diff --git a/.gitignore b/.gitignore
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--- /dev/null
+++ b/.gitignore
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+.idea
\ No newline at end of file
diff --git a/.idea/vcs.xml b/.idea/vcs.xml
deleted file mode 100644
index 94a25f7f..00000000
--- a/.idea/vcs.xml
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
-<project version="4">
-  <component name="VcsDirectoryMappings">
-    <mapping directory="$PROJECT_DIR$" vcs="Git" />
-  </component>
-</project>
\ No newline at end of file
diff --git a/LICENCE b/LICENCE
new file mode 100644
index 00000000..a0bf476a
--- /dev/null
+++ b/LICENCE
@@ -0,0 +1,21 @@
+MIT License
+
+Copyright (c) 2017
+
+Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
+of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
+in the Software without restriction, including without limitation the rights
+to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
+copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
+furnished to do so, subject to the following conditions:
+
+The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
+copies or substantial portions of the Software.
+
+THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
+IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
+FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
+AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
+LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
+OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
+SOFTWARE.
\ No newline at end of file
diff --git a/README.md b/README.md
index 90e4e47d..2d5a7764 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,137 +1,41 @@
-# 关于 莫烦Python 
-这个 github 是我做 python 机器学习视频教程的支柱. 里面都是视频中提到的代码源码. 主要做的方面是机器学习的, 包括神经网络等等. 
-自己的 research 是在神经网络和强化学习方面, 所以以后也会补上强化学习的教程, 敬请期待. 欢迎大家分享传播, 让我们都能轻松的学习~
-
-[<img src="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/%E7%89%87%E5%A4%B4.png?raw=true" height="200">](http://morvanzhou.github.io/tutorials/)
-
-
-## 大陆没办法翻墙, 我们还有优酷, 网易云
-[优酷频道主页](http://i.youku.com/pythontutorial)
-
-[网易云课堂](http://study.163.com/u/2635988091)
-
-
-## 有梯子的同学, Youtube 等着你呢
-[Youtube 频道主页](https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg)
-
-
-## 以下内容是频道内的结构咯
-### Python 基础
-对于 python 还很陌生的同学们,没问题, 这里是一个快速入门的通道. 这不一定是最好的通道, 不过是通往机器学习道路上比较好的通道.我筛选了一些没必要的内容, 只留下专门为了机器学习有关的内容.
-
-[Python 基础 教程视频(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cIRP5gCi8AlYwQ1uFO2aQBw)
-
-[Python 基础 教程视频(优酷)](http://list.youku.com/albumlist/show?id=27312381&ascending=1&page=1)
-
----
-
-### [机器学习-简介系列](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/README.md)
-[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/ML%20brief%20intro.png?raw=true' height=200>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/README.md)
-
-这是对于机器学习的各种方法的一个简短介绍, 还有学好机器学习很多实用的小技巧.
-
-[机器学习-简介系列 视频教程(Youtuebe)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cIFm8Y8vMkNNPPXAtYXwKin)
-
-[机器学习-简介系列 视频教程(优酷)](http://list.youku.com/albumlist/show?id=27892935&ascending=1&page=1)
-
-以及<机器学习-简介系列>的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/README.md)
-
----
-
-### [Tensorflow](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Readme.md)
-[<img src="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Tensorflow%20course%20cover%20page.jpg?raw=true" height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Readme.md)
-
-Tensorflow 是神经网络方面的主力军之一. 这一套教程从最基础的方面,一直简单风趣地讲解到最高级的方面. 是入门的Tensorflow 神经网络的首选.
-
-[Tensorflow 神经网络 深度学习 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKI5AIlf5TxxFPzb-0zeVZ8)
-
-[Tensorflow 神经网络 深度学习 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27327189.html)
-
-以及 Tensorflow 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Readme.md)
-
----
-
-### [SciKit-Learn (sklearn)](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/README.md)
-[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/sklearn%20cover%20page.jpg?raw=true' height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/README.md)
-
-SciKit-Learn 汇集了各种各样的机器学习方法, 是一个全方面的汇总. 对于不同的项目, 我们可能会用到不同的机器学习方法. 掌握 sklearn 的通用学习形式, 我们就能打遍天下无敌是.
-
-[scikit-learn 机器学习 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cI7ZleLM5i3XXhhe9YmVrRO)
-
-[scikit-learn 机器学习 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27469882.html)
-
-以及 Sklearn 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/README.md)
-
----
-
-### [Theano](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/README.md)
-[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/theano%20cover%20page.jpg?raw=true' height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/README.md)
-
-Theano 算得上是 Tensorflow 的前身, 和 Tensorflow 有着类似的结构形式. 目前的 Tensorflow 还不能很好的支持 Windows 系统, 所以如果想在 Windows 系统上玩转神经网络, Theano 是一个很好的替代选择.
-
-[Theano 神经网络 机器学习 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKpDID642AjNkygrSR5X15T)
-
-[Theano 神经网络 机器学习 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27743371.html)
-
-以及 Theano 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/README.md)
-
-
----
-
-### [Matplotlib](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/README.md)
-[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/cover%20page.jpg?raw=true' height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/README.md)
-
-有了机器学习的各种方法, 我很还需要很多其他的工具来完善学习过程, 提高自己的学习效率. 其中之一就是把数据,结果都可视化出来. 有了直观的可视化结果, 我们就能更好的掌握知识. Matplotlib 就是 python 的一个可视化神器.
-
-[Matplotlib 图像可视化 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKiBRXYqNNCw8AUo6tYen3l)
-
-[Matplotlib 图像可视化 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_28097045.html)
-
-以及 Matplotlib 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/README.md)
-
----
-
-### [Numpy & Pandas](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/README.md)
-[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy&pandas/cover%20page.jpg?raw=true' height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/README.md)
-
-科学运算是工科生必不可少的一个工具, numpy 和 pandas 就是为了我们在 python 中运用高效的科学运算所开发出来的.
-
-[Numpy & Pandas 数据处理 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4)
-
-[Numpy & Pandas 数据处理 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27329155.html)
-
-以及 Numpy & Pandas 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/README.md)
-
----
-
-### Python Multiprocessing
-这是 python 的基础教程之一, 对于了解如何高效的运用我们的计算机运算能力有很好的帮助.
-
-[Multiprocessing 多进程 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cJgYDaJbwhg629-Il5cfkhe)
-
-[Multiprocessing 多进程 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27423283.html)
-
----
-
-### Python Threading
-同上, 可是在机器学习的运用中, 有时并没有 multiprocessing 模块好.
-
-[Threading 多线程 视频教学(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKaHtKLn-jat8SOGndS3MEt)
-
-[Threading 多线程 视频教学(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27399497.html)
-
----
-
-### [Python Tkinter](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/README.md)
-[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/cover%20page.jpg?raw=true' height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/README.md)
-
-Tkinter 是 python 自带的可视化窗口包, 可以用来做 simulation 的可视化, 而且他也是跨平台兼容. 
-
-[Tkinter 跨平台 GUI 视频教学(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cJU56K4EtkG0YNGBZCuDwAH)
-
-[Tkinter 跨平台 GUI 视频教学(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27433146.html)
-
-以及 tkinter 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/README.md)
-
----
-
+<p align="center">
+    <a href="https://mofanpy.com/tutorials/" target="_blank">
+    <img width="60%" src="http://github.com/%E7%89%87%E5%A4%B4.png" style="max-width:100%;">
+    </a>
+</p>
+
+
+<br>
+
+我是 周沫凡, [莫烦Python](https://mofanpy.com/) 只是谐音, 我喜欢制作,
+分享所学的东西, 所以你能在这里找到很多有用的东西, 少走弯路. 你能在[这里](https://mofanpy.com/about/)找到关于我的所有东西.
+
+## 这个 Python tutorial 的一些内容:
+
+* [Python 基础](https://mofanpy.com/tutorials/python-basic/)
+  * [基础](https://mofanpy.com/tutorials/python-basic/basic/)
+  * [多线程 threading](https://mofanpy.com/tutorials/python-basic/threading/)
+  * [多进程 multiprocessing](https://mofanpy.com/tutorials/python-basic/multiprocessing/)
+  * [简单窗口 tkinter](https://mofanpy.com/tutorials/python-basic/tkinter/)
+* [机器学习](https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/)
+  * [有趣的机器学习](https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/ML-intro/)
+  * [强化学习 (Reinforcement Learning)](https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/)
+  * [进化算法 (Evolutionary Algorithm) 如遗传算法等](https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/evolutionary-algorithm/)
+  * [Tensorflow (神经网络)](https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/tensorflow/)
+  * [PyTorch (神经网络)](https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/)
+  * [Theano (神经网络)](https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/theano/)
+  * [Keras (快速神经网络)](https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/keras/)
+  * [Scikit-Learn (机器学习)](https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/sklearn/)
+  * [机器学习实战](https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/ML-practice/)
+* [数据处理](https://mofanpy.com/tutorials/data-manipulation/)
+  * [Numpy & Pandas (处理数据)](https://mofanpy.com/tutorials/data-manipulation/np-pd/)
+  * [Matplotlib (绘图)](https://mofanpy.com/tutorials/data-manipulation/plt/)
+  * [爬虫](https://mofanpy.com/tutorials/data-manipulation/scraping/)
+* [其他](https://mofanpy.com/tutorials/others/)
+  * [Git (版本管理)](https://mofanpy.com/tutorials/others/git/)
+  * [Linux 简易教学](https://mofanpy.com/tutorials/others/linux-basic/)
+
+## 赞助和支持
+
+这些 tutorial 都是我用业余时间写出来, 录成视频, 如果你觉得它对你很有帮助, 请你也分享给需要学习的朋友们.
+如果你看好我的经验分享, 也请考虑适当的 [赞助打赏](https://mofanpy.com/support/), 让我能继续分享更好的内容给大家.
\ No newline at end of file
diff --git a/RL/example1/hunter_prey.py b/RL/example1/hunter_prey.py
deleted file mode 100644
index c3034a72..00000000
--- a/RL/example1/hunter_prey.py
+++ /dev/null
@@ -1,130 +0,0 @@
-import tkinter as tk
-import numpy as np
-import pandas as pd
-
-
-class TableLUQ(object):
-    def __init__(self, actions, epsilon=0.1, alpha=0.2, gamma=0.9):
-        self._actions = actions
-        self._epsilon = epsilon
-        self._alpha = alpha
-        self._gamma = gamma
-
-        # state-actions table. columns include [state, a1, a2, a3...]
-        self._q_table = pd.DataFrame(columns=['state']+self._actions)
-        self._q_table.set_index('state', inplace=True)
-
-    def learn(self, s0, a0, r, s1):
-        q_s0_a0 = self._q_table.loc[s0, a0]
-        if s1 in self._q_table.index:
-            q_s1_a = self._q_table.loc[s1, :]
-            q_s1_a_max = q_s1_a.max()
-        else:
-            q_s1_a_max = 0
-        self._q_table.loc[s0, a0] = q_s0_a0 + self._alpha * (
-            r + self._gamma * q_s1_a_max - q_s0_a0
-        )
-
-    def choose_action(self, state):
-        if np.random.random() < self._epsilon:
-            action = np.random.choice(self._actions)
-        else:
-            if state not in self._q_table.index:
-                new_state_actions = pd.Series([0]*len(self._actions), index=self._actions, name=state)
-                self._q_table = self._q_table.append(new_state_actions)
-                action = np.random.choice(self._actions)
-            else:
-                state_actions_pair = self._q_table.loc[state, :]
-                shuffled_state_actions_pair = state_actions_pair.reindex(
-                    np.random.permutation(
-                        state_actions_pair.index))
-                action = shuffled_state_actions_pair.argmax()
-        return action
-
-    @property
-    def epsilon(self):
-        return self._epsilon
-
-    @property
-    def alpha(self):
-        return self._alpha
-
-    @property
-    def gamma(self):
-        return self._gamma
-
-
-def get_state(h_loc, p_loc):
-    state = str(
-        (
-            p_loc[0] - h_loc[0],
-            p_loc[1] - h_loc[1]
-         )
-    )
-    return state
-
-
-def get_reward(h_loc, p_loc):
-    distance = ((p_loc[0] - h_loc[0])**2 + (p_loc[1] - h_loc[1])**2)**(1/2)
-    reward = 1/distance
-    return reward
-
-
-def move(h_loc, action):
-    h_x, h_y = h_loc[0], h_loc[1]
-    if action == 'u':
-        h_y -= 1
