正所谓三人行必有我师，学习不可能闭门造车，我们需要经常与外面的人交流，通过公开的学术论文，论坛等获取知识，讨论心得。

作者&编辑 | 言有三

学习的方法和渠道有千百种，这一次主要介绍国内外的 优质论坛媒体，创作平台，问答社区， 谈谈如何从众人的智慧中获取第一手资料进行学习。

1 贴吧论坛reddit等新闻资讯平台

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/

Reddit是一个社交新闻站点，类似于国内的贴吧，大佬频繁出没，想必大家已经不陌生了，很多的新闻都是第一时间从上面爆出。Reddit在美国可是流量仅次于Google、YouTube、Facebook、Amazon，排行第五的网站。

它最大的特点就是通过用户对各种主题的帖子进行分类，然后所有的Reddit用户对其投票，好的内容自然会被顶上去，这就是质量的保证。

reddit里面的内容按照看板来分类，所谓看板，即“A Reddit”，就是同样主题的内容了，我订阅了machinelearning和iphone这两个看板，所以首页出现的是这两块内容。

下面我们来看看machinelearning看板的内容：

下面有news，discussion，research，project等主题分类。

可以点击进相应的主题看看。

如果你想自己发表呢？就点击右侧的create post然后排版写作即可

没有复杂的编辑页面，这里本来就是一个讨论社区，不需要过于花哨，好的内容自然会被推荐上去的。

reddit更多玩法就需要自己探索了，我也是刚开始玩。

除了reddit这样的社区之外，其实还有很多的官方媒体也会经常发布内容，我经常看的是 Google相关的新闻 。

是谁站在人工智能/深度学习的最前沿，当然是Google，从Google的官方获取最新的资讯绝对是没毛病的。

Google News：https://news.google.com/news/section?q=Machine%20Learning

这些年看过的 DeepMind团队 的文章少说也有50篇以上，没有哪个团队比它们更值得被关注。

DeepMind：https://deepmind.com/blog/

国外相关的还有 deeplearning.ai，openai，fastml 等等。

deeplearning.ai: https://www.deeplearning.ai/

openai: https://openai.com/

fastml: http://fastml.com/

其实我觉得一般人不会有精力关注的，不如等国内媒体报导，国内有很好的移动端优质资讯媒体，微信公众平台/今日头条等。

关于一些AI方向的公众号，之前已经推荐过，大家可以点击或者扫码阅读。

【杂谈】天下苦公众号久矣，如何利用这几类公众号进行深度学习？

2 内容创作平台Medium

https://medium.com/

Reddit是一个大杂烩，什么都有，读最新的消息当然首选Reddit，但是如果要读好文章，就得来Medium，收费订阅制，这一点我很喜欢，尊重优质创作者。

Medium是由Blogger和Twitter联合创始人埃文·威廉姆斯(Ev Williams)创办的内容创作平台，如果读者足够细心，就会发现 机器之心等平台的大量翻译文章都来自于这里 。

许多企业都采用Medium作为全公司或其中一个项目的博客发布平台，包括 Airbnb，Facebook，Kickstarter，Udacity，Block.one，Square，Towards Data Science 等等，Towards Data Science也是国内的一众自媒体平台经常翻译博客的地方。

Medium是一个 基于主题(topic)的创造平台 ，这也是它最大的特色，其实跟reddit或者说所有的内容平台都是一样的，注册的时候选择好感兴趣的主题，后面机器学习算法就会给你推荐，我选择了science，technology，programming等主题。

在Medium，是先有主题然后才有文章，而不是先有文章然后再添加主题，也就是说大家来到一个主题下面写文章，而不是写完了给它打标签，主题被放在collection中，如下。

创建主题的权限只开放给少数人，创作者的个人属性被弱化，内容非常集中地围绕着主题而生产，带来的好处就是更高的质量，总之这是一个更注重内容而非人的群体协作型平台，与维基百科很像嘛。

怎么保证质量呢，用户通过阅读，可以给予好文章投票，当分数达到一定分值，就会被往更靠前的位置推荐，在这里，与reddit的一个不同之处在于，就算不是热门内容，只要质量高，也会被顶上去。

正是依靠这样的推荐系统刷掉了劣质文章，从而维持较高的质量。

前面说过很多的企业都使用Medium作为博客系统，我们常常从 Towards Data Science公司 阅读一些内容，下面是它的机器学习的板块。

https://towardsdatascience.com/machine-learning/home

有最新文章，一周精选，各类主题(deep learning/self driving)等。

在medium，你可以收获优质的内容，同时依靠自己的创作获得收入，推荐有时间的朋友可以多关注。

国内类似的内容创作平台那就多了去了，免费的有csdn，简书等，付费的有gitchat，极客时间等，不过美国人都做不好的付费阅读，国人的希望还真的不大，好在技术是个硬通货，我是真心希望微信公众号能把付费阅读做好的，这样我会更有动力创作好的内容。

