlow学习之路2（Learning paths 2）&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&前言：其实TensorFlow本身仅仅是一个分布式的高性能计算框架，想要用TF做深度学习，仅仅学习这个框架本身是没有太大意义的。因此应该将TF看作技术路线中的一个核心点，去掌握整个开发所需要的必要技术，知识。尤其是深度学习的基本原理，这对日后搭建模型，模型调参以至提出新的模型都是极其有用的。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//hp.stuhome.net/index.php//tensorflow-learning-paths/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&第一篇&/a&学习之路写于2016年6月份，时过境迁，特别是深度学习这个日新月异的领域，隔了那么久，不得不说已经有些过时了，并且随着学习的深入，越发觉得之前的学习之路过于笼统，加之TensorFlow发布了1.0正式版，因此整理一下，再次写一篇。这次在内容的结构上将会大体分为三种，首先是&b&公共基础部分&/b&，这个无需多解释。另外，一个是&b&偏向应用性质的快节奏（fast peace），针对不想也没必要深入了解理论知识希望尽快应用的人群&/b&，另一种是&b&偏向研究性质的人群（hard way），针对例如研究生之类希望深入理论知识的人群&/b&。当然，hard way的前提是fast peace。但是写法上，并没有分别写，因为某种意义上这两种是相互包含的，分开写会显得冗长与重复，因此采用粗体标记提示特定部分是属于哪一种。&/p&&p&&b&1. 稳定的网络【公共基础】：&/b&这是个不是技术的技术，TensorFlow毕竟出自Google，官方文档访问不是很稳定。&/p&&p&&b&2. Github【公共基础】：&/b&这是个开源程序的网站，Linux内核在这个网站也有镜像。Github的核心是Git，一种版本控制系统，已经逐渐取代SVN。这个网站托管了很多高质量的或者说世界顶尖的开源项目，比如TensorFlow。学习一下这个网站如何使用，注册个账号，学习一下Git的使用方法。这个网站有自己的tutorial和guide。而且后期自己的项目管理多半也会用到git，所以，早点学习肯定是有好处的。&/p&&p&&b&【fast peace（即简略的快节奏教程，下同）】&/b&：&/p&&p&1. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//gitref.justjavac.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Git 参考手册（推荐）&/a&&/p&&p&2. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//rogerdudler.github.io/git-guide/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&git – the simple guide&/a&&/p&&p&3. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.tutorialspoint.com/git/git_quick_guide.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Git – Quick Guide&/a&&/p&&p&&b&【hard way（即大而全的完整或者正式教程，下同）】：&/b&&/p&&p&1. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//git-scm.com/doc& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Pro Git与Git的参考文档&/a&&/p&&p&2. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.vogella.com/tutorials/Git/article.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Git – Tutorial&/a&&/p&&p&3. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.tutorialspoint.com/git/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Git Tutorial&/a&&/p&&p&&b&3. Python【公共基础】：&/b&这是一种非常流行的脚本语言，庞大的第三方库可以快速写出短小容易理解的代码，而且也是TensorFlow的推荐开发语言。不仅仅是对于TensorFlow这门语言很重要，对于整个机器学习，应用层面放眼望去基本就是Python与R的天下了，而R更偏向与统计学领域，深度学习Python简直是红透了半边天，当然我是针对初学者，如果已经掌握了其他语言，例如Java，C++，那么其实理论上而言可以不用掌握Python，选择自己熟悉的语言的API即可。但是对于TensorFlow，只有Python的API最全面，文档社区也最完善（截至2017年3月），当然随着TensorFlow的发展都会完善，可是现在就要用呀：）。而且，最重要的是，对于已经掌握其他语言的人来说，学习Python不会花费太久的。并且，Pytohn写起来短小精悍，易于理解，很适合这种用来搭架子调用框架而且不怎么需要考虑效率的场景（一般来讲，最需要效率的部分框架会用C++实现，Python仅仅是作为顶层去调用）。另外，推荐学习Python3，这才是Python的未来，2.7的支持在2020年会停止。而且，后面会知道的，对于Python2.7向3的支持很多情况仅仅是import几个future包。&/p&&p&&b&【fast peace】&/b&：&/p&&p&1. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.stavros.io/tutorials/python/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Tutorial – Learn Python in 10 minutes&/a&&/p&&p&2. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.tutorialspoint.com/python/python_quick_guide.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python Quick Guide&/a&&/p&&p&3. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//developers.google.com/edu/python/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google’s Python Class&/a&&/p&&p&&b&【hard way】&/b&：&/p&&p&1. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.liaoxuefeng.com/wiki/958fa6d3a2e542c000& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&廖雪峰的Python教程&/a&&/p&&p&2. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//docs.python.org/3.5/tutorial/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Python Tutorial&/a&&/p&&p&&b&4. Linux【公共基础】：&/b&TensorFlow的主要运行平台之一就是Linux，但是正式版对Windows的支持日趋完善，真的没时间学习Linux平台可以先在Windows上运行TensorFlow。不过，学习Linux真的用不了多久（当然是指做开发环境日常日用，立志做系统管理员还是要下一番功夫的）。