-        h_y = max([h_y, 0])
-    elif action == 'd':
-        h_y += 1
-        h_y = min([h_y, 4])
-    elif action == 'l':
-        h_x -= 1
-        h_x = max([h_x, 0])
-    else:
-        h_x += 1
-        h_x = min([h_x, 4])
-    x_amount = (h_x - h_loc[0])*100
-    y_amount = (h_y - h_loc[1])*100
-    canvas.move(hunter_icon, x_amount, y_amount)
-    h_loc = [h_x, h_y]
-
-window = tk.Tk()
-window.geometry('500x500')
-canvas = tk.Canvas(window, height=500, width=500)
-canvas.pack()
-
-hunter_loc = [0, 0]     # can move
-prey_loc = [4, 4]       # fixed
-
-hunter_icon = canvas.create_rectangle(
-    (
-        hunter_loc[0]*100,
-        hunter_loc[1]*100,
-        hunter_loc[0]*100+100,
-        hunter_loc[1]*100+100),
-    fill='black'
-)
-prey_icon = canvas.create_oval(
-    (
-        prey_loc[0]*100,
-        prey_loc[1]*100,
-        prey_loc[0]*100+100,
-        prey_loc[1]*100+100),
-    fill='red'
-)
-
-move_up = [+1, 0]
-move_down = [-1, 0]
-move_left = [0, -1]
-move_right = [0, +1]
-
-hunter_actions = {
-    'u': move_up,
-    'd': move_down,
-    'l': move_left,
-    'r': move_right,
-}
-
-
-window.mainloop()
\ No newline at end of file
diff --git a/Reinforcement_learning_TUT/README.md b/Reinforcement_learning_TUT/README.md
new file mode 100644
index 00000000..773ed303
--- /dev/null
+++ b/Reinforcement_learning_TUT/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<p align="center">
+    <a href="https://www.youtube.com/watch?v=pieI7rOXELI&list=PLXO45tsB95cIplu-fLMpUEEZTwrDNh6Ba" target="_blank">
+    <img width="60%" src="http://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/RL_cover.jpg?raw=true" style="max-width:100%;">
+    </a>
+</p>
+
+---
+
+<br>
+
+# Note! This Reinforcement Learning Tutorial has been moved to anther independent repo:
+
+[/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow](/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow)
+
+# 请注意! 这个 强化学习 的教程代码已经被移至另一个网页:
+
+[/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow](/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow)
+
+
+# Donation
+
+*If this does help you, please consider donating to support me for better tutorials. Any contribution is greatly appreciated!*
+
+<div >
+  <a href="https://www.paypal.com/cgi-bin/webscr?cmd=_donations&amp;business=morvanzhou%40gmail%2ecom&amp;lc=C2&amp;item_name=MorvanPython&amp;currency_code=AUD&amp;bn=PP%2dDonationsBF%3abtn_donateCC_LG%2egif%3aNonHosted">
+    <img style="border-radius: 20px;  box-shadow: 0px 0px 10px 1px  #888888;"
+         src="https://www.paypalobjects.com/webstatic/en_US/i/btn/png/silver-pill-paypal-44px.png"
+         alt="Paypal"
+         height="auto" ></a>
+</div>
+
+<div>
+  <a href="https://www.patreon.com/morvan">
+    <img src="https://mofanpy.com/static/img/support/patreon.jpg"
+         alt="Patreon"
+         height=120></a>
+</div>
diff --git a/basic/.ipynb_checkpoints/36_regex-checkpoint.ipynb b/basic/.ipynb_checkpoints/36_regex-checkpoint.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..984c91f7
--- /dev/null
+++ b/basic/.ipynb_checkpoints/36_regex-checkpoint.ipynb
@@ -0,0 +1,648 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Python 正则表达 RegEx"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 导入模块"
+   ]
+  },
+  {
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+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import re"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 简单 Python 匹配"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "True\n",
+      "False\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# matching string\n",
+    "pattern1 = \"cat\"\n",
+    "pattern2 = \"bird\"\n",
+    "string = \"dog runs to cat\"\n",
+    "print(pattern1 in string)    \n",
+    "print(pattern2 in string)    "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 用正则寻找配对"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(12, 15), match='cat'>\n",
+      "None\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# regular expression\n",
+    "pattern1 = \"cat\"\n",
+    "pattern2 = \"bird\"\n",
+    "string = \"dog runs to cat\"\n",
+    "print(re.search(pattern1, string))  \n",
+    "print(re.search(pattern2, string)) "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 匹配多种可能 使用 []"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='run'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# multiple patterns (\"run\" or \"ran\")\n",
+    "ptn = r\"r[au]n\"       \n",
+    "print(re.search(ptn, \"dog runs to cat\"))    "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 匹配更多种可能"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='run'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r2n'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='run'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# continue\n",
+    "print(re.search(r\"r[A-Z]n\", \"dog runs to cat\"))     \n",
+    "print(re.search(r\"r[a-z]n\", \"dog runs to cat\"))     \n",
+    "print(re.search(r\"r[0-9]n\", \"dog r2ns to cat\"))     \n",
+    "print(re.search(r\"r[0-9a-z]n\", \"dog runs to cat\"))  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 特殊种类匹配"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 数字"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r4n'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='run'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# \\d : decimal digit\n",
+    "print(re.search(r\"r\\dn\", \"run r4n\"))                \n",
+    "# \\D : any non-decimal digit\n",
+    "print(re.search(r\"r\\Dn\", \"run r4n\"))                \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 空白"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='r\\nn'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r4n'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# \\s : any white space [\\t\\n\\r\\f\\v]\n",
+    "print(re.search(r\"r\\sn\", \"r\\nn r4n\"))               \n",
+    "# \\S : opposite to \\s, any non-white space\n",
+    "print(re.search(r\"r\\Sn\", \"r\\nn r4n\"))               \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 所有字母数字和\"_\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r4n'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='r\\nn'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# \\w : [a-zA-Z0-9_]\n",
+    "print(re.search(r\"r\\wn\", \"r\\nn r4n\"))               \n",
+    "# \\W : opposite to \\w\n",
+    "print(re.search(r\"r\\Wn\", \"r\\nn r4n\"))               \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 空白字符"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 8), match='runs'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(5, 11), match=' runs '>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# \\b : empty string (only at the start or end of the word)\n",
+    "print(re.search(r\"\\bruns\\b\", \"dog runs to cat\"))    \n",
+    "# \\B : empty string (but not at the start or end of a word)\n",
+    "print(re.search(r\"\\B runs \\B\", \"dog   runs  to cat\"))  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 特殊字符 任意字符"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='runs\\\\'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='r[n'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# \\\\ : match \\\n",
+    "print(re.search(r\"runs\\\\\", \"runs\\ to me\"))          \n",
+    "# . : match anything (except \\n)\n",
+    "print(re.search(r\"r.n\", \"r[ns to me\"))              \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 句尾句首"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='dog'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(12, 15), match='cat'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# ^ : match line beginning\n",
+    "print(re.search(r\"^dog\", \"dog runs to cat\"))        \n",
+    "# $ : match line ending\n",
+    "print(re.search(r\"cat$\", \"dog runs to cat\"))       \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 是否"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='Monday'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='Mon'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# ? : may or may not occur\n",
+    "print(re.search(r\"Mon(day)?\", \"Monday\"))            \n",
+    "print(re.search(r\"Mon(day)?\", \"Mon\"))               "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 多行匹配"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(18, 19), match='I'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# multi-line\n",
+    "string = \"\"\"\n",
+    "dog runs to cat.\n",
+    "I run to dog.\n",
+    "\"\"\"\n",
+    "print(re.search(r\"^I\", string))                     \n",
+    "print(re.search(r\"^I\", string, flags=re.M)) "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 0或多次"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='a'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='abbbbb'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# * : occur 0 or more times\n",
+    "print(re.search(r\"ab*\", \"a\"))                       \n",
+    "print(re.search(r\"ab*\", \"abbbbb\"))                  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 1或多次"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='abbbbb'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# + : occur 1 or more times\n",
+    "print(re.search(r\"ab+\", \"a\"))                       \n",
+    "print(re.search(r\"ab+\", \"abbbbb\"))                  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 可选次数"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='abbbbb'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# {n, m} : occur n to m times\n",
+    "print(re.search(r\"ab{2,10}\", \"a\"))                  \n",
+    "print(re.search(r\"ab{2,10}\", \"abbbbb\"))             \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## group 组"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "021523, Date: Feb/12/2017\n",
+      "021523\n",
+      "Feb/12/2017\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# group\n",
+    "match = re.search(r\"(\\d+), Date: (.+)\", \"ID: 021523, Date: Feb/12/2017\")\n",
+    "print(match.group())                                \n",
+    "print(match.group(1))                               \n",
+    "print(match.group(2))                               "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "021523\n",
+      "Feb/12/2017\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "match = re.search(r\"(?P<id>\\d+), Date: (?P<date>.+)\", \"ID: 021523, Date: Feb/12/2017\")\n",
+    "print(match.group('id'))                            \n",
+    "print(match.group('date'))                          "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 寻找所有匹配 "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['run', 'ran']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# findall\n",
+    "print(re.findall(r\"r[ua]n\", \"run ran ren\"))         "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['run', 'ran']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# | : or\n",
+    "print(re.findall(r\"(run|ran)\", \"run ran ren\"))      "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 替换"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "dog catches to cat\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# re.sub() replace\n",
+    "print(re.sub(r\"r[au]ns\", \"catches\", \"dog runs to cat\"))     "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 分裂"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['a', 'b', 'c', 'd', 'e']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# re.split()\n",
+    "print(re.split(r\"[,;\\.]\", \"a;b,c.d;e\"))             \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## compile"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='ran'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# compile\n",
+    "compiled_re = re.compile(r\"r[ua]n\")\n",
+    "print(compiled_re.search(\"dog ran to cat\"))     "
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.5.1"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
diff --git a/basic/35_set.py b/basic/35_set.py
index 8df852b7..31340dad 100644
--- a/basic/35_set.py
+++ b/basic/35_set.py
@@ -10,17 +10,20 @@
 print(set(char_list))
 print(set(sentence))
 
