쓸만한 링크 모음 (내 북마크)

Unsplash - 저작권 없는 고화질 이미지 : https://unsplash.com/

- 근데 좀 느림 ㅠ

네이버 D2 : https://d2.naver.com/helloworld

- 고급 프로그래밍 자료들이 많다.

네이버 주식 종목별 일별 데이터 가져오기 : http://estenpark.tistory.com/353

CNN BP 완벽 유도 : https://metamath1.github.io/cnn/index.html

나동빈 : https://blog.naver.com/ndb796

- 벌써(2018.07.08) 딥러닝도 하고 있다

Convolution 시각화 : https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic

라온피플 : https://laonple.blog.me/220548474619

- 아직(2018.07.08) GAN 자료는 많지 않다. 하지만 Semantic Segmentation 쪽은 많다.

텐플코리아 텐서보드 사용법 한글 설명 : https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr/content/g3doc/how_tos/graph_viz/

- 노드 모양에 따른 뜻까지 상세하게 나와있음.

다크 프로그래머 : http://darkpgmr.tistory.com/category

- 역시 영상쪽 사람들은 다 알고 있었다. 걍 전설.

주피터 테마 : https://github.com/dunovank/jupyter-themes

- 실제로 적용해보면 그렇게 이쁘진 않음 ㅠ

김태훈님 포트폴리오(?) : https://carpedm20.github.io/

이웅원 박사님 깃북 : https://legacy.gitbook.com/@dnddnjs

- 강화학습 기초 완벽 정리

구글의 머신러닝 꿀팁 (장문) : https://developers.google.com/machine-learning/rules-of-ml/

무료 아이콘 모음 : http://xpressengine.github.io/XEIcon/index.html

장고는 역시 공홈이 체고 : https://docs.djangoproject.com/ko/2.0/intro/tutorial01/

자동채색 : http://paintschainer.preferred.tech/index_en.html

- 오덕스러움 주의

페이스북의 특허 : http://dongascience.donga.com/news.php?idx=22899

- 나도 이렇게 못된 기술 개발하고 싶다.

대규모 아이콘 모음!! : https://simpleicons.org/

- SVG로 다운받거나 코드로 변환 가능

한국철도기술연구원 : https://blog.naver.com/krriblog

- 쓸데 없는 기차관련 과학지식 모음

고등수학 문제집에 삽입된 그래프들 만들기 : https://www.kockoc.com/knowhow/115962

WGAN에 사용된 수학 : https://www.slideshare.net/ssuser7e10e4/wasserstein-gan-i

Docker 설명 : https://blog.nacyot.com/articles/2014-01-27-easy-deploy-with-docker/

Auto Differentiation : http://www.columbia.edu/~ahd2125/post/2015/12/5/

Time Series Dataset : https://machinelearningmastery.com/time-series-datasets-for-machine-learning/