推荐Ubuntu 16.04 LTS，这不仅是“新手友好”的发行版，也是Google很多产品的官方支持版本，官方支持就会带来很多便捷以及少一些”坑“。LTS（长期支持版本）的加成保证了系统的稳定（稳定不仅指运行稳定，更是指软件环境，例如python不会突然默认变成3.6，gcc不会突然就默认变成6，插一句，之所以这么说，是因为以前用的是Arch，装了TensorFlow一直跑的很开心，直到有天突然发现跑不起来了，原来是Arch升级了一下Python的默认版本变成了3.6了XD。）&/p&&p&&b&【fast peace】&/b&：&/p&&p&1. &a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&我的知乎回答&/a&&/p&&p&&b&【hard way】&/b&：&/p&&p&1. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ee.surrey.ac.uk/Teaching/Unix/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&UNIX Tutorial for Beginners&/a&&/p&&p&2. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//ryanstutorials.net/linuxtutorial/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Linux Tutorial&/a&&/p&&p&3. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//linuxtools-rst.readthedocs.io/zh_CN/latest/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Linux工具快速教程&/a&&/p&&p&&b&5. 深度学习–概念与基础：&/b&&/p&&p&&b&【fast peace】（偏向概念介绍，introduction）：&/b&&/p&&p&1. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//zh.wikipedia.org/zh-hans/%25E6%25B7%25B1%25E5%25BA%25A6%25E5%25AD%25A6%25E4%25B9%25A0& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习wiki&/a&&/p&&p&&b&【hard way】（偏向概念解释，数学推导，基本原理）：&/b&&br&两本经典中的经典书籍：第一本倾向于理论阐述，第二本则是倾向于直观解释。&/p&&p&1. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.deeplearningbook.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning&/a&&/p&&p&2. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//neuralnetworksanddeeplearning.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Neural Networks and Deep Learning&/a&&/p&&p&第三本则是代码应用向的，使用Theano从零搭建各种常见的网络结构，虽然是Theano，但是基本思想是统一的。&/p&&p&3. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//deeplearning.net/tutorial/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning Tutorials&/a&&/p&&p&&b&6. Python常用科学计算库【公共基础】：&/b&&/p&&p&1. Numpy&/p&&p&2. Sklearn&/p&&p&3. Matplotlib&/p&&p&4. Pandas&/p&&p&虽然说是公共基础部分，但是系统学习这几个库，也不是一件容易的事，而且很耗时间。因此还是遵循够用即可的原则。但是还是想列在这里，因为后来发现如果这几个库掌握的比较熟练，数据预处理后处理都能极大地节省时间，当你还在苦苦想如何设计预处理方法的时候，其实去查一查手册，大概率在这几个库里已经写好了。这几个库的官方文档都很优秀，比如Pandas的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&10 Minutes to pandas&/a&。因此，闲余时间多看看官方tutorial即可。&/p&&p&&b&7. TensorFlow：&/b&&/p&&p&&b&【fast peace】（偏向应用性质，到手即用，pretrained-models，tflearn，keras等）：&/b&&/p&&p&1. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.tensorflow.org/about/bib& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TensorFlow的白皮书&/a&，对TensorFlow的整体有个把握或者说印象是很有必要的，对后期的“图编程”，优化，都很有启发。&/p&&p&2. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//tflearn.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TFLearn&/a&，基于TensorFlow的高级API，不需要了解太多细节，应用向的可以直接看这个。&/p&&p&3. TFSlim，基于TensorFlow的高级API，和TensorFlow契合度更好。&/p&&p&4. Keras，高级API，后端可以使用TensorFlow（默认）&/p&&p&&b&【hard way】（偏向理论性质，调用基本API手写，自定义layer，自定义kernel，自定义optimizer等）：&/b&&/p&&ol&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.tensorflow.org/get_started/get_started& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&官网教程&/a&，Get Start，Programmer’s guide，Tutorials，Performance过一遍。&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//cn.udacity.com/course/deep-learning--ud730& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google的Udacity课程&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//web.stanford.edu/class/cs20si/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Stanford的CS20SI课程&/a&&/li&&/ol&&p&&b&8. 论文阅读路线图【hard way】：&/b& github上有个很有名的&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning papers reading roadmap&/a&，已经过万stars，从事深度学习科研者的必读清单，在我写的上一篇学习之路中，虽然整理了很多论文，但是过于杂乱，在此就不做引用啦。&/p&&p&&b&9. 相关博客等其他资源：&/b&&/p&&ol&&li&先放上我的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//hp.stuhome.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&博客&/a&啦（笑）&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//learningtensorflow.