-print(set([char_list, sentence]))
+print(set(char_list + list(sentence)))
 
 unique_char = set(char_list)
 unique_char.add('x')
-unique_char.add(['y', 'z'])
+# unique_char.add(['y', 'z']) this is wrong
 print(unique_char)
 
+unique_char.remove('x')
+print(unique_char)
+unique_char.discard('d')
+print(unique_char)
 unique_char.clear()
 print(unique_char)
-print(char_list.discard('d'))
-print(char_list.remove('d'))
 
-print(char_list.difference({'a', 'e', 'i'}))
-print(char_list.intersection({'a', 'e', 'i'}))
\ No newline at end of file
+unique_char = set(char_list)
+print(unique_char.difference({'a', 'e', 'i'}))
+print(unique_char.intersection({'a', 'e', 'i'}))
\ No newline at end of file
diff --git a/basic/36_RegEx.py b/basic/36_RegEx.py
new file mode 100644
index 00000000..b68dd3a3
--- /dev/null
+++ b/basic/36_RegEx.py
@@ -0,0 +1,110 @@
+import re
+
+# matching string
+pattern1 = "cat"
+pattern2 = "bird"
+string = "dog runs to cat"
+print(pattern1 in string)    # True
+print(pattern2 in string)    # False
+
+
+# regular expression
+pattern1 = "cat"
+pattern2 = "bird"
+string = "dog runs to cat"
+print(re.search(pattern1, string))  # <_sre.SRE_Match object; span=(12, 15), match='cat'>
+print(re.search(pattern2, string))  # None
+
+
+# multiple patterns ("run" or "ran")
+ptn = r"r[au]n"       # start with "r" means raw string
+print(re.search(ptn, "dog runs to cat"))    # <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='run'>
+
+
+# continue
+print(re.search(r"r[A-Z]n", "dog runs to cat"))     # None
+print(re.search(r"r[a-z]n", "dog runs to cat"))     # <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='run'>
+print(re.search(r"r[0-9]n", "dog r2ns to cat"))     # <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r2n'>
+print(re.search(r"r[0-9a-z]n", "dog runs to cat"))  # <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='run'>
+
+
+# \d : decimal digit
+print(re.search(r"r\dn", "run r4n"))                # <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r4n'>
+# \D : any non-decimal digit
+print(re.search(r"r\Dn", "run r4n"))                # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='run'>
+# \s : any white space [\t\n\r\f\v]
+print(re.search(r"r\sn", "r\nn r4n"))               # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='r\nn'>
+# \S : opposite to \s, any non-white space
+print(re.search(r"r\Sn", "r\nn r4n"))               # <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r4n'>
+# \w : [a-zA-Z0-9_]
+print(re.search(r"r\wn", "r\nn r4n"))               # <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r4n'>
+# \W : opposite to \w
+print(re.search(r"r\Wn", "r\nn r4n"))               # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='r\nn'>
+# \b : empty string (only at the start or end of the word)
+print(re.search(r"\bruns\b", "dog runs to cat"))    # <_sre.SRE_Match object; span=(4, 8), match='runs'>
+# \B : empty string (but not at the start or end of a word)
+print(re.search(r"\B runs \B", "dog   runs  to cat"))  # <_sre.SRE_Match object; span=(8, 14), match=' runs '>
+# \\ : match \
+print(re.search(r"runs\\", "runs\ to me"))          # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='runs\\'>
+# . : match anything (except \n)
+print(re.search(r"r.n", "r[ns to me"))              # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='r[n'>
+# ^ : match line beginning
+print(re.search(r"^dog", "dog runs to cat"))        # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='dog'>
+# $ : match line ending
+print(re.search(r"cat$", "dog runs to cat"))        # <_sre.SRE_Match object; span=(12, 15), match='cat'>
+# ? : may or may not occur
+print(re.search(r"Mon(day)?", "Monday"))            # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='Monday'>
+print(re.search(r"Mon(day)?", "Mon"))               # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='Mon'>
+
+
+# multi-line
+string = """
+dog runs to cat.
+I run to dog.
+"""
+print(re.search(r"^I", string))                     # None
+print(re.search(r"^I", string, flags=re.M))         # <_sre.SRE_Match object; span=(18, 19), match='I'>
+
+
+# * : occur 0 or more times
+print(re.search(r"ab*", "a"))                       # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='a'>
+print(re.search(r"ab*", "abbbbb"))                  # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='abbbbb'>
+
+# + : occur 1 or more times
+print(re.search(r"ab+", "a"))                       # None
+print(re.search(r"ab+", "abbbbb"))                  # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='abbbbb'>
+
+# {n, m} : occur n to m times
+print(re.search(r"ab{2,10}", "a"))                  # None
+print(re.search(r"ab{2,10}", "abbbbb"))             # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='abbbbb'>
+
+
+# group
+match = re.search(r"(\d+), Date: (.+)", "ID: 021523, Date: Feb/12/2017")
+print(match.group())                                # 021523, Date: Feb/12/2017
+print(match.group(1))                               # 021523
+print(match.group(2))                               # Date: Feb/12/2017
+
+match = re.search(r"(?P<id>\d+), Date: (?P<date>.+)", "ID: 021523, Date: Feb/12/2017")
+print(match.group('id'))                            # 021523
+print(match.group('date'))                          # Date: Feb/12/2017
+
+# findall
+print(re.findall(r"r[ua]n", "run ran ren"))         # ['run', 'ran']
+
+# | : or
+print(re.findall(r"(run|ran)", "run ran ren"))      # ['run', 'ran']
+
+# re.sub() replace
+print(re.sub(r"r[au]ns", "catches", "dog runs to cat"))     # dog catches to cat
+
+# re.split()
+print(re.split(r"[,;\.]", "a;b,c.d;e"))             # ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
+
+
+# compile
+compiled_re = re.compile(r"r[ua]n")
+print(compiled_re.search("dog ran to cat"))     # <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='ran'>
+
+
+
diff --git a/basic/36_regex.ipynb b/basic/36_regex.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..52aa22f6
--- /dev/null
+++ b/basic/36_regex.ipynb
@@ -0,0 +1,648 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Python 正则表达 RegEx"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 导入模块"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import re"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 简单 Python 匹配"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "True\n",
+      "False\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# matching string\n",
+    "pattern1 = \"cat\"\n",
+    "pattern2 = \"bird\"\n",
+    "string = \"dog runs to cat\"\n",
+    "print(pattern1 in string)    \n",
+    "print(pattern2 in string)    "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 用正则寻找配对"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(12, 15), match='cat'>\n",
+      "None\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# regular expression\n",
+    "pattern1 = \"cat\"\n",
+    "pattern2 = \"bird\"\n",
+    "string = \"dog runs to cat\"\n",
+    "print(re.search(pattern1, string))  \n",
+    "print(re.search(pattern2, string)) "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 匹配多种可能 使用 []"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='run'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# multiple patterns (\"run\" or \"ran\")\n",
+    "ptn = r\"r[au]n\"       \n",
+    "print(re.search(ptn, \"dog runs to cat\"))    "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 匹配更多种可能"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='run'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r2n'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='run'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# continue\n",
+    "print(re.search(r\"r[A-Z]n\", \"dog runs to cat\"))     \n",
+    "print(re.search(r\"r[a-z]n\", \"dog runs to cat\"))     \n",
+    "print(re.search(r\"r[0-9]n\", \"dog r2ns to cat\"))     \n",
+    "print(re.search(r\"r[0-9a-z]n\", \"dog runs to cat\"))  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 特殊种类匹配"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 数字"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r4n'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='run'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# \\d : decimal digit\n",
+    "print(re.search(r\"r\\dn\", \"run r4n\"))                \n",
+    "# \\D : any non-decimal digit\n",
+    "print(re.search(r\"r\\Dn\", \"run r4n\"))                \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 空白"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='r\\nn'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r4n'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# \\s : any white space [\\t\\n\\r\\f\\v]\n",
+    "print(re.search(r\"r\\sn\", \"r\\nn r4n\"))               \n",
+    "# \\S : opposite to \\s, any non-white space\n",
+    "print(re.search(r\"r\\Sn\", \"r\\nn r4n\"))               \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 所有字母数字和\"_\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='r4n'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='r\\nn'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# \\w : [a-zA-Z0-9_]\n",
+    "print(re.search(r\"r\\wn\", \"r\\nn r4n\"))               \n",
+    "# \\W : opposite to \\w\n",
+    "print(re.search(r\"r\\Wn\", \"r\\nn r4n\"))               \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 空白字符"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 8), match='runs'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(5, 11), match=' runs '>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# \\b : empty string (only at the start or end of the word)\n",
+    "print(re.search(r\"\\bruns\\b\", \"dog runs to cat\"))    \n",
+    "# \\B : empty string (but not at the start or end of a word)\n",
+    "print(re.search(r\"\\B runs \\B\", \"dog   runs  to cat\"))  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 特殊字符 任意字符"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='runs\\\\'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='r[n'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# \\\\ : match \\\n",
+    "print(re.search(r\"runs\\\\\", \"runs\\ to me\"))          \n",
+    "# . : match anything (except \\n)\n",
+    "print(re.search(r\"r.n\", \"r[ns to me\"))              \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 句尾句首"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='dog'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(12, 15), match='cat'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# ^ : match line beginning\n",
+    "print(re.search(r\"^dog\", \"dog runs to cat\"))        \n",
+    "# $ : match line ending\n",
+    "print(re.search(r\"cat$\", \"dog runs to cat\"))       \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 是否"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='Monday'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='Mon'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# ? : may or may not occur\n",
+    "print(re.search(r\"Mon(day)?\", \"Monday\"))            \n",
+    "print(re.search(r\"Mon(day)?\", \"Mon\"))               "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 多行匹配"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(18, 19), match='I'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# multi-line\n",
+    "string = \"\"\"\n",
+    "dog runs to cat.\n",
+    "I run to dog.\n",
+    "\"\"\"\n",
+    "print(re.search(r\"^I\", string))                     \n",
+    "print(re.search(r\"^I\", string, flags=re.M)) "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 0或多次"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='a'>\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='abbbbb'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# * : occur 0 or more times\n",
+    "print(re.search(r\"ab*\", \"a\"))                       \n",
+    "print(re.search(r\"ab*\", \"abbbbb\"))                  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 1或多次"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='abbbbb'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# + : occur 1 or more times\n",
+    "print(re.search(r\"ab+\", \"a\"))                       \n",
+    "print(re.search(r\"ab+\", \"abbbbb\"))                  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 可选次数"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n",
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='abbbbb'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# {n, m} : occur n to m times\n",
+    "print(re.search(r\"ab{2,10}\", \"a\"))                  \n",
+    "print(re.search(r\"ab{2,10}\", \"abbbbb\"))             \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## group 组"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "021523, Date: Feb/12/2017\n",
+      "021523\n",
+      "Feb/12/2017\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# group\n",
+    "match = re.search(r\"(\\d+), Date: (.+)\", \"ID: 021523, Date: Feb/12/2017\")\n",
+    "print(match.group())                                \n",
+    "print(match.group(1))                               \n",
+    "print(match.group(2))                               "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "021523\n",
+      "Feb/12/2017\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "match = re.search(r\"(?P<id>\\d+), Date: (?P<date>.+)\", \"ID: 021523, Date: Feb/12/2017\")\n",
+    "print(match.group('id'))                            \n",
