转眼间，2016年即将过去，公众号也迎来了第一个200天。我是在2016年6月8日开始创建这个公众号的，在这200天里，我已经养成了每周分享2-3篇的技术文章的习惯，一共写了85篇左右的文章，其中技术类文章约78篇。我将它们整理如下：
2016年技术文章链接闲聊
1.《聊聊语音识别的发展历程》
2.《说说重要的贝叶斯公式吧》
3.《我对入门深度学习的切身体会》
4.《聊聊隐马尔科夫模型（HMM）》
5.《关于防止过拟合的一些想法》
6.《我与数据打交道（一）》
7.《我与数据打交道（二）》
8.《我与数据打交道（三）》
9.《资源汇总|如何成为一名数据科学家》
10.《如何用Git同步两台电脑》
11.《从头写一个朋友圈红包图片》
传统数据挖掘算法
12.《我对GMM的理解（一）》
13.《我对GMM的理解（二）》
14.《K-最近邻算法的应用》
15.《朴素贝叶斯（Naive Bayes）》
16.《决策树（Decision Tree）》
17.《Bagging,Random Forests以及Boosting》
18.《K-Means集群算法》
19.《我对推荐系统的理解》
20.《如何评价一个机器学习模型》
基础数据结构与算法
22.《有哪些基本的排序算法》
23.《聊聊组合与排列》
24.《一个算法问题的三种思考方式》
25.《再叙快排》
26.《什么是自平衡二叉查找树》
27.《如何进行归并排序》
28.《分析堆排序》
动态规划与强化学习
29.《我对动态规划的理解（一）》
30.《我对动态规划的理解（二）》
31.《我对动态规划的理解（三）》
32.《马尔科夫决策过程》
33.《n-Armed Bandit Problem（一）》
34.《n-Armed Bandit Problem（二）》
35.《基于强化学习开发人机对弈五子棋游戏》
卷积神经网络
随机梯度下降
40.《我对随机梯度下降的理解（一）》
41.《我对随机梯度下降的理解（二）》
语音识别
42.《时序分类算法之Connectionist Temporal Classification（CTC）》
43.《语言模型之N-gram》
44.《如何评价一个语言模型（LM）》
45.《如何计算字符串编辑距离》
46.《如何计算语音识别中的字母错误率》
47.《RNN-maxout+VGG+LSTM组合模型用于声学建模》
48.《基于注意力模型的TIMIT语音识别系统》
49.《微软2016年最新语音识别系统》
图像生成与压缩
50.《什么是对抗式生成网络》
51.《Prisma修图软件的图片风格转换算法》
52.《运用Res-GRU神经网络进行图片压缩》
53.《如何用神经网络进行图片压缩》
残差学习
54.《深度残差学习框架》
55.《深度残差学习框架（续）》
自动编码器
56.《models/autoencoder源码阅读（一）》
57.《models/autoencoder源码阅读（二）》
58.《models/autoencoder源码阅读（三）》
TensorFlow基础教程
59.《TensorFlow(一)——基础图模型》
60.《TensorFlow(二)——逻辑回归》
61.《TensorFlow(三)——卷积神经网络用于手写字识别》
62.《TensorFlow(四)——构建自动编码器用于数据压缩及复原》
63.《TensorFlow(五)——构建深度残差学习网络》
深入理解RNN及序列建模
65.《漫谈RNN之基本概念》
66.《漫谈RNN之训练方法》
67.《漫谈RNN之梯度消失及梯度爆炸》
68.《漫谈RNN之长短期记忆模型LSTM》
69.《漫谈RNN之长短期记忆模型LSTM（续）》
70.《漫谈RNN之序列建模（机器翻译篇）》
71.《漫谈RNN之序列建模（机器造句篇）》
72.《漫谈RNN之序列建模（机器说图篇）》
74.《漫谈RNN之注意力机制（语音识别篇）》
76.《漫谈RNN之记忆网络（原始框架篇）》
77.《漫谈RNN之记忆网络（End2End）》
78.《漫谈RNN之记忆网络（DMN及DMN+）》