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Beginner-level tutorials for a powerful framework&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//cs231n.stanford.edu/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//web.stanford.edu/class/cs224n/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//deeplearning.stanford.edu/tutorial/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&UFLDL Tutorial&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%25E6%E7%25A8%258B& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&UFLDL教程（上面UFLDL Tutorial旧版，但是是中文的）&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//jorditorres.org/first-contact-with-tensorflow/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&First Contact With TensorFlow&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//deeplearning.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//course.fast.ai/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning For Coders-36 hours of lessons for free&/a&（一个不错的视频教程）&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//colah.github.io/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&colah’s blog（推荐，写了很多晦涩概念可视化的博客）&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//deeplearning4j.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DeepLearning4J（虽然是一个面向Java的深度学习框架，但是文档很好，通用性也很强）&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mccormickml.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Chris McCormick · Machine Learning Tutorials and Insights&/a&（这个和下面的几个都是不错的博客，推荐关注）&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//warmspringwinds.github.io/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Daniil's blog&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//ireneli.eu/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Café, bonne nuit&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//acko.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Hackery, Math & Design&/a&&/li&&/ol&&p&&b&10. 不错的资源类网站：&/b&&/p&&ol&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.arxiv-sanity.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&arxiv-sanity&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.gitxiv.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GitXiv&/a&&/li&&/ol&&p&---------------------------------旧答案的分割线---------------------------------&/p&&blockquote&已更新。&br&发一波预告～最近刚用tensorflow搞完一个算是接近实际并且带有移动端应用外加inception retrain的项目，打算考试结束更新一波～：)&/blockquote&&p&&b&TensorFlow已经发布1.0版本！&/b&&/p&&blockquote&已更新。&br&近期更新计划：&br&1.重新整理Learning path，将各个部分更加详尽阐述，同时给出合适的快速入手教程。&br&2.及时跟进最新进展，删除陈旧信息。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&我在blog中总结了学习路线，针对新手。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//hp.stuhome.net/index.php//tensorflow-learning-paths/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&新手向的Tensorflow学习之路（Learning paths）&/a&&/p&&p&文中的教程或者blog以及论文书籍基本上都是经典，推荐入门学习。&/p&&p&&br&&/p&&p&贴在这里：&/p&&p&在学习Tensorflow的过程中磕磕碰碰，总结一些个人心得记录于此，志同道合之友共勉~~&/p&&p&1.稳定的网络：Tensorflow毕竟出自Google，官方文档访问不是很稳定。而且一般来说，对于英文的文档，资料和疑问，Google搜索的结果要比Baidu好很多。（不是偏见，是各有所长，天气地图电影啥的，百度还是做的很好的）&/p&&p&&br&&/p&&p&2.Github：这是个开源程序的&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网站&/a&，Linux内核就在这个网站托管。Github的核心是Git，一种版本控制系统，已经逐渐取代SVN。这个网站托管了很多高质量的或者说世界顶尖的开源项目，比如Tensorflow。学习一下这个网站如何使用，注册个账号，学习一下Git的使用方法。这个网站有自己的tutorial和guide。&/p&&p&&br&&/p&&p&3.Linux: Tensorflow的主要运行平台就是Linux，目前在Windows上运行的方案是虚拟机，但是深度学习对计算要求还是比较高的，虚拟机效率不是太高，因此还是推荐在原生Linux中运行。新手推荐发行版是&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ubuntu.org.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ubuntu&/a& 或者&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.linuxmint.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Linux mint&/a&。这个可以自行搜索。