+    "print(match.group('date'))                          "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 寻找所有匹配 "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['run', 'ran']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# findall\n",
+    "print(re.findall(r\"r[ua]n\", \"run ran ren\"))         "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['run', 'ran']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# | : or\n",
+    "print(re.findall(r\"(run|ran)\", \"run ran ren\"))      "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 替换"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "dog catches to cat\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# re.sub() replace\n",
+    "print(re.sub(r\"r[au]ns\", \"catches\", \"dog runs to cat\"))     "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 分裂"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['a', 'b', 'c', 'd', 'e']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# re.split()\n",
+    "print(re.split(r\"[,;\\.]\", \"a;b,c.d;e\"))             \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## compile"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='ran'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# compile\n",
+    "compiled_re = re.compile(r\"r[ua]n\")\n",
+    "print(compiled_re.search(\"dog ran to cat\"))     "
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.5.1"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
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new file mode 100644
index 00000000..e69de29b
diff --git a/gitTUT/for_gitTUT_3-1.zip b/gitTUT/for_gitTUT_3-1.zip
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b
diff --git a/gitTUT/for_gitTUT_3-2.zip b/gitTUT/for_gitTUT_3-2.zip
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b
diff --git a/gitTUT/for_gitTUT_4-1.zip b/gitTUT/for_gitTUT_4-1.zip
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b
diff --git a/gitTUT/for_gitTUT_4-2.zip b/gitTUT/for_gitTUT_4-2.zip
new file mode 100644
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diff --git a/gitTUT/for_gitTUT_4-3.zip b/gitTUT/for_gitTUT_4-3.zip
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b
diff --git a/gitTUT/for_gitTUT_4-4.zip b/gitTUT/for_gitTUT_4-4.zip
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b
diff --git a/gitTUT/for_gitTUT_5-1.zip b/gitTUT/for_gitTUT_5-1.zip
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b
diff --git a/index.html b/index.html
deleted file mode 100644
index b980eee1..00000000
--- a/index.html
+++ /dev/null
@@ -1,200 +0,0 @@
-<!DOCTYPE html>
-<html lang="en-us">
-  <head>
-    <meta charset="UTF-8">
-    <title>莫烦Python by MorvanZhou</title>
-    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
-    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://github.com/stylesheets/normalize.css" media="screen">
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-  </head>
-  <body>
-    <section class="page-header">
-      <h1 class="project-name">莫烦Python</h1>
-      <h2 class="project-tagline">机器学习相关</h2>
-      <a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials" class="btn">View on GitHub</a>
-      <a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/zipball/master" class="btn">Download .zip</a>
-      <a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/tarball/master" class="btn">Download .tar.gz</a>
-    </section>
-
-    <section class="main-content">
-      <h1>
-<a id="关于-莫烦python" class="anchor" href="#%E5%85%B3%E4%BA%8E-%E8%8E%AB%E7%83%A6python" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a>关于 莫烦Python</h1>
-
-<p>这个 github 是我做 python 机器学习视频教程的支柱. 里面都是视频中提到的代码源码. 主要做的方面是机器学习的, 包括神经网络等等. 
-自己的 research 是在神经网络和强化学习方面, 所以以后也会补上强化学习的教程, 敬请期待. 欢迎大家分享传播, 让我们都能轻松的学习~</p>
-
-<p><a href="http://morvanzhou.github.io/tutorials/"><img src="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/%E7%89%87%E5%A4%B4.png?raw=true" height="200"></a></p>
-
-<h2>
-<a id="大陆没办法翻墙-我们还有优酷-网易云" class="anchor" href="#%E5%A4%A7%E9%99%86%E6%B2%A1%E5%8A%9E%E6%B3%95%E7%BF%BB%E5%A2%99-%E6%88%91%E4%BB%AC%E8%BF%98%E6%9C%89%E4%BC%98%E9%85%B7-%E7%BD%91%E6%98%93%E4%BA%91" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a>大陆没办法翻墙, 我们还有优酷, 网易云</h2>
-
-<p><a href="http://i.youku.com/pythontutorial">优酷频道主页</a></p>
-
-<p><a href="http://study.163.com/u/2635988091">网易云课堂</a></p>
-
-<h2>
-<a id="有梯子的同学-youtube-等着你呢" class="anchor" href="#%E6%9C%89%E6%A2%AF%E5%AD%90%E7%9A%84%E5%90%8C%E5%AD%A6-youtube-%E7%AD%89%E7%9D%80%E4%BD%A0%E5%91%A2" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a>有梯子的同学, Youtube 等着你呢</h2>
-
-<p><a href="https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg">Youtube 频道主页</a></p>
-
-<h2>
-<a id="以下内容是频道内的结构咯" class="anchor" href="#%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E5%86%85%E5%AE%B9%E6%98%AF%E9%A2%91%E9%81%93%E5%86%85%E7%9A%84%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%92%AF" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a>以下内容是频道内的结构咯</h2>
-
-<h3>
-<a id="python-基础" class="anchor" href="#python-%E5%9F%BA%E7%A1%80" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a>Python 基础</h3>
-
-<p>对于 python 还很陌生的同学们,没问题, 这里是一个快速入门的通道. 这不一定是最好的通道, 不过是通往机器学习道路上比较好的通道.我筛选了一些没必要的内容, 只留下专门为了机器学习有关的内容.</p>
-
-<p><a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cIRP5gCi8AlYwQ1uFO2aQBw">Python 基础 教程视频(Youtube)</a></p>
-
-<p><a href="http://list.youku.com/albumlist/show?id=27312381&amp;ascending=1&amp;page=1">Python 基础 教程视频(优酷)</a></p>
-
-<hr>
-
-<h3>
-<a id="机器学习-简介系列" class="anchor" href="#%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0-%E7%AE%80%E4%BB%8B%E7%B3%BB%E5%88%97" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/README.md">机器学习-简介系列</a>
-</h3>
-
-<p><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/README.md"><img src="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/ML%20brief%20intro.png?raw=true" height="200"></a></p>
-
-<p>这是对于机器学习的各种方法的一个简短介绍, 还有学好机器学习很多实用的小技巧.</p>
-
-<p><a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cIFm8Y8vMkNNPPXAtYXwKin">机器学习-简介系列 视频教程(Youtube)</a></p>
-
-<p><a href="http://list.youku.com/albumlist/show?id=27892935&amp;ascending=1&amp;page=1">机器学习-简介系列 视频教程(优酷)</a></p>
-
-<p>以及&lt;机器学习-简介系列&gt;的<a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/README.md">学习目录</a></p>
-
-<hr>
-
-<h3>
-<a id="tensorflow" class="anchor" href="#tensorflow" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Readme.md">Tensorflow</a>
-</h3>
-
-<p><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Readme.md"><img src="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Tensorflow%20course%20cover%20page.jpg?raw=true" height="200"></a></p>
-
-<p>Tensorflow 是神经网络方面的主力军之一. 这一套教程从最基础的方面,一直简单风趣地讲解到最高级的方面. 是入门的Tensorflow 神经网络的首选.</p>
-
-<p><a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKI5AIlf5TxxFPzb-0zeVZ8">Tensorflow 神经网络 深度学习 视频教程(Youtube)</a></p>
-
-<p><a href="http://www.youku.com/playlist_show/id_27327189.html">Tensorflow 神经网络 深度学习 视频教程(优酷)</a></p>
-
-<p>以及 Tensorflow 的<a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Readme.md">学习目录</a></p>
-
-<hr>
-
-<h3>
-<a id="scikit-learn-sklearn" class="anchor" href="#scikit-learn-sklearn" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/README.md">SciKit-Learn (sklearn)</a>
-</h3>
-
-<p><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/README.md"><img src="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/sklearn%20cover%20page.jpg?raw=true" height="200"></a></p>
-
-<p>SciKit-Learn 汇集了各种各样的机器学习方法, 是一个全方面的汇总. 对于不同的项目, 我们可能会用到不同的机器学习方法. 掌握 sklearn 的通用学习形式, 我们就能打遍天下无敌是.</p>
-
-<p><a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cI7ZleLM5i3XXhhe9YmVrRO">scikit-learn 机器学习 视频教程(Youtube)</a></p>
-
-<p><a href="http://www.youku.com/playlist_show/id_27469882.html">scikit-learn 机器学习 视频教程(优酷)</a></p>
-
-<p>以及 Sklearn 的<a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/README.md">学习目录</a></p>
-
-<hr>
-
-<h3>
-<a id="theano" class="anchor" href="#theano" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/README.md">Theano</a>
-</h3>
-
-<p><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/README.md"><img src="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/theano%20cover%20page.jpg?raw=true" height="200"></a></p>
-
-<p>Theano 算得上是 Tensorflow 的前身, 和 Tensorflow 有着类似的结构形式. 目前的 Tensorflow 还不能很好的支持 Windows 系统, 所以如果想在 Windows 系统上玩转神经网络, Theano 是一个很好的替代选择.</p>
-
-<p><a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKpDID642AjNkygrSR5X15T">Theano 神经网络 机器学习 视频教程(Youtube)</a></p>
-
-<p><a href="http://www.youku.com/playlist_show/id_27743371.html">Theano 神经网络 机器学习 视频教程(优酷)</a></p>
-
-<p>以及 Theano 的<a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/README.md">学习目录</a></p>
-
-<hr>
-
-<h3>
-<a id="matplotlib" class="anchor" href="#matplotlib" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/README.md">Matplotlib</a>
-</h3>
-
-<p><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/README.md"><img src="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/cover%20page.jpg?raw=true" height="200"></a></p>
-
-<p>有了机器学习的各种方法, 我很还需要很多其他的工具来完善学习过程, 提高自己的学习效率. 其中之一就是把数据,结果都可视化出来. 有了直观的可视化结果, 我们就能更好的掌握知识. Matplotlib 就是 python 的一个可视化神器.</p>
-
-<p><a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKiBRXYqNNCw8AUo6tYen3l">Matplotlib 图像可视化 视频教程(Youtube)</a></p>
-
-<p><a href="http://www.youku.com/playlist_show/id_28097045.html">Matplotlib 图像可视化 视频教程(优酷)</a></p>
-
-<p>以及 Matplotlib 的<a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/README.md">学习目录</a></p>
-
-<hr>
-
-<h3>
-<a id="numpy--pandas" class="anchor" href="#numpy--pandas" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/README.md">Numpy &amp; Pandas</a>
-</h3>
-
-<p><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/README.md"><img src="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy&amp;pandas/cover%20page.jpg?raw=true" height="200"></a></p>
-
-<p>科学运算是工科生必不可少的一个工具, numpy 和 pandas 就是为了我们在 python 中运用高效的科学运算所开发出来的.</p>
-
-<p><a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4">Numpy &amp; Pandas 数据处理 视频教程(Youtube)</a></p>
-
-<p><a href="http://www.youku.com/playlist_show/id_27329155.html">Numpy &amp; Pandas 数据处理 视频教程(优酷)</a></p>
-
-<p>以及 Numpy &amp; Pandas 的<a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/README.md">学习目录</a></p>
-
-<hr>
-
-<h3>
-<a id="python-multiprocessing" class="anchor" href="#python-multiprocessing" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a>Python Multiprocessing</h3>
-
-<p>这是 python 的基础教程之一, 对于了解如何高效的运用我们的计算机运算能力有很好的帮助.</p>
-
-<p><a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cJgYDaJbwhg629-Il5cfkhe">Multiprocessing 多进程 视频教程(Youtube)</a></p>
-
-<p><a href="http://www.youku.com/playlist_show/id_27423283.html">Multiprocessing 多进程 视频教程(优酷)</a></p>
-
-<hr>
-
-<h3>
-<a id="python-threading" class="anchor" href="#python-threading" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a>Python Threading</h3>
-
-<p>同上, 可是在机器学习的运用中, 有时并没有 multiprocessing 模块好.</p>
-
-<p><a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKaHtKLn-jat8SOGndS3MEt">Threading 多线程 视频教学(Youtube)</a></p>
-
-<p><a href="http://www.youku.com/playlist_show/id_27399497.html">Threading 多线程 视频教学(优酷)</a></p>
-
-<hr>
-
-<h3>
-<a id="python-tkinter" class="anchor" href="#python-tkinter" aria-hidden="true"><span aria-hidden="true" class="octicon octicon-link"></span></a><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/README.md">Python Tkinter</a>
-</h3>
-
-<p><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/README.md"><img src="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/cover%20page.jpg?raw=true" height="200"></a></p>
-
-<p>Tkinter 是 python 自带的可视化窗口包, 可以用来做 simulation 的可视化, 而且他也是跨平台兼容. </p>
-
-<p><a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cJU56K4EtkG0YNGBZCuDwAH">Tkinter 跨平台 GUI 视频教学(Youtube)</a></p>
-
-<p><a href="http://www.youku.com/playlist_show/id_27433146.html">Tkinter 跨平台 GUI 视频教学(优酷)</a></p>
-
-<p>以及 tkinter 的<a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/README.md">学习目录</a></p>
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-<hr>
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-      <footer class="site-footer">
-        <span class="site-footer-owner"><a href="https://github.com/MorvanZhou/tutorials">莫烦Python</a> is maintained by <a href="https://github.com/MorvanZhou">MorvanZhou</a>.</span>
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-    </section>
-
-  
-  </body>
-</html>
diff --git a/kerasTUT/10-save.py b/kerasTUT/10-save.py
index 8838296e..ff2670f0 100644
--- a/kerasTUT/10-save.py
+++ b/kerasTUT/10-save.py
@@ -1,6 +1,6 @@
 """
 To know more or get code samples, please visit my website:
-https://morvanzhou.github.io/tutorials/
+https://mofanpy.com/tutorials/
 Or search: 莫烦Python
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diff --git a/kerasTUT/2-installation.py b/kerasTUT/2-installation.py
index 7c8c921b..51765efa 100644
--- a/kerasTUT/2-installation.py
+++ b/kerasTUT/2-installation.py
@@ -1,6 +1,6 @@
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diff --git a/kerasTUT/3-backend.py b/kerasTUT/3-backend.py
index 93a68e9a..8e7ee006 100644
--- a/kerasTUT/3-backend.py
+++ b/kerasTUT/3-backend.py
@@ -1,6 +1,6 @@
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diff --git a/kerasTUT/4-regressor_example.py b/kerasTUT/4-regressor_example.py
index 050e0d82..2af1e03b 100644
--- a/kerasTUT/4-regressor_example.py
+++ b/kerasTUT/4-regressor_example.py
@@ -1,6 +1,6 @@
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@@ -29,7 +29,8 @@
 
