隨著AI，大數據這些技術的快速發展，與此有關的知識也普及開來。如何在眾多網站中尋找最有價值的信息，如何在最短的時間內獲得最新的技術資訊?筆者在這里整理出大數據和人工智能領域最實用，質量最高的10大技術網站信息，既可以用于豐富技術知識，也可以用于學術研究，僅供參考。 

1. Google AI Blog 

• 名稱：Google AI Blog
• 鏈接：research.googleblog.com
• 內容：AI
• 例文：SLING: A Natural Language Frame Semantic Parser
• 更新速度：未知
• 科學上網(此處是指需要連接VPN,下同)：Yes
• 競爭強度：高

筆者有話說：該網站發布的文章為谷歌的最新研究成果，極具權威性和學術性。根據筆者經驗，該網站的文章一出，就會受到各大微信公眾號的瘋搶，不到24個小時便能搜索到譯文，由此可以看出該網站的水準的確很高。

2. Towards Data Science 

• 名稱：Towards Data Science
• 鏈接：towardsdatascience.com/
• 內容：Data Science
• 例文：Building an Altcoin Market Sentiment Monitor
• 更新速度：平均每日三至四篇
• 科學上網：Yes
• 競爭強度：中等

筆者有話說：這是一個內容非常豐富的數據科學學習網站。大多數的文章都是以案例展開，并附有代碼和配圖，文字嚴謹且具有良好的邏輯性，手把手教讀者如何去操作，對于數據科學的初學者非常友好。就選文渠道而言，它的更新速度很快，因此關注該渠道可以獲得源源不斷的優質文章，可選擇的余地非常大，但是要注意去甄別文章的內容，并不是所有文章都那么出色。

3. Analytics Vidhya 

• 名稱：Analytics Vidhya
• 鏈接：www.analyticsvidhya.com/blog/
• 內容：AI & Data Science
• 例文：The Essential NLP Guide for data scientists (with codes for top 10 common NLP tasks)
• 更新速度：平均每周一篇
• 科學上網：No
• 競爭強度：低

筆者有話說：與Towards Data Science一樣，這也是一個優秀的數據科學教育網站。在它的blog里面，大多數的文章以教程的方式展開，并附有代碼。除此之外，還有一些純干貨型文章，例如：The Essential NLP Guide for data scientists (with codes for top 10 common NLP tasks)。

4. Kdnuggets

• 名稱：Kdnuggets
• 鏈接：www.kdnuggets.com
• 內容：Computer Science
• 例文：PySpark SQL Cheat Sheet: Big Data in Python
• 更新速度：優質選文成批發放，兩至三周一更新
• 科學上網：No
• 競爭強度：高

筆者有話說：這是一個內容覆蓋非常廣泛的網站，不論是就職干貨還是技術難題，它總會有相關的文章。該網站的文章質量非常高，因此是各大公眾號的“兵家必爭之地”。建議多掛住網站左下角的“Most Popular”和“Most Shared”里的文章，快捷高效地獲取優質文章。

5. Pete Warden’s Blog 

• 名稱：Pete Warden’s Blog
• 鏈接：https://petewarden.com/
• 內容：AI
• 例文：How do CNNs Deal with Position Differences?
• 更新速度：平均兩月一篇
• 科學上網：No
• 競爭強度：高

筆者有話說：這是技術牛人Pete Warden的個人博客。他的文章更新較慢，但是內容嚴謹且具權威性。文章大都附有圖片和代碼進行解釋。該網站是一個很好的研究性信息來源，和Google Research Group一樣，文章一出，非常容易遭到瘋搶。另外，文章的內容比較艱深，同時篇幅長，比較適合學術研究使用。

6. Revolution Analytics 

• 名稱：Revolution Analytics
• 鏈接：http://blog.revolutionanalytics.com/
• 內容：News & Learning Resource
• 例文：Compare outlier detection methods with the OutliersO3 package
• 更新速度：優質文章成批發放，平均每月一次
• 科學上網：No
• 競爭強度：低

筆者有話說：這是一個雜文網站，文章種類繁多。平時會發布一些結構較小的文章，而每個月都會出現一次Roundup。這個Roundup通常分兩個部分: 新聞和學習資源。建議主要關注這個Roundup里的學習資源，有許多技術性的文章質量很高。

7. DZONE 

• 名稱：DZONE
• 鏈接：https://dzone.com/
• 內容：各種計算機相關信息
• 例文：NLP in Python
• 更新速度：平均每日每種類別都會更新一到兩篇文章
• 科學上網：No
• 競爭強度：低

筆者有話說：筆者在“內容”一欄填寫了“各種計算機相關信息”，是因為這個網站的內容對于計算機領域的知識覆蓋簡直讓人驚訝。不論是AI、云計算、數據安全還是計算機性能、IoT和網站設計，這網站都有相關的文章，并且分好了類別。該網站的更新速度很快，而且每次都會對各個類別的文章進行大量更新。但是，對于文章質量來講，還需要認真甄別。

8. Codementor 

• 名稱：Codementor
• 鏈接：https://www.codementor.io/community/topic/data-science
• 內容：各種附代碼技術類干貨
• 例文：Introducing pydbgen: A random dataframe/database table generator
• 更新速度：每月一篇
• 科學上網：No
• 競爭強度：低

筆者有話說：這是一個對于文章管理不是特別好的網站，它的文章沒有分類，因此很難摸清楚它發文章的具體套路。根據筆者經驗，這個網站所發的文章基本都是技術性文章，幫助解決各種技術性問題的。文章大都附有代碼，因此比較干貨。

9. Data+Science 

• 名稱：Data+Science
• 鏈接：https://www.dataplusscience.com/insights.html
• 內容：數據可視化
• 例文：Finding the Nearest Ocean Coast or any Nearest Point on a Map in Tableau
• 更新速度：每月兩篇
• 科學上網：No
• 競爭強度：低

筆者有話說：這個網站的主題是數據可視化。因此，它的所有文章都是數據可視化案例，其中比較多見的就是Tableau的case。這個網站文章的最大特點就是其運用到極致的版面設計美學(筆者有點夸張(#^.^#))。文章的排版、配圖還有操作解說都安排得整潔美觀，對于讀者來說也格外賞心悅目，文章的內容也是干貨滿滿。

10. Edwin Chen’s Blog 

• 名稱：Edwin Chen’s Blog
• 鏈接：http://blog.echen.me/
• 內容：AI
• 例文：Exploring LSTMs
• 更新速度：未知
• 科學上網：No
• 競爭強度：高

筆者有話說：關注這個Blog，很大程度上是因為一篇爆熱文：Exploring LSTMs。這篇文章在剛剛發出來以后，被各大公眾號爭相翻譯和轉發。筆者個人對于這個技術大牛的網站就八個字的評價：“不鳴則已，一鳴驚人”。它的文章質量非常高，同時討論的也是非常前沿的話題，因此稱之為“篇篇熱門”并不為過。但是它的缺點也非常明顯，大牛更文更得非常慢，文章之間隔了幾個月是常有的事。另外該網站發布的文章篇幅較長，內容艱深，對于讀者的英文水平和AI專業知識要求非常高。