学习Linux也有很多好处，因为很多开源软件都only linux的。&/p&&p&&br&&/p&&p&4.Python：这是一种非常流行的脚本语言，庞大的第三方库可以快速写出短小容易理解的代码，而且也是Tensorflow的推荐开发语言。教程太多了，这里给几个优秀的教程：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//learnpython.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&官网教程&/a&，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//learnpythonthehardway.org/book/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Learn Python the Hard Way&/a&，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.liaoxuefeng.com/wiki/095c955c1e6d8bbfac/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python2.7教程&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&5.深度学习（Deep Learning，DL）：虽然Tensorflow已经封装好了大部分DL的细节，但是如果不了解DL的相关核心概念，就会很难着手分析问题。首先强烈推荐&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//neuralnetworksanddeeplearning.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这个教程&/a&，通读一遍，然后还有&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.deeplearningbook.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这个&/a&，可以快速浏览或者只看自己不太明白的地方，还有&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//deeplearning.stanford.edu/tutorial/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这个&/a&分块介绍的，还有几篇blog，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//colah.github.io/posts/2014-07-Conv-Nets-Modular/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这个&/a&和&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//deeplearning.net/tutorial/lenet.html/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这个&/a&讲的是卷积神经网络。图像识别用的比较多的就是卷积神经网络，这两篇可以看看。&/p&&p&&br&&/p&&p&6.Tensorflow：前面都是铺垫，是为了更好地使用&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.tensorflow.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Tensorflow&/a&。官方的文档不错，可以从get started然后tutorial看起，有个中文的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&翻译版&/a&，但是更新不及时（官方已经v1.0，这个可能是v0.8或者v0.7），可能有坑，可以和英文对照着看，还有个Tensorflow的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//learningtensorflow.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&教程&/a&，也不错。有篇&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.jorditorres.org/first-contact-with-tensorflow/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&FIRST CONTACT WITH TENSORFLOW&/a&也不错。&/p&&p&&br&&/p&&p&7.优秀博客：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//acko.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Hackery, Math & Design&/a&， &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//bost.ocks.org/mike/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Mike Bostock&/a&， &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//colah.github.io/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&colah.github.io/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&， &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//ireneli.eu/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Café, bonne nuit&/a&这几个都是我在学习中遇到的非常nice的blog，有时间读读定会有所收获。&/p&&p&&br&&/p&&p&8.经典论文及书籍：收集了一些DL的经典论文&书籍，有些杂乱，不过几乎都是经典，各取所需吧。百度云地址：（已删除，内容上有些陈旧了，并且百度云总是封杀链接）。各位有更好的欢迎推荐，我会整理上传。&/p&&p&&br&&/p&&p&9.几篇原创TF相关文章（持续更新）：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//hp.stuhome.net/index.php//tensorflow_batch_minibatch/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&如何理解TensorFlow中的batch和minibatch&/a&，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//hp.stuhome.net/index.php//tensorflow-playground/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&结合TensorFlow PlayGround的简单神经网络原理解释&/a&，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//hp.stuhome.net/index.php//tensorflow-install/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TensorFlow从源码安装，&/a&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//hp.stuhome.net/index.php//retrain-google-inception-model/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&利用TF重训练Google Inception模型&/a&，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//hp.stuhome.net/index.php//tensorflow-on-android/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&在Android端使用TensorFlow&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&其中，Python，DL，Tensorflow是重点，其他都是辅助， 自己感觉够用即可，无需深入。