 # build a neural network from the 1st layer to the last layer
 model = Sequential()
-model.add(Dense(output_dim=1, input_dim=1))
+
+model.add(Dense(units=1, input_dim=1)) 
 
 # choose loss function and optimizing method
 model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')
@@ -52,4 +53,4 @@
 Y_pred = model.predict(X_test)
 plt.scatter(X_test, Y_test)
 plt.plot(X_test, Y_pred)
-plt.show()
\ No newline at end of file
+plt.show()
diff --git a/kerasTUT/5-classifier_example.py b/kerasTUT/5-classifier_example.py
index c586d987..9e744c6c 100644
--- a/kerasTUT/5-classifier_example.py
+++ b/kerasTUT/5-classifier_example.py
@@ -1,6 +1,6 @@
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@@ -23,10 +23,10 @@
 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
 
 # data pre-processing
-X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], -1) / 255   # normalize
-X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], -1) / 255      # normalize
-y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes=10)
-y_test = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes=10)
+X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], -1) / 255.   # normalize
+X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], -1) / 255.      # normalize
+y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
+y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)
 
 # Another way to build your neural net
 model = Sequential([
@@ -46,7 +46,7 @@
 
 print('Training ------------')
 # Another way to train the model
-model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=2, batch_size=32)
+model.fit(X_train, y_train, epochs=2, batch_size=32)
 
 print('\nTesting ------------')
 # Evaluate the model with the metrics we defined earlier
diff --git a/kerasTUT/6-CNN_example.py b/kerasTUT/6-CNN_example.py
index 5ad8a3ce..eda3ec89 100644
--- a/kerasTUT/6-CNN_example.py
+++ b/kerasTUT/6-CNN_example.py
@@ -1,6 +1,6 @@
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@@ -23,43 +23,43 @@
 from keras.optimizers import Adam
 
 # download the mnist to the path '~/.keras/datasets/' if it is the first time to be called
-# X shape (60,000 28x28), y shape (10,000, )
+# training X shape (60000, 28x28), Y shape (60000, ). test X shape (10000, 28x28), Y shape (10000, )
 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
 
 # data pre-processing
-X_train = X_train.reshape(-1, 1,28, 28)
-X_test = X_test.reshape(-1, 1,28, 28)
-y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes=10)
-y_test = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes=10)
+X_train = X_train.reshape(-1, 1,28, 28)/255.
+X_test = X_test.reshape(-1, 1,28, 28)/255.
+y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
+y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)
 
 # Another way to build your CNN
 model = Sequential()
 
 # Conv layer 1 output shape (32, 28, 28)
 model.add(Convolution2D(
-    nb_filter=32,
-    nb_row=5,
-    nb_col=5,
-    border_mode='same',     # Padding method
-    dim_ordering='th',      # if use tensorflow, to set the input dimension order to theano ("th") style, but you can change it.
-    input_shape=(1,         # channels
-                 28, 28,)    # height & width
+    batch_input_shape=(None, 1, 28, 28),
+    filters=32,
+    kernel_size=5,
+    strides=1,
+    padding='same',     # Padding method
+    data_format='channels_first',
 ))
 model.add(Activation('relu'))
 
 # Pooling layer 1 (max pooling) output shape (32, 14, 14)
 model.add(MaxPooling2D(
-    pool_size=(2, 2),
-    strides=(2, 2),
-    border_mode='same',    # Padding method
+    pool_size=2,
+    strides=2,
+    padding='same',    # Padding method
+    data_format='channels_first',
 ))
 
 # Conv layer 2 output shape (64, 14, 14)
-model.add(Convolution2D(64, 5, 5, border_mode='same'))
+model.add(Convolution2D(64, 5, strides=1, padding='same', data_format='channels_first'))
 model.add(Activation('relu'))
 
 # Pooling layer 2 (max pooling) output shape (64, 7, 7)
-model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), border_mode='same'))
+model.add(MaxPooling2D(2, 2, 'same', data_format='channels_first'))
 
 # Fully connected layer 1 input shape (64 * 7 * 7) = (3136), output shape (1024)
 model.add(Flatten())
@@ -80,7 +80,7 @@
 
 print('Training ------------')
 # Another way to train the model
-model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=1, batch_size=32,)
+model.fit(X_train, y_train, epochs=1, batch_size=64,)
 
 print('\nTesting ------------')
 # Evaluate the model with the metrics we defined earlier
diff --git a/kerasTUT/7-RNN_Classifier_example.py b/kerasTUT/7-RNN_Classifier_example.py
index bdbbcfe6..368c357d 100644
--- a/kerasTUT/7-RNN_Classifier_example.py
+++ b/kerasTUT/7-RNN_Classifier_example.py
@@ -1,6 +1,6 @@
 """
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+https://mofanpy.com/tutorials/
 Or search: 莫烦Python
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 """
@@ -37,10 +37,10 @@
 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
 
 # data pre-processing
-X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28) / 255      # normalize
-X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28) / 255        # normalize
-y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes=10)
-y_test = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes=10)
+X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28) / 255.      # normalize
+X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28) / 255.        # normalize
+y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
+y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)
 
