本文介绍链表的基本概念以及使用Python实现链表的基本功能，包括添加、删除、查找、更新节点等。

本文介绍队列、堆栈的基本概念以及使用Python实现这两种数据结构，以及实现如何使用队列实现栈的基本功能和如何使用栈实现队列的基本功能。

本文介绍二叉树的基本概念以及使用Python实现二叉树的基本功能，包括遍历、计算深度、查找节点等。

本文介绍数组以及和数组相关的一些算法题。

本文将介绍几种经典的排序算法及Python实现，并对比它们的时间复杂度、空间复杂度和稳定性。

本文将介绍如何构建语音数据集，并实现词唤醒功能。词唤醒功能是Amazon Alexa, Google Home, Apple Siri, and Baidu DuerOS等语音助手的关键技术。预处理包括计算时频谱和1D卷积提取特征，然后通过单向RNN获取预测值。

本文将介绍注意力机制的基本原理，并通过Keras搭建一个神经网络机器翻译机以介绍注意力机制的实现过程，最后将其应用于日期格式翻译：从人类可读的日期（比如25th of June, 2009）翻译成机器可读的日期（2009-06-25）。该模型同样可以作为人类语言翻译的雏形。

本文实现一个将文本转化成表情包的模型。由于使用了词编码模型，尽管使用很少的训练数据，也可以准确的将没有出现的词汇映射到相同的表情包上。本文先从一个简单的模型（Emojifier-V1）出发，介绍词嵌入模型的用法，然后引入LSTM模型，改进为可以利用上下文信息的更加先进的表情包模型。

由于训练词编码模型十分耗时，大多数机器学习实用主义者都是加载已经训练好的模型。本文同样是使用训练好的词向量，利用余弦相似度计算相似度，解决词类比问题（比如男人和女人类似于国王和王后）。另外，本文也修改词编码方式解决性别歧视问题。

本文介绍Tensorboard的基本用法，包括（1）可视化计算图，以便于分析网络结构；（2）实时分析各个计算节点的计算时间和内存消耗情况；（3）动态显示模型训练过程各个指标随迭代过程的变化过程；（4）降维显示输出层的分布情况，以加快错误案例分析过程。