学习中遇到困难首先向搜索引擎询问。&/p&&p&&br&&/p&&p& 更新：更新部分链接以及资源描述&/p&&p& 更新：添加了一些推荐资源，序号重新排版，在首部重点推荐了几个教程，方便快速上手&/p&&p& 更新：修正一些排版问题，删除百度云链接，增加CS 20SI课程&/p&&p& 更新：更新失效的百度云地址&/p&&p& 更新：修正笔误，同时加了前言&/p&&p& 更新：修正一些笔误&/p&&p& 更新：完成了近期更新计划，重新整理了所有内容，同时及时跟进了新的内容&/p&&p& 更新：更新了在移动端使用TF的项目笔记，添加了近期更新计划&/p&&p& 更新：更新预告&/p&&p& 更新：更新了提及的软件版本号，添加了第九部分原创TF相关博文&/p&&p& 更新：更新了提及的软件版本号&/p&&p& 更新：重新排版，上传了资料&/p&&p& 更新：重新排版&/p&
TL;DR：有同学反应资源太多不知道从何看起，或者有点基础了想快速上手，因此就直接把几个比较好的教程放在这里，后面的内容作为参考。Stanford的CS 20SI课程，专门针对TensorFlow的课程，两本书籍：TensorFlow Machin…
&blockquote&&i&作者&/i& &a class=&member_mention& href=&//www.zhihu.com/people/961e8cc4f7512fda1eae8e& data-hash=&961e8cc4f7512fda1eae8e& data-hovercard=&p$b$961e8cc4f7512fda1eae8e&&@Robin Shen&/a& &i&系美国克莱姆森大学运筹学硕士，Ph.D. Candidate，后跳槽至欧盟玛丽居里博士项目，德国海德堡大学交叉学科计算中心攻读组合优化、计算机视觉方向博士。期间前往意大利IBM Cplex实习半年。&/i&&br&欢迎关注我的运筹学（优化）专栏，会陆续发布运筹学、人工智能相关干货：&br&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/operations-research& class=&internal&&[运筹帷幄]大数据和人工智能时代下的运筹学 - 知乎专栏&/a&&/blockquote&&p&本文的扩充版，已发布于&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/operations-research& class=&internal&&[运筹帷幄]&/a&专栏：&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&美国以外国家CS/ML/CV等人工智能方向硕博项目精选&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&这个问题是我在知乎见到的质量很高的几个问题之一。&/p&&p&首先读博考虑最重要因素应该是导师，其次项目/系/机构，其次学校，其次城市。&/p&&p&能上美国TOP3的，其他不用考虑了。就算跟个年轻教授，Top3带来的光环和资源就可以秒杀其他一切了。上不了Top20，建议可以考虑以上建议，和美国以外。毕竟生源远比不上美国，相同背景可以申请到排名更高的学校或项目，或更好的教授。&/p&&p&导师可能是陪伴你3-5年最重要的那个人；项目排名高首先至少代表教授多，这样课程offer会非常全面，另外seminar以及邀请世界大牛报告的机会也会非常多，还有生源会很好；学校排名高生源相对也会好；城市选对了，去其他学校访问，或所在城市科技公司、研究院实习合作的机会便增多。另外同一个城市的高校通常会联合开课，共享所在城市所有大牛教授资源（如巴黎、柏林等）。&/p&&p&选博士项目最重要的便是选一个好的导师，这个需要自己花点功夫搜索，看导师论文的引用率,最近几年导师顶级期刊和会议的发文情况，读paper发现好导师、询问了解导师的人此导师的人品等等；项目排名推荐CS排名，因为AI通常设置在CS下面，另外需要关注各国的研究院，例如德国马普所，因为排名通常不把他们纳入，但就像中科院，他们的科研实力非常强；选择城市建议考察此城市是否有科技巨头，是否有研究院等等。&/p&&p&1，深度学习三大金刚都出品于加拿大，美国之外加拿大理应是首选。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cs.toronto.edu/%7Ehinton/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Home Page of Geoffrey Hinto&/a&n所在的多伦多大学，以及他所在的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//vectorinstitute.ai/%23Opportunities& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Vector Institute for Artificial Intelligence&/a&（目前仅招博后，预计日后会联合培养博士），都可以关注。即使根不到此大牛读博，上一上他的课以及听听他的seminar，和他沾上点关系以后应聘不论工业界还是学术界，都是极好的。当然拉着老板与之合作发paper就更好不过了。&/p&&p&同样道理适用于&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.iro.umontreal.ca/%7Ebengioy/yoshua_en/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Yoshua Bengio&/a&所在的蒙特利尔大学以及深度学习中心，蒙特利尔和多伦多在争抢加拿大“硅谷”的地位。另外Goolgle已准备在蒙建立研究院。&/p&&p&2，英国&/p&&p&牛剑以及UCL人工智能的实力都不可小觑，另外Google（DeepMind）、微软等科技巨头在英国都建有研究院。&/p&&p&另外强烈推荐英国的&b&图灵实验室&/b&，与牛剑、UCL、爱丁堡等高校都有紧密合作，联合培养博士生。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.turing.ac.uk/media/news/apply-turing-doctoral-studentship-access-brilliant-minds-tech/%3F_cldee%3DcnNoZW5AZy5jbGVtc29uLmVkdQ%253d%253d%26recipientid%3Dcontact-6cbb604fd3a9efaa95f1-52a0ab41c68b369606ffd%26esid%3Dbc0cb6dd-26b0-e711-faad2f1%26urlid%3D1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Apply for a Turing Doctoral Studentship with access to brilliant minds and tech - The Alan Turing Institute&/a&&/p&&p&3，欧洲大陆&/p&&p&首先欧洲博士申请通常需要硕士学位（英国除外），其次少有美国一样的研究生院申请制度，通常需要一个个教授套磁联系，教授权利大于一切。