一、学习清单
1、综合类
(1)收集了各种最新最经典的文献，神经网络的资源列表：https://github.com/robertsdionne/neural-network-papers 里面包含了深度学习领域经典、以及最新最牛逼的算法，如果把这个列表学过一遍，基本已然达到了大神级别。
(2)机器学习学习清单：https://github.com/ujjwalkarn/Machine-Learning-Tutorials/blob/master/README.md
当然也包含了深度学习各种资源教程
2、计算机视觉
(1)计算机视觉学习清单：https://github.com/kjw0612/awesome-deep-vision
里面包含的都是最经典的深度学习paper。如果把里面的paper都学过一遍，可谓视觉领域的高手高手高高手……
3、NLP领域
(1)自然语言学习清单：https://github.com/keonkim/awesome-nlp 从NLP菜鸟到高手的成长之路学习清单
(2)RNN、LSTM等偏向NLP算法类：http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/rnn-and-lstm.html 看起来好像很不错的样子
(3)博客推荐：http://www.wildml.com/ 包含了RNN、LSTM、Attention机制等教程，最主要的是讲解的浅显易懂，让我等菜鸟受益匪浅
二、其它总结
1、调参经验：http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html，里面讲解了深度学习的调参经验总结，很是经典。
2、梯度下降各种变体总结：http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 作者写的非常好，浅显易懂
三、训练数据
人脸数据：
1、香港中文大学训练数据集：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html
此数据库包含了20w张人脸图片，每张图片标注了5个特征点、以及几十种属性（是否微笑、肤色、发色、性别等属性）
2、68个人脸特征点：http://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations/
此网站差不多可以下载到3000张，训练数据图片，每张图片标注了68个人脸特征点
3、74个人脸特征点：http://gaps-zju.org/DDE/
这个网站包好了1.4w张的人脸训练数据图片，每张图片标注了74个人脸特征点。不过这个数据感觉标注的很不精确
4、性别与年龄训练数据：https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/
这个网站包含了500k+的人脸性别与年龄训练数据，同时还有文献及代码，对于搞性别年龄预测，资源充足
深度估计、图像分割：
1、RGBD训练数据：
RGBD训练数据列表：http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/M.Firman/RGBDdatasets/