比赛：
1、阿里天池
比赛最终的前几名都是有着各类大数据比赛丰富经验的，
比如在阿里天池、kaggle等比赛都取得了很好的成绩。
从零开始用人工智能预测股票（三、初步实现）
1）数据归一化：因为历史数据从100多到6000多，数值大小不能体现最近一段时间的涨跌趋势，需要对数据做归一化以减小数值本身大小的影响。
除了比率数据意外，其他所有数据都除以前百日均值做归一化。
git:https://github.com/renmu2017/predictStock
--深度学习RNN实现股票预测实战（附数据、代码）
2）这里做了一次归一化，因为股票在50年的市值是每股19块左右，到了2017年涨到了2600多块，分布很不均匀，于是通过把每天股票close值除以历史股票最高值，将所有数据的定义域限定在0到1之间。接着构建预测集，涉及到两个参数input_size和num_steps，当input_size=3 and num_steps=2时会构建以下数据集。
项目地址：https://github.com/jimenbian/stock-rnn
人脸检测和识别（中文标记）完整项目源代码（基于深度学习+python3.6+dlib+PIL+CNN+（tensorflow、keras）10分钟实现 区分欢乐颂中人物详细图文教程和完整项目代码）
（项目：https://github.com/gbusr/ML/tree/master/facecnn）
时间：2018年8月31日 周五
5、 python做量化交易干货分享
6、Tensorflow实例：利用LSTM预测股票每日最高价（二）
9、神经网络（LSTM)在股票预测中的具体实现：附keras和tensorflow核心源码讲解）
