本文主要收集本文作者收藏的资源链接，以备查用。本文会持续更新!
1. 对于从事codec研发，尤其是语音和音频codec研发的人，都知道的ITU-3GP组织。这里汇集了所有与ITU-3GP codec相关的资源，主要包括标准文档，
当然还有各个标准的参考代码。
1.1 http://www.itu.int/rec/T-REC-G/en ITU-G系列的资源，例如G722.2的ARM-WB等。这个网站的代码版本很多都是05年之前的。
1.2 http://www.3gpp.org/DynaReport/26-series.htm。包括了最新的ITU-G系列常见资源和诸多的代码。
1.3 http://www.itu.int/net/itu-t/sigdb/menu.aspx.主要是ITU相关的测试向量。
2. ISO组织主要制定了MPEG系列相关的音视频编解码标准。
http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/
这里能够下载到大量的mpeg2, mpeg4相关的音频和视频标准及配套代码和测试向量。当然你需要了解每个mpeg标准的文档代号，才能迅速找到对应的资源。
3. x264中文参考手册，对x264的参数配置有很详细的说明。
http://www.elesos.com/index.php?title=X264%E5%8F%82%E8%80%83%E6%89%8B%E5%86%8C
4. 语音信号处理
4.1 matlab语音工具箱voice box中的代码，对于从事语音研究的人是不可多得的资源，里面有涉及到各种语音信号处理的算法。
http://www.ee.ic.ac.uk/hp/staff/dmb/voicebox/doc/voicebox/index.html
4.2 国立台湾张智星教授的主页：http://mirlab.org/jang/ 主要涉及语音信号处理和识别
4.3 http://www-ie.meijo-u.ac.jp/~banno/spLibs/index.html splib是一个跨平台的多媒体C程序集，主要涉及语音与音频信号处理。
4.4 http://www.cse.ohio-state.edu/~dwang/pnl/software.html 涉及语音识别、语音分离、音乐分离。
4.5 http://www.wakayama-u.ac.jp/~kawahara/MatlabRealtimeSpeechTools/
语音合成工具箱
4.6 http://www.wakayama-u.ac.jp/~kawahara/STRAIGHTadv/index_e.html 语音straight谱分析
5. IPOL. 这是一个图像处理的网上公开的杂志。这里发表的每一篇文章不仅讲解细致，而且都是附有C代码的哦。这个杂志发表的文章都不是研究性质的，更多 的是工程实践上一些经典方法的实现。这里面的代码风格和性能只能呵呵了，不过能提供代码的杂志全世界也许只有这一家了，我们更多的是感谢他们为我们 提供了如此宝贵的资源。每一个从事图像处理的工程师，都可以在这里找到您感兴趣的点。
6 图像处理与计算机视觉代码资源。
6.1 http://www.csee.wvu.edu/~xinl/source.html。 这个链接是西弗吉尼亚大学XIN LI个人收集的代码，汇集了与图像处理和计算机视觉相关的所有资源。
6.2 http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/research/matlabfns/ 西澳大利亚的perter先生用MATLAB
和 Octave语言写的图像处理与计算机视觉算法库。
6.3 http://vision.ucsd.edu/~pdollar/toolbox/doc/ 加州大学 Piotr's Image
& Video Matlab Toolbox, 侧重于机器学习。
6.4 http://www.oschina.net/news/43358/49-face-detection-api?from=20130826人脸检测与识别相关的资源集合
6.5 http://www.gaussianprocess.org/ 高斯过程相关的资源
6.6 http://web.stanford.edu/~hastie/glmnet_matlab/index.html 弹性网络的matlab代码资源。
7. 一些专家大牛的个人主页。
7.1
http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/ 香港理工大学张磊的个人主页，主要涉及图像处理与模式识别领域。
7.2 http://cg.postech.ac.kr/publications/ 主要涉及图形学图像处理等，有一篇重量级的去模糊的文献。
7.3 http://www.matthewzeiler.com/ 主要涉及深度神经网络及视觉处理
7.4 http://www.eee.hku.hk/~wsha/Publications/publications.htm 沙威的个人主页，主要涉及压缩感知，计算电磁学等。
7.5 http://www.stanford.edu/~hastie/glmnet_matlab/download.html 广义线性模型matlab工具包
7.6 http://www.imm.dtu.dk/projects/spasm/ 稀疏分解相关matlab工具包
7.7 http://anthonix.com/ffts/ 目前最快速的FFT算法，比FFTW还要快。
7.8 http://www.public.asu.edu/~jye02/Software/index.html JiePeng Ye的相关机器学习资源
7.9 http://www.stat.ucla.edu/~ywu/research.html Ying Nian WU教授的个人主页，主页研究图像处理与机器学习
7.10 http://www.csc.kth.se/~vahidk/index.html 人脸对齐
7.11 http://www.cse.wustl.edu/~kilian/publications/publications.html 主要涉及metric
learning的Large Margin NN Classifier方法。
7.12 http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 微软研究院何凯明的个人主页
7.13 http://home.ustc.edu.cn/~chendong/ 微软亚洲研究院陈栋个人主页，有几篇很好的人脸识别方面的论文。
7.14 http://mmcheng.net/zh/ 程明明的个人主页
7.15
http://vision.ucsd.edu/~pdollar/ pdollar个人主页，有很多很好的代码和论文
7.16 http://www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/publications.html香港中文大学leo jia的个人主页
7.17 http://www.cs.toronto.edu/~tang/ Yichuan Tang深度学习的一些资源
7.18 http://mc.eistar.net/~xbai/publications.html 自然场景文字检测
7.19 http://cmp.felk.cvut.cz/~neumalu1/文字检测与识别点击打开链接
7.20 http://valse.mmcheng.net/scenetext/ VALSE文字检测与识别
7.21 http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/publication.htm周志华的个人主页
7.22 http://humansensing.cs.cmu.edu/xxiong/pub.html SDM作者个人主页
8. Github上的资源。
8.1 https://github.com/liuliu/ccv 侧重机器学习与图像视觉，代码是纯c语言实现的。
8.2 https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/ 机器学习的python实现，包含各种机器学习的模型和算法
8.3 https://github.com/imistyrain/OpenDL/ 深度学习的资源
9. 数据集
9.1
http://web.mit.edu/emeyers/www/face_databases.html 常用人脸数据库下载链接。
9.2 http://archive.ics.uci.edu/ml/ 加利福尼亚大学机器学习提供的数据库下载链接。
9.3 http://www.repository.voxforge1.org/downloads/SpeechCorpus/Trunk/Audio/ 语音voxforge数据库
9.4 http://m.sciencemag.org/site/feature/data/compsci/machine_learning.xhtml机器学习相关的资源
9.5 http://rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/classification_datasets_results.html 机器视觉分类数据集评比结果
9.6 http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/results.html#Human 人脸识别及其数据集
9.7 http://rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/classification_datasets_results.html 图像分类数据集
10. 博客推荐
10.1 http://freemind.pluskid.org/ 机器学习的一些帖子，讲解的非常浅显易懂。
10.2 http://www.cvchina.info/2011/09/05/matrix-factorization-jungle/ 矩阵分解的资源
11. 代码优化
11.1 https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/x86汇编指令集
12. 视频教程
12.1 http://www.stat.cmu.edu/~ryantibs/convexopt/ 凸优化