3 问答社区Quora与知乎

https://www.quora.com/

quora就是美版知乎，知乎就是国产quora，不过知乎的功能还是要更多一些，不过问答仍然是最核心的功能 。

由于网络，语言等问题，我觉得大家也不用上quora了，用好知乎就对了。在这里没必要去介绍知乎是什么了吧，说说它的最重要的一些功能吧。

3.1 提问与回答

这是它的初心，也是最重要的功能，大家可以去提问，会被推荐给合适的人。个人可以在创作者中心看到一系列问题了，这是我的后台，快有1500个问题没有答了，精力有限只能选择很有意义并且自己会的答。

另外，如果你想勾搭大佬，还可以进行 付费提问 ，毕竟大佬的时间更加宝贵嘛。下面就是我的一个付费回答，付出劳动获得知识的尊重，对创作者来说是很好的。

3.2、专栏

知乎专栏大概是除了教材之外整理知识最系统的几个地方之一了，至少大部分人创建专栏的初衷都是针对某一方面的内容进行持续创作。

而且专栏相对于微信公众号的一个好处就是可以修改更新，别的不多说了，给大家推荐一些专栏吧。筛选从文章的质量，文章的原创性，文章的数量，文章的可读性等4个方向进行筛选。

(1) 质量要求是紧随研究前沿，有一定的理论水平。

(2) 原创性要求文章多为自己原创而不是第三方投稿。

(3) 文章数量要求专栏有能力持续输出，覆盖较广的范围。

(4) 文章需要有条理有连续性，不是想到什么就写什么。

机器之心：https://zhuanlan.zhihu.com/jiqizhixin

paperweekly:https://zhuanlan.zhihu.com/paperweekly

SIGAI人工智能讲堂:https://zhuanlan.zhihu.com/c_201634018

深度学习大讲堂：https://zhuanlan.zhihu.com/dlclass

超智能体:https://zhuanlan.zhihu.com/YJango

阿里机器智能:https://zhuanlan.zhihu.com/c_179394357

等等，太多了，不做一一介绍。

也献上我们的专栏吧。

有三AI学院：https://zhuanlan.zhihu.com/c_151876233

还有一系列子专栏，可以自取。

3.3、知乎live

就是直播了，虽然直播平台很多，知乎的相对来说会更加有保障一些吧，毕竟创建live有一定的门槛。

除了上面说的贴吧论坛，创作平台，问答社区，还有很多其他的学习渠道，包括arxiv等论文平台，github等技术社区，kaggle等比赛社区。

【杂谈】如何学会看arxiv.org才能不错过自己研究领域的最新论文？

【杂谈】从GitHub上星星最多的男人开始发GitHub综述资料

作为技术人员，多读多写，总会受益无穷的。以上就是我关于贴吧论坛，创作平台，问答社区的一些看法，希望能够帮助大家。

2019年有三AI春季度培养计划已经过去一个多月，正在深度学习篇学习中，有需要的可以点击图片了解信息，添加微信咨询。我的初衷很简单，系统性带出少数几个学生，成为有三AI的种子。

网易云课堂《有三说深度学习》已经更新了10课，作为公众号图文内容的辅助，会有更多细节的讲述，感兴趣的同学可以点击图片获取。

有三AI知识星球组建了，会在里面随时分享更多好用，好玩的知识噢，已经先后有国内各大互联网公司的大咖加入，还有很多优秀的自媒体个人，相信大家都认识的就不做过多介绍了。