 # build RNN model
 model = Sequential()
diff --git a/kerasTUT/8-RNN_LSTM_Regressor_example.py b/kerasTUT/8-RNN_LSTM_Regressor_example.py
index 0b6581dd..83aee5ee 100644
--- a/kerasTUT/8-RNN_LSTM_Regressor_example.py
+++ b/kerasTUT/8-RNN_LSTM_Regressor_example.py
@@ -1,6 +1,6 @@
 """
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-https://morvanzhou.github.io/tutorials/
+https://mofanpy.com/tutorials/
 Or search: 莫烦Python
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 """
diff --git a/kerasTUT/9-Autoencoder_example.py b/kerasTUT/9-Autoencoder_example.py
index e086c36a..754c2bd5 100644
--- a/kerasTUT/9-Autoencoder_example.py
+++ b/kerasTUT/9-Autoencoder_example.py
@@ -1,6 +1,6 @@
 """
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-https://morvanzhou.github.io/tutorials/
+https://mofanpy.com/tutorials/
 Or search: 莫烦Python
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 """
@@ -62,13 +62,14 @@
 
 # training
 autoencoder.fit(x_train, x_train,
-                nb_epoch=20,
+                epochs=20,
                 batch_size=256,
                 shuffle=True)
 
 # plotting
 encoded_imgs = encoder.predict(x_test)
 plt.scatter(encoded_imgs[:, 0], encoded_imgs[:, 1], c=y_test)
+plt.colorbar()
 plt.show()
 
 
diff --git a/kerasTUT/README.md b/kerasTUT/README.md
new file mode 100644
index 00000000..0427e98e
--- /dev/null
+++ b/kerasTUT/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+# Python Keras tutorials
+
+In these tutorials for Tensorflow, we will build our first Neural Network and try to build some advanced Neural Network architectures developed recent years.
+
+All methods mentioned below have their video and text tutorial in Chinese. Visit [莫烦 Python](https://mofanpy.com/) for more.
+If you speak Chinese, you can watch my [Youtube channel](https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg) as well.
+
+
+* [Install](2-installation.py)
+* [Backend (Tensorflow/Theano)](3-backend.py)
+* Networks
+  * [Simple Regressor](4-regressor_example.py)
+  * [Simple Classifier](5-classifier_example.py)
+  * [CNN](6-CNN_example.py)
+  * [RNN classifier](7-RNN_Classifier_example.py)
+  * [RNN LSTM regressor](8-RNN_LSTM_Regressor_example.py)
+  * [Autoencoder](9-Autoencoder_example.py)
+
+
+# Donation
+
+*If this does help you, please consider donating to support me for better tutorials. Any contribution is greatly appreciated!*
+
+<div >
+  <a href="https://www.paypal.com/cgi-bin/webscr?cmd=_donations&amp;business=morvanzhou%40gmail%2ecom&amp;lc=C2&amp;item_name=MorvanPython&amp;currency_code=AUD&amp;bn=PP%2dDonationsBF%3abtn_donateCC_LG%2egif%3aNonHosted">
+    <img style="border-radius: 20px;  box-shadow: 0px 0px 10px 1px  #888888;"
+         src="https://www.paypalobjects.com/webstatic/en_US/i/btn/png/silver-pill-paypal-44px.png"
+         alt="Paypal"
+         height="auto" ></a>
+</div>
+
+<div>
+  <a href="https://www.patreon.com/morvan">
+    <img src="https://mofanpy.com/static/img/support/patreon.jpg"
+         alt="Patreon"
+         height=120></a>
+</div>
\ No newline at end of file
diff --git a/matplotlibTUT/README.md b/matplotlibTUT/README.md
new file mode 100644
index 00000000..5dbf09e0
--- /dev/null
+++ b/matplotlibTUT/README.md
@@ -0,0 +1,66 @@
+# Python Matplotlib methods and tutorials
+
+All methods mentioned below have their video and text tutorial in Chinese. Visit [莫烦 Python](https://mofanpy.com/tutorials/) for more.
+
+
+* [Install](plt2_install.py)
+* [Basic usage](plt3_simple_plot.py)
+  * [Figure](plt4_figure.py)
+  * [Axis setting1](plt5_ax_setting1.py)
+  * [Axis setting2](plt6_ax_setting2.py)
+  * [Legend](plt7_legend.py)
+  * [Annotation](plt8_annotation.py)
+  * [Deal with Tick](plt9_tick_visibility.py)
+* Drawing
+  * [Scatter](plt10_scatter.py)
+  * [Bar](plt11_bar.py)
+  * [Contours](plt12_contours.py)
+  * [Image](plt13_image.py)
+  * [3D plot](plt14_3d.py)
+* Subplots
+  * [Subplot1](plt15_subplot.py)
+  * [Grid Subplot](plt16_grid_subplot.py)
+  * [Plot in Plot](plt17_plot_in_plot.py)
+  * [Second y-axis](plt18_secondary_yaxis.py)
+* Animation
+  * [Function Animation](plt19_animation.py)
+
+
+# Some plots from these tutorials:
+
+![axis setting](https://mofanpy.com/static/results/plt/2_4_3.png)
+
+![Annotation](https://mofanpy.com/static/results/plt/2_6_5.png)
+
+![Scatter](https://mofanpy.com/static/results/plt/3_1_1.png)
+
+![Bars](https://mofanpy.com/static/results/plt/3_2_1.png)
+
+![Contours](https://mofanpy.com/static/results/plt/3_3_1.png)
+
+![Image](https://mofanpy.com/static/results/plt/3_4_1.png)
+
+![3D plot](https://mofanpy.com/static/results/plt/3_5_1.png)
+
+![Subplot](https://mofanpy.com/static/results/plt/4_1_2.png)
+
+![plot in plot](https://mofanpy.com/static/results/plt/4_3_1.png)
+
+# Donation
+
+*If this does help you, please consider donating to support me for better tutorials. Any contribution is greatly appreciated!*
+
+<div >
+  <a href="https://www.paypal.com/cgi-bin/webscr?cmd=_donations&amp;business=morvanzhou%40gmail%2ecom&amp;lc=C2&amp;item_name=MorvanPython&amp;currency_code=AUD&amp;bn=PP%2dDonationsBF%3abtn_donateCC_LG%2egif%3aNonHosted">
+    <img style="border-radius: 20px;  box-shadow: 0px 0px 10px 1px  #888888;"
+         src="https://www.paypalobjects.com/webstatic/en_US/i/btn/png/silver-pill-paypal-44px.png"
+         alt="Paypal"
+         height="auto" ></a>
+</div>
+
+<div>
+  <a href="https://www.patreon.com/morvan">
+    <img src="https://mofanpy.com/static/img/support/patreon.jpg"
+         alt="Patreon"
+         height=120></a>
+</div>
\ No newline at end of file
diff --git a/matplotlibTUT/plt7_legend.py b/matplotlibTUT/plt7_legend.py
index 40051cab..1f690c30 100644
--- a/matplotlibTUT/plt7_legend.py
+++ b/matplotlibTUT/plt7_legend.py
@@ -30,11 +30,11 @@
 plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],
            [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])
 
-l1, = plt.plot(x, y2, label='linear line')
-l2, = plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='square line')
+l1, = plt.plot(x, y1, label='linear line')
+l2, = plt.plot(x, y2, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='square line')
 
-# plt.legend(loc='upper right')
-plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'],  loc='best')
+plt.legend(loc='upper right')
+# plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'],  loc='best')
 # the "," is very important in here l1, = plt... and l2, = plt... for this step
 """legend( handles=(line1, line2, line3),
            labels=('label1', 'label2', 'label3'),
diff --git a/matplotlibTUT/plt9_tick_visibility.py b/matplotlibTUT/plt9_tick_visibility.py
index c0ec70ed..a43fffd4 100644
--- a/matplotlibTUT/plt9_tick_visibility.py
+++ b/matplotlibTUT/plt9_tick_visibility.py
@@ -18,7 +18,7 @@
 y = 0.1*x
 
 plt.figure()
-plt.plot(x, y, linewidth=10)
+plt.plot(x, y, linewidth=10, zorder=1)      # set zorder for ordering the plot in plt 2.0.2 or higher
 plt.ylim(-2, 2)
 ax = plt.gca()
 ax.spines['right'].set_color('none')
@@ -32,5 +32,6 @@
 
 for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
     label.set_fontsize(12)
-    label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='None', alpha=0.7))
+    # set zorder for ordering the plot in plt 2.0.2 or higher
+    label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='none', alpha=0.8, zorder=2))
 plt.show()
diff --git a/numpy&pandas/18_plot.py b/numpy&pandas/18_plot.py
index 663a9f81..21797b80 100644
--- a/numpy&pandas/18_plot.py
+++ b/numpy&pandas/18_plot.py
@@ -24,6 +24,6 @@
 # plot methods:
 # 'bar', 'hist', 'box', 'kde', 'area', scatter', hexbin', 'pie'
 ax = data.plot.scatter(x='A', y='B', color='DarkBlue', label="Class 1")
-data.plot.scatter(x='A', y='C', color='DarkGreen', label='Class 2', ax=ax)
+data.plot.scatter(x='A', y='C', color='LightGreen', label='Class 2', ax=ax)
 