&/p&&p&首推德国马普所计算所&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.mpi-inf.mpg.de/home/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Max-Planck-Institut für Informatik: Home&/a&和人工智能所&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//is.tuebingen.mpg.de/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Max Planck Institute for Intelligent Systems&/a&，其次法国Inria和CNRS，然后荷兰的CWI研究所，都是类似中科院的机构，如果世界大学专业排名把他们并入，绝对世界前五。&/p&&p&以德国为例，马普所所在地的大学相关专业排名通常很高，例如萨尔和图宾根。另外入学这俩所学校硕士、博士论文都可跟着马普所的教授做。&/p&&p&其他的推荐查全球CS排名，排在前面的通常是瑞士的ETH和EPFL，然后可能就是TU慕尼黑、TU亚琛等德国的几大TU，以及荷兰的几大TU。比利时KU鲁汶以及法国的巴黎高师、巴黎综合理工也是非常不错的学校。总的来说欧洲大陆教职稀少，同一个专业或方向一所学校通常只有2个左右教授，因此当存在5个以上教授时，就可格外重视，例如海德堡大学图像处理中心&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//hci.iwr.uni-heidelberg.de/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Heidelberg Collaboratory for Image Processing (HCI)&/a&，6个教授。原因是工业界赞助。&/p&&p&另外欧洲有很多企业赞助的PhD，例如微软、Google赞助，德国本土的拜耳、Bosch、SAP等等，可以有几乎一半的时间在公司办公室。敬请关注。&/p&&p&例如&b&荷兰阿姆斯特丹大学和Bosch AI Lab&/b&联合深度学习实验室，由机器学习大牛&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//staff.fnwi.uva.nl/m.welling/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Max Welling&/a&（Hinton博后）主导，以及荷兰计算机视觉大佬&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.google.de/url%3Fsa%3Dt%26rct%3Dj%26q%3D%26esrc%3Ds%26source%3Dweb%26cd%3D1%26ved%3D0ahUKEwju-ZvS2JDXAhVIMJoKHQ-GDNEQFggmMAA%26url%3Dhttps%253A%252F%252Fstaff.fnwi.uva.nl%252Fa.w.m.smeulders%252F%26usg%3DAOvVaw1sGdTe3cpckKMUV_ITcGJO& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Arnold Smeulders&/a&参与。&/p&&p&最后欧盟大家庭，因此存在众多欧盟项目。例如图宾根和ETH以及牛津，有俩个联合PhD项目。除此之外，老板参与到欧盟项目中，很有可能有机会去名校访问，因此申请时也可关注。（比如我同事最近去牛津访问三个月，因为和那边合作一个欧盟项目）&/p&&p&&b&Bonus：&/b&欧洲博士需要有硕士学位，通常&b&不需要再修额外学分&/b&，比起美加澳可以“节省”前俩年的修课时间；博士和老板全英语交流，并且申请欧洲通常不需要GRE；另外&b&欧洲很好工作签和移民&/b&。&/p&&p&&br&&/p&&p&4,亚洲&/p&&p&香港几大高校以港科为代表，新加坡国立和理工，日本东京大学以及国立情报研究所等等都可关注。毕竟同在亚洲，大家的了解程度预计高于欧洲吧？&/p&&p&5，澳洲&/p&&p&澳洲国立、墨尔本大学等，还是推荐CS排名。另外可关注NICTA, 貌似改名成Data61 了。&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.data61.csiro.au/en/Who-we-are& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Who we are - Data61&/a&。又一个国家研究院。&/p&&p&6，中国&/p&&p&Again，按照CS排名。在中国城市非常重要，例如在北京，你会有很多机会和微软亚洲研究院合作。听说腾讯AI研究院招收联合培养博士了，国内的小伙伴可以关注一下。工业界和学术界合作会是趋势。&/p&&p&&br&&/p&&p&干货内容整理不易，欢迎留言&b&补充&/b&、评论，还有千万别吝啬您手中的&b&赞&/b&。&/p&&p&------------------------------------------------------------&/p&&p&题意相关：&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&大话“人工智能、数据科学、机器学习”--综述 - 知乎专栏&/a&&/p&&p&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&国内(全球)TOP互联网公司、学术界(人工智能)超高薪的揽才计划有哪些？ - 知乎&/a&&/p&&p&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/?group_id=115392& class=&internal&&想学数据分析（人工智能）需要学哪些课程？ - 知乎&/a&&/p&&p&最后欢迎关注俩个专栏：&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/operations-research& class=&internal&&[运筹帷幄]大数据和人工智能时代下的运筹学 - 知乎专栏&/a&&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/diy-liuxue& class=&internal&&【尖峰时刻】DIY全球留学申请飞跃计划 - 知乎专栏&/a&&/p&&p&以及相关的三个知乎Live：&/p&&p&&a href=&https://www.zhihu.com/lives/439488& class=&internal&&手把手教你申硕博 & 勾搭合作教授--知乎Live入口&/a&&/p&&p&&a href=&https://www.zhihu.com/lives/131392& class=&internal&&留学国家选择之欧洲 VS 北美--知乎Live入口&/a& （14.9 RMB，4.8/5.0星评价）&/p&&p&敬请关注的关于&b&运筹学和人工智能&/b&的知乎Live，留学申请也将是Topic之一：&/p&&p&&b&&a href=&https://www.zhihu.com/lives/002432& class=&internal&&大数据人工智能时代的运筹学&/a&--知乎Live入口&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&最后，是通往大洋彼岸世界名校，以及人工智能、数据科学家的传送门：&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&欧洲、北美、全球留学及数据科学深度私人定制咨询，从此DIY - Ruobing Shen的文章 - 知乎专&/a&栏&/p&
系美国克莱姆森大学运筹学硕士，Ph.D. Candidate，后跳槽至欧盟玛丽居里博士项目，德国海德堡大学交叉学科计算中心攻读组合优化、计算机视觉方向博士。期间前往意大利IBM Cplex实习半年。 欢迎关注我的运筹学（优化）专栏，会陆续发布运筹…