感谢各位看官的耐心阅读，不足之处希望多多指教。后续内容将会不定期奉上，欢迎大家关注有三公众号 有三AI ！

大家要持续寻找自己的发展之路，你会发现前端还可以做很多东西。​每个前端工程师都要思考自己的发展方向是什么，前端技术发展到现在，一个全栈前端就可以完成整个产品各个端开发的工作，你可以开发一个属于自己的产品，然后发布上线，持续更新迭代，让自己成为独当一面的工程师。自我思考多看 - 多看书，多看规范，多看优秀网站，多看优秀源码多问 - 多问几个为什么？多问几个原由多做 - 多做练习，实战出真理，多做，才能有更多经验多想 - 多思考几个为什么。 Lemmy是一个Rust实现的类似于 Reddit 、Lobste.rs、Raddle 与 Hacker News 等网站的项目，用户订阅感兴趣的论坛、发布链接和讨论，可以进行点赞/点踩，并对它们发表评论。 Lemmy基于Fediverse标准，所有服务器可以联合，这意味着在一台服务器上注册的用户可以订阅任何其它服务器上的论坛，并且可以与在其它地方注册的用户进行讨论。 Lemmy目标是在公司控制和干预之外创建一个易于自我托管、分散的 Reddit 和其它链接聚合器替代方案。每个 Lemmy 服务器都可以设置自己的审核策略、任命全网站的管理员和 社区 版主进行管理，并营造一个健康、无害的环境，让所有人都感到舒适。 lemmy特性： 1、自托管，易于部署 Docker与Kubernetes支持 2、实时更新评论 3、投票支持 (+/-) 4、可管理能力： 公共管理记录 可设置站点管理员和 社区 管理员，可以指定其他管理员 可以锁定、删除和恢复帖子和评论 可以从 社区 和网站封禁和解禁用户 5、洁净的移动端友好界面 6、高性能 服务器采用Rust编写而成 前端 gzip 压缩到只有80kB 上网之人，多少都会接触过成人网站。这是一个举世公认的事实。不过这是一个难以洞察的领域，因为相关数据少之又少。我们知道成人网站都是那些在互联网上有着超高流量的网站。根据 Google DoubleClick 的 Ad Planner 服务（通过cookie跟踪网民）显示，全球 Top 500 网站中，就有数十个成人网站。全球最大的色情网站 Xvideos 每月网页浏览量（Page Views，PV）... Python是一种动态解释型的编程语言，它可以在Windows、UNIX、MAC等多种操作系统以及Java、.NET开发 平台 上使用。不过包含的 内容 很多，加上各种标准库、拓展库，乱花渐欲迷人眼。因此如何进阶Python显得非常重要。 接下来看看比较好的讲Python进阶的博客，我这有十个，希望对你有帮助。 第一个是Planet Python，这是最出名的python博客其中之一； 第二个博客是Eli Bendersky 的博客：Eli Bendersky's website； 第三个博客是Code W 问答式网络 社区 （ASK） 一、问答式网络 社区 （ASK)的概念 问答式网络 社区 是一种知识问答式网络 社区 ，如百度知道、腾讯问间、新浪爱问、 知乎 网站等。在这些ASK 社区 中，用户可以提出问题，同时每一个人也都可以去回答别人的问题，正是这种“问答”，为一些企业的“网络推广”带来了机会。 二、问答式网络 社区 （ASK)的价值 1.ASK网络 社区 在网络营销中的作用利用ASK网络 社区 开展网络营销的作用主要体现在两... 邹名之 投稿量子位 | 公众号 Qbit AI 还记得《三体》第一部中，关于“古筝计划”的这段描写吗？这艘巨轮像一叠被向前推开的扑克牌，这四十多个巨大的薄片滑动时相互摩擦，发出一阵尖利的怪音，像无数只巨指在划玻璃。在这令人无法忍受的声音消失后，“审判日”号已经化做一堆岸上的薄片，越靠上前冲得越远，像从一个绊倒的服务生手中向前倾倒的一摞盘子。那些薄片看上去像布片般柔软，很快变形，形成了一堆复杂的形状，让... 游戏像素画风格研究（上） 1、概述1.1 思考和实践的关系本篇针对像素画风格进行个人的一些反思和探讨，试图能够将像素风格这个概念用通俗的语言阐释的更加清晰一些。那么在我们开始之前，我觉得概述最重要的事情就是再强调一下我个人的学习理念。即学习分两部分，第一部分为实践，第二部分为思考。学习基于实践，你可以不去思考，一直反复进行练习。终有一日也可以在技术上达到一个层次。但是思考却可以帮助你快速的达到那个层次，不仅如此，思考可以提高你的技术能力的上限。总有人说天赋决定上限，努力决定下限。对我这种超级反感宿命论的人 被称为美国版贴吧、美国版天涯、美国版人人...... Reddit 曾经拥有诸多称号，这家诞生于2005年的 社区 平台 发展得有声有色。12月15日晚间， Reddit 已经以超过100亿美元的估值向SEC递交登记声明。 Reddit 在这两年一度因为散户聚集热度突升，但在此之外，坐拥海量 内容 版块的它，并没有完全褪去很多细分领域小而美的外衣。另一方面，它又在庞大的用户群基础上实现了良好的商业成长。对 社区 产品，尤其是国内 社区 产品而言， Reddit 的成功或许具有一定借鉴意义。 小而美的氛围，生意规模却不小 Reddit