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本专题仅收录求职、简历、换工作、职业规划、招聘、职场干货、上班感悟、管理提升、工作效率等与上班相关文章。 专题投稿和推荐到首页等事宜请看须知：http://www.jianshu.com/p/a74168f36c2d 专题主编：不世虹霓 https://www.jianshu.com/u/70c7ef96b1b3 官方交流群【简书•上班这点事儿】 各位作者大大们好～我是咱专题的新主编（简书ID：不世虹霓），很高兴认识大家(o^^o) 有几个关于专题的小变化想和大家分享： 1、从今天起，每天会由我们专题的首席推广官 @美熙酱 在 专题的几个社群内分享专题日报，核心内容主要包括：专题好文推荐（每日3篇，帮助作者提升阅读量）、金句分享等，未来还会不断更新补充内容。如果你们有什么想要了解的资讯，也欢迎随时告诉我们哟～ 2、目前专题有3个社群，平时都静悄悄的，也有不少小伙伴重复进群。为了营造更好的社群氛围，让它重新激发活力，这个月我们会就社群进行一些调整。每个群会设定不同主题，之后会组织线上交流、研讨活动，也会陆续邀请一些职场咖给我们做群内经验分享。此外，每个群会有一名『专题金牌导师』常驻，和大家进行更多交流互动。原则上每位小伙伴不重复入群，具体规则和活动稍后公布，敬请期待。 3、群内可分享任何来自简书的链接（包括简书各个公众号），但不可以分享其他的一切外链（包括公公众号及个人名片、截图），不可以发任何推广、广告信息，否则群主和管理员会直接抱走，随时损失几个亿哦～ 衷心希望大家能在上班专题有所收获，有所成长。 最后：你一定要努力，但千万别着急😘
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如果你是程序员，或者有一颗喜欢写程序的心，喜欢分享技术干货、项目经验、程序员日常囧事等等，欢迎投稿《程序员》专题。 专题主编：小彤花园 http://www.jianshu.com/users/4a4eb4feee62/ 【程序员】专题拒稿指北：http://www.jianshu.com/p/7c8b33b5f63b 投稿须知： 1.收录相关技术文章，但不限于技术，也可以是项目经验类的文章和程序员日常。 2.文章內不得有任何推广信息。包括但不限于公众号、微博、微信，更不得在通过投稿后再修改文章加入推广信息。你可以将这些推广以及个人信息放在个人主页介绍里。 3.字数极少，段落混乱，大段代码没有放到代码框的文章不收录 4.不相关的内容不收录，请确认文章内容和本专题相关 目前针对优质作者及爱好者，开设了官方程序员微信群，希望加入请发简信给主编小彤花园索取个人微信，主编会将你加入到【程序员】微信群，分享内容，收获知识。添加微信时备注昵称。
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主题是Github上有趣的资源。 当然写Github周边也可以～ 本专题的初衷是发现/介绍GitHub上优秀的Repo，欢迎大家在这里自曝自己在GitHub上优秀的Repo 本专题不接受太短的、不成系统的笔记资料，也不再接受「如何搭建 Hexo 博客」这种类型的文章
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Pythoner的集中营, 收集关于Python的各种知识教程. 推荐文章和系列阅读: 1. Python 零基础入门资料整理（更新版） http://www.jianshu.com/p/9c02dade7e90 2. Python 零基础入门资料整理 http://www.jianshu.com/p/5eee782b8627 3. Python 从入门到高手系列视频教程 http://www.jianshu.com/p/93085280e4a4 4. Python学习网络资源整理 http://www.jianshu.com/p/fe0e5a515696 5. Python爬虫学习系列专题 http://www.jianshu.com/notebooks/255245/latest 6. Python Django博客开发专题 http://www.jianshu.com/notebooks/293635/latest PS: 另招Python热心管理员
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优雅的Mac需要优雅的使用, 收集更多的Mac优雅使用指南 推荐文章和系列阅读: 1. Mac优雅使用指南——一个码字民工的Macbook使用心得 http://www.jianshu.com/p/c956d8dbce45 2. 我用Mac的这一年 http://www.jianshu.com/p/cfc0d49f2e8f 3. 那些你可能不知道的 OS X 使用技巧 http://www.jianshu.com/p/00ea7b218020 最新加入推荐: 1. 如何快速上手Mac http://www.jianshu.com/p/46b3bb5580d2 2. 我不会劝你买 Mac http://www.jianshu.com/p/c88650bf18aa PS: 另招Mac热心管理员
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System.out.println("Hello world!");
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日更公众号：java小白翻身
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Gentoo Linux学习记录！Linux、FreeBSD技术分享。 博客： http://www.cnblogs.com/wonux 豆瓣小站： https://site.douban.com/271881/
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各种机器学习的应用场景分别是什么？例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型关于这个问题我今天正好看到了这个文章。讲的正是各个算法的优劣分析，很中肯。https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755正好14年的时候有人做过一...
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三人行，必有我师，这是小编的一个大数据学习交流群：531629188(闲聊勿扰)
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