&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-b4ac48f1bbea61f9bf62e3_b.jpg& data-rawwidth=&362& data-rawheight=&139& class=&content_image& width=&362&&&/figure&&h1&&i&有些国外的平台、社区、博客如果连接无法打开，那说明可能需要“科学”上网&/i&&br&&/h1&&br&&p&本文在&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&zhuanlan.zhihu.com/p/26&/span&&span class=&invisible&&179943&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&的基础上更新&/p&&h2&量化交易平台&/h2&&p&国内在线量化平台：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ziwang.com/forum.php& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&极宽&/a&-提供python工具的量化社区&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.quantgou.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&宽狗&/a&-基于c#的算法交易和量化回测平台&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//bigquant.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&BigQuant - 你的人工智能量化平台&/a& - 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略，基于python，提供策略自动生成器&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.raquant.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&镭矿&/a& - 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Forum&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tradersmagazine.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Traders Magazine: The stock dealers and institutional traders complete interactive news and information service&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//practicalquant.blogspot.jp/%3Fview%3Dclassic& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&practicalquant.blogspot.jp&/span&&span class=&invisible&&/?view=classic&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.thewholestreet.com/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&thewholestreet.com/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.implementingquantlib.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Implementing QuantLib&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//tradingwithpython.blogspot.jp/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&tradingwithpython.blogspot.jp&/span&&span class=&invisible&&/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//etrading.wordpress.com/category/coding/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Coding the markets&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//quantivity.wordpress.com/page/2/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quantivity&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//quantocracy.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quant Mashup | Quantocracy&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.zerohedge.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&On a long enough timeline the survival rate for everyone drops to zero&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//keplerianfinance.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Keplerian Finance - exploring the boundaries of quantitative finance&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.iijournals.com/toc/jot/current& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Journal of Trading: Home&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//mhittesdorf.wordpress.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&All things finance and technology...&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.quantnews.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quant News&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//numericalmethod.com/quantitative-trading-strategies/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quantitative Trading Strategies | Numerical Method Inc.&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.nuclearphynance.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Nuclear Phynance&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.elitetrader.com/et/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Elite Trader&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//mebfaber.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Meb Faber Research - 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