 plt.show()
\ No newline at end of file
diff --git a/params.json b/params.json
deleted file mode 100644
index 94441614..00000000
--- a/params.json
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-{
-  "name": "莫烦Python",
-  "tagline": "机器学习相关",
-  "body": "# 关于 莫烦Python \r\n这个 github 是我做 python 机器学习视频教程的支柱. 里面都是视频中提到的代码源码. 主要做的方面是机器学习的, 包括神经网络等等. \r\n自己的 research 是在神经网络和强化学习方面, 所以以后也会补上强化学习的教程, 敬请期待. 欢迎大家分享传播, 让我们都能轻松的学习~\r\n\r\n[<img src=\"https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/%E7%89%87%E5%A4%B4.png?raw=true\" height=\"200\">](http://morvanzhou.github.io/tutorials/)\r\n\r\n\r\n## 大陆没办法翻墙, 我们还有优酷, 网易云\r\n[优酷频道主页](http://i.youku.com/pythontutorial)\r\n\r\n[网易云课堂](http://study.163.com/u/2635988091)\r\n\r\n\r\n## 有梯子的同学, Youtube 等着你呢\r\n[Youtube 频道主页](https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg)\r\n\r\n\r\n## 以下内容是频道内的结构咯\r\n### Python 基础\r\n对于 python 还很陌生的同学们,没问题, 这里是一个快速入门的通道. 这不一定是最好的通道, 不过是通往机器学习道路上比较好的通道.我筛选了一些没必要的内容, 只留下专门为了机器学习有关的内容.\r\n\r\n[Python 基础 教程视频(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cIRP5gCi8AlYwQ1uFO2aQBw)\r\n\r\n[Python 基础 教程视频(优酷)](http://list.youku.com/albumlist/show?id=27312381&ascending=1&page=1)\r\n\r\n---\r\n\r\n### [机器学习-简介系列](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/README.md)\r\n[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/ML%20brief%20intro.png?raw=true' height=200>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/README.md)\r\n\r\n这是对于机器学习的各种方法的一个简短介绍, 还有学好机器学习很多实用的小技巧.\r\n\r\n[机器学习-简介系列 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cIFm8Y8vMkNNPPXAtYXwKin)\r\n\r\n[机器学习-简介系列 视频教程(优酷)](http://list.youku.com/albumlist/show?id=27892935&ascending=1&page=1)\r\n\r\n以及<机器学习-简介系列>的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/ML_intro/README.md)\r\n\r\n---\r\n\r\n### [Tensorflow](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Readme.md)\r\n[<img src=\"https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Tensorflow%20course%20cover%20page.jpg?raw=true\" height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Readme.md)\r\n\r\nTensorflow 是神经网络方面的主力军之一. 这一套教程从最基础的方面,一直简单风趣地讲解到最高级的方面. 是入门的Tensorflow 神经网络的首选.\r\n\r\n[Tensorflow 神经网络 深度学习 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKI5AIlf5TxxFPzb-0zeVZ8)\r\n\r\n[Tensorflow 神经网络 深度学习 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27327189.html)\r\n\r\n以及 Tensorflow 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/Readme.md)\r\n\r\n---\r\n\r\n### [SciKit-Learn (sklearn)](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/README.md)\r\n[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/sklearn%20cover%20page.jpg?raw=true' height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/README.md)\r\n\r\nSciKit-Learn 汇集了各种各样的机器学习方法, 是一个全方面的汇总. 对于不同的项目, 我们可能会用到不同的机器学习方法. 掌握 sklearn 的通用学习形式, 我们就能打遍天下无敌是.\r\n\r\n[scikit-learn 机器学习 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cI7ZleLM5i3XXhhe9YmVrRO)\r\n\r\n[scikit-learn 机器学习 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27469882.html)\r\n\r\n以及 Sklearn 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/README.md)\r\n\r\n---\r\n\r\n### [Theano](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/README.md)\r\n[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/theano%20cover%20page.jpg?raw=true' height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/README.md)\r\n\r\nTheano 算得上是 Tensorflow 的前身, 和 Tensorflow 有着类似的结构形式. 目前的 Tensorflow 还不能很好的支持 Windows 系统, 所以如果想在 Windows 系统上玩转神经网络, Theano 是一个很好的替代选择.\r\n\r\n[Theano 神经网络 机器学习 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKpDID642AjNkygrSR5X15T)\r\n\r\n[Theano 神经网络 机器学习 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27743371.html)\r\n\r\n以及 Theano 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/theanoTUT/README.md)\r\n\r\n\r\n---\r\n\r\n### [Matplotlib](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/README.md)\r\n[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/cover%20page.jpg?raw=true' height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/README.md)\r\n\r\n有了机器学习的各种方法, 我很还需要很多其他的工具来完善学习过程, 提高自己的学习效率. 其中之一就是把数据,结果都可视化出来. 有了直观的可视化结果, 我们就能更好的掌握知识. Matplotlib 就是 python 的一个可视化神器.\r\n\r\n[Matplotlib 图像可视化 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKiBRXYqNNCw8AUo6tYen3l)\r\n\r\n[Matplotlib 图像可视化 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_28097045.html)\r\n\r\n以及 Matplotlib 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/matplotlibTUT/README.md)\r\n\r\n---\r\n\r\n### [Numpy & Pandas](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/README.md)\r\n[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy&pandas/cover%20page.jpg?raw=true' height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/README.md)\r\n\r\n科学运算是工科生必不可少的一个工具, numpy 和 pandas 就是为了我们在 python 中运用高效的科学运算所开发出来的.\r\n\r\n[Numpy & Pandas 数据处理 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4)\r\n\r\n[Numpy & Pandas 数据处理 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27329155.html)\r\n\r\n以及 Numpy & Pandas 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/README.md)\r\n\r\n---\r\n\r\n### Python Multiprocessing\r\n这是 python 的基础教程之一, 对于了解如何高效的运用我们的计算机运算能力有很好的帮助.\r\n\r\n[Multiprocessing 多进程 视频教程(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cJgYDaJbwhg629-Il5cfkhe)\r\n\r\n[Multiprocessing 多进程 视频教程(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27423283.html)\r\n\r\n---\r\n\r\n### Python Threading\r\n同上, 可是在机器学习的运用中, 有时并没有 multiprocessing 模块好.\r\n\r\n[Threading 多线程 视频教学(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cKaHtKLn-jat8SOGndS3MEt)\r\n\r\n[Threading 多线程 视频教学(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27399497.html)\r\n\r\n---\r\n\r\n### [Python Tkinter](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/README.md)\r\n[<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/cover%20page.jpg?raw=true' height='200'>](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/README.md)\r\n\r\nTkinter 是 python 自带的可视化窗口包, 可以用来做 simulation 的可视化, 而且他也是跨平台兼容. \r\n\r\n[Tkinter 跨平台 GUI 视频教学(Youtube)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cJU56K4EtkG0YNGBZCuDwAH)\r\n\r\n[Tkinter 跨平台 GUI 视频教学(优酷)](http://www.youku.com/playlist_show/id_27433146.html)\r\n\r\n以及 tkinter 的[学习目录](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tkinterTUT/README.md)\r\n\r\n---\r\n\r\n",
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-68;"retired";"married";"secondary";"no";1146;"no";"no";"cellular";16;"nov";212;1;187;6;"success";"yes"
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@@ -1,70 +0,0 @@
-Citation Request:
-  This dataset is public available for research. The details are described in [Moro et al., 2011]. 
-  Please include this citation if you plan to use this database:
-
-  [Moro et al., 2011] S. Moro, R. Laureano and P. Cortez. Using Data Mining for Bank Direct Marketing: An Application of the CRISP-DM Methodology. 
-  In P. Novais et al. (Eds.), Proceedings of the European Simulation and Modelling Conference - ESM'2011, pp. 117-121, Guimarães, Portugal, October, 2011. EUROSIS.
-
-  Available at: [pdf] http://hdl.handle.net/1822/14838
-                [bib] http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez/bib/2011-esm-1.txt
-
-1. Title: Bank Marketing
-
-2. Sources
-   Created by: Paulo Cortez (Univ. Minho) and Sérgio Moro (ISCTE-IUL) @ 2012
-   
-3. Past Usage:
-
-  The full dataset was described and analyzed in:
-
-  S. Moro, R. Laureano and P. Cortez. Using Data Mining for Bank Direct Marketing: An Application of the CRISP-DM Methodology. 
-  In P. Novais et al. (Eds.), Proceedings of the European Simulation and Modelling Conference - ESM'2011, pp. 117-121, Guimarães, 
-  Portugal, October, 2011. EUROSIS.
-
-4. Relevant Information:
-
-   The data is related with direct marketing campaigns of a Portuguese banking institution. 
-   The marketing campaigns were based on phone calls. Often, more than one contact to the same client was required, 
-   in order to access if the product (bank term deposit) would be (or not) subscribed. 
-
-   There are two datasets: 
-      1) bank-full.csv with all examples, ordered by date (from May 2008 to November 2010).
-      2) bank.csv with 10% of the examples (4521), randomly selected from bank-full.csv.
-   The smallest dataset is provided to test more computationally demanding machine learning algorithms (e.g. SVM).
-
-   The classification goal is to predict if the client will subscribe a term deposit (variable y).
-
-5. Number of Instances: 45211 for bank-full.csv (4521 for bank.csv)
-
-6. Number of Attributes: 16 + output attribute.
-
-7. Attribute information:
-
-   For more information, read [Moro et al., 2011].
-
-   Input variables:
-   # bank client data:
-   1 - age (numeric)
-   2 - job : type of job (categorical: "admin.","unknown","unemployed","management","housemaid","entrepreneur","student",
-                                       "blue-collar","self-employed","retired","technician","services") 
-   3 - marital : marital status (categorical: "married","divorced","single"; note: "divorced" means divorced or widowed)
-   4 - education (categorical: "unknown","secondary","primary","tertiary")
-   5 - default: has credit in default? (binary: "yes","no")
-   6 - balance: average yearly balance, in euros (numeric) 
-   7 - housing: has housing loan? (binary: "yes","no")
-   8 - loan: has personal loan? (binary: "yes","no")
-   # related with the last contact of the current campaign:
-   9 - contact: contact communication type (categorical: "unknown","telephone","cellular") 
-  10 - day: last contact day of the month (numeric)
-  11 - month: last contact month of year (categorical: "jan", "feb", "mar", ..., "nov", "dec")
-  12 - duration: last contact duration, in seconds (numeric)
-   # other attributes:
-  13 - campaign: number of contacts performed during this campaign and for this client (numeric, includes last contact)
-  14 - pdays: number of days that passed by after the client was last contacted from a previous campaign (numeric, -1 means client was not previously contacted)
-  15 - previous: number of contacts performed before this campaign and for this client (numeric)
-  16 - poutcome: outcome of the previous marketing campaign (categorical: "unknown","other","failure","success")
-
-  Output variable (desired target):
-  17 - y - has the client subscribed a term deposit? (binary: "yes","no")
-
-8. Missing Attribute Values: None
diff --git a/real world examples/bank_marketing_learning/bank.csv b/real world examples/bank_marketing_learning/bank.csv
deleted file mode 100644
index 98feed37..00000000
--- a/real world examples/bank_marketing_learning/bank.csv	
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@@ -1,4522 +0,0 @@
-"age";"job";"marital";"education";"default";"balance";"housing";"loan";"contact";"day";"month";"duration";"campaign";"pdays";"previous";"poutcome";"y"
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-30;"management";"single";"tertiary";"no";7845;"yes";"no";"unknown";3;"jun";59;1;-1;0;"unknown";"no"
-37;"services";"divorced";"primary";"no";260;"yes";"no";"cellular";17;"apr";446;2;-1;0;"unknown";"no"
-45;"management";"single";"tertiary";"no";2048;"yes";"no";"cellular";18;"oct";310;1;804;1;"failure";"yes"
-34;"management";"married";"tertiary";"no";1557;"yes";"yes";"unknown";13;"may";213;1;-1;0;"unknown";"no"
-35;"services";"married";"secondary";"no";505;"yes";"yes";"unknown";27;"may";371;2;-1;0;"unknown";"no"
-41;"admin.";"married";"tertiary";"no";1536;"no";"no";"cellular";4;"may";54;2;-1;0;"unknown";"no"
-42;"self-employed";"married";"tertiary";"no";0;"no";"no";"cellular";8;"aug";118;6;-1;0;"unknown";"no"
-48;"blue-collar";"married";"unknown";"no";439;"yes";"no";"cellular";2;"feb";212;1;249;2;"other";"no"
-45;"unknown";"married";"primary";"no";44;"no";"no";"unknown";11;"jun";81;1;-1;0;"unknown";"no"
-47;"management";"married";"tertiary";"no";295;"yes";"no";"cellular";5;"aug";157;1;-1;0;"unknown";"no"
-37;"blue-collar";"married";"primary";"no";190;"yes";"yes";"unknown";8;"may";194;1;-1;0;"unknown";"no"
-32;"management";"married";"secondary";"no";3935;"yes";"no";"unknown";29;"may";129;2;-1;0;"unknown";"no"
-40;"management";"married";"tertiary";"no";-17;"yes";"yes";"cellular";11;"may";474;1;256;1;"success";"yes"
-35;"technician";"single";"secondary";"no";175;"yes";"no";"cellular";29;"jan";219;1;246;1;"failure";"no"
-31;"technician";"single";"secondary";"no";4888;"yes";"no";"telephone";5;"may";475;4;166;2;"failure";"no"
-36;"technician";"single";"tertiary";"no";40;"no";"no";"cellular";26;"aug";359;3;-1;0;"unknown";"no"
-44;"management";"married";"tertiary";"no";4460;"no";"no";"telephone";31;"jul";168;2;-1;0;"unknown";"no"
-52;"admin.";"divorced";"secondary";"no";98;"no";"yes";"unknown";19;"jun";148;1;-1;0;"unknown";"no"
-28;"student";"single";"secondary";"no";330;"no";"no";"telephone";2;"feb";197;1;-1;0;"unknown";"no"
-45;"blue-collar";"married";"primary";"no";13117;"no";"no";"unknown";11;"jun";42;2;-1;0;"unknown";"no"
-38;"management";"married";"tertiary";"no";12877;"no";"no";"unknown";17;"jun";118;3;-1;0;"unknown";"no"
-39;"blue-collar";"married";"primary";"no";1506;"yes";"no";"cellular";11;"may";299;2;-1;0;"unknown";"no"
-28;"management";"single";"tertiary";"no";0;"no";"no";"telephone";27;"may";198;2;-1;0;"unknown";"no"
-31;"technician";"single";"secondary";"no";775;"no";"no";"cellular";2;"feb";361;1;-1;0;"unknown";"no"
-46;"blue-collar";"married";"primary";"no";258;"yes";"no";"unknown";27;"may";217;1;-1;0;"unknown";"no"
-22;"student";"single";"secondary";"no";246;"yes";"no";"telephone";12;"may";25;1;-1;0;"unknown";"no"
-49;"blue-collar";"single";"primary";"no";2146;"yes";"no";"cellular";7;"may";1516;2;353;2;"other";"yes"
-44;"unemployed";"married";"secondary";"no";304;"yes";"no";"unknown";12;"may";129;2;-1;0;"unknown";"no"
-31;"self-employed";"single";"secondary";"no";360;"yes";"no";"unknown";26;"may";592;4;-1;0;"unknown";"no"
-53;"blue-collar";"married";"primary";"no";3316;"yes";"no";"unknown";23;"may";331;6;-1;0;"unknown";"no"
-55;"management";"married";"tertiary";"no";6880;"no";"no";"cellular";8;"aug";353;2;-1;0;"unknown";"no"
-35;"technician";"married";"secondary";"no";2189;"no";"no";"cellular";19;"nov";256;3;-1;0;"unknown";"no"
-35;"blue-collar";"married";"secondary";"no";5304;"yes";"no";"cellular";20;"nov";340;1;183;2;"failure";"no"
-37;"management";"single";"tertiary";"no";102;"yes";"no";"cellular";21;"aug";101;2;-1;0;"unknown";"no"
-50;"blue-collar";"married";"secondary";"no";181;"yes";"no";"cellular";17;"apr";599;2;-1;0;"unknown";"no"
-37;"management";"married";"primary";"no";3953;"yes";"no";"cellular";6;"apr";610;2;138;1;"failure";"no"
-37;"blue-collar";"single";"primary";"no";6969;"yes";"no";"unknown";20;"may";412;1;-1;0;"unknown";"no"
-29;"management";"single";"tertiary";"no";572;"no";"no";"cellular";16;"dec";314;1;195;1;"success";"yes"
-31;"admin.";"single";"secondary";"no";223;"yes";"no";"cellular";17;"apr";508;1;315;11;"success";"no"
-40;"technician";"married";"secondary";"no";-396;"yes";"no";"unknown";26;"may";127;1;-1;0;"unknown";"no"
-47;"services";"divorced";"secondary";"no";164;"no";"no";"unknown";5;"may";212;1;-1;0;"unknown";"no"
-55;"self-employed";"married";"secondary";"no";2678;"no";"yes";"cellular";18;"aug";151;12;-1;0;"unknown";"no"
-33;"technician";"single";"secondary";"no";920;"yes";"no";"cellular";21;"nov";58;1;122;4;"failure";"no"
-53;"services";"divorced";"secondary";"no";4554;"no";"no";"cellular";5;"feb";8;6;-1;0;"unknown";"no"
-38;"management";"single";"tertiary";"no";623;"no";"no";"cellular";28;"jun";297;4;144;4;"other";"yes"
-61;"management";"married";"secondary";"no";967;"no";"no";"cellular";20;"aug";180;1;-1;0;"unknown";"no"
-43;"unemployed";"divorced";"secondary";"no";1577;"yes";"no";"cellular";19;"nov";87;1;-1;0;"unknown";"no"
-42;"housemaid";"married";"primary";"no";1;"yes";"no";"telephone";28;"jul";59;5;-1;0;"unknown";"no"
-36;"management";"divorced";"tertiary";"no";0;"no";"no";"cellular";28;"aug";81;4;-1;0;"unknown";"no"
-31;"technician";"single";"tertiary";"no";1166;"yes";"no";"unknown";3;"jun";207;1;-1;0;"unknown";"no"
-59;"management";"married";"unknown";"no";3534;"no";"no";"cellular";21;"nov";216;4;-1;0;"unknown";"no"
-29;"blue-collar";"married";"primary";"no";200;"yes";"no";"unknown";30;"may";322;2;-1;0;"unknown";"no"
-33;"technician";"married";"secondary";"no";4790;"yes";"no";"cellular";20;"apr";137;1;272;2;"failure";"no"
-44;"blue-collar";"married";"primary";"no";-237;"yes";"no";"telephone";10;"jul";73;1;-1;0;"unknown";"no"
-43;"blue-collar";"married";"secondary";"no";1335;"yes";"no";"unknown";6;"may";371;2;-1;0;"unknown";"no"
-42;"management";"married";"tertiary";"no";603;"yes";"no";"cellular";5;"nov";298;5;-1;0;"unknown";"no"
-32;"management";"single";"tertiary";"no";577;"no";"no";"cellular";7;"aug";101;2;-1;0;"unknown";"no"
-43;"management";"married";"tertiary";"no";0;"yes";"no";"cellular";17;"nov";110;1;-1;0;"unknown";"no"
-39;"admin.";"single";"secondary";"no";163;"yes";"no";"cellular";30;"jan";107;2;-1;0;"unknown";"no"
-23;"blue-collar";"married";"primary";"no";1158;"yes";"no";"cellular";16;"apr";743;1;-1;0;"unknown";"no"
-43;"services";"married";"secondary";"no";642;"no";"no";"cellular";31;"jul";644;2;-1;0;"unknown";"no"
-46;"admin.";"married";"secondary";"no";466;"yes";"no";"cellular";29;"jan";169;1;-1;0;"unknown";"no"
-31;"technician";"married";"secondary";"no";119;"yes";"no";"cellular";4;"feb";380;1;-1;0;"unknown";"no"
-38;"management";"married";"tertiary";"no";3436;"no";"no";"cellular";21;"nov";663;4;-1;0;"unknown";"yes"
-53;"blue-collar";"married";"primary";"no";238;"yes";"no";"cellular";11;"may";238;2;361;5;"failure";"no"
-37;"blue-collar";"married";"primary";"no";378;"yes";"no";"unknown";9;"may";514;1;-1;0;"unknown";"no"
-49;"entrepreneur";"divorced";"secondary";"no";32;"no";"no";"cellular";5;"feb";128;1;-1;0;"unknown";"no"
-31;"unemployed";"single";"secondary";"no";315;"no";"no";"cellular";30;"jan";130;1;2;1;"other";"no"
-45;"management";"married";"tertiary";"no";6945;"no";"no";"cellular";5;"aug";131;5;356;3;"failure";"no"
-58;"admin.";"married";"secondary";"no";3496;"yes";"no";"unknown";2;"jun";111;4;-1;0;"unknown";"no"
-35;"blue-collar";"single";"secondary";"no";0;"yes";"no";"cellular";16;"apr";169;1;-1;0;"unknown";"no"
-32;"technician";"single";"secondary";"no";309;"yes";"yes";"cellular";16;"apr";346;1;234;3;"failure";"no"
-28;"technician";"single";"tertiary";"no";0;"yes";"no";"unknown";4;"jun";205;6;-1;0;"unknown";"no"
-26;"technician";"single";"secondary";"no";668;"yes";"no";"unknown";28;"may";576;3;-1;0;"unknown";"yes"
-48;"management";"married";"tertiary";"no";1175;"yes";"no";"telephone";18;"nov";1476;3;-1;0;"unknown";"no"
-30;"blue-collar";"single";"secondary";"no";363;"no";"no";"cellular";28;"jul";171;3;-1;0;"unknown";"no"
-31;"entrepreneur";"single";"tertiary";"no";38;"no";"no";"cellular";20;"nov";185;2;-1;0;"unknown";"no"
-31;"management";"married";"tertiary";"no";1183;"yes";"no";"unknown";27;"may";676;6;-1;0;"unknown";"no"
-45;"blue-collar";"divorced";"primary";"no";942;"no";"no";"cellular";21;"nov";362;1;-1;0;"unknown";"no"
-38;"admin.";"married";"secondary";"no";4196;"yes";"no";"cellular";12;"may";193;2;-1;0;"unknown";"no"
-34;"management";"married";"tertiary";"no";297;"yes";"no";"cellular";26;"aug";63;4;-1;0;"unknown";"no"
-42;"services";"married";"secondary";"no";-91;"yes";"yes";"cellular";5;"feb";43;1;-1;0;"unknown";"no"
-60;"self-employed";"married";"primary";"no";362;"no";"yes";"cellular";29;"jul";816;6;-1;0;"unknown";"yes"
-42;"blue-collar";"single";"secondary";"no";1080;"yes";"yes";"cellular";13;"may";951;3;370;4;"failure";"yes"
-32;"admin.";"single";"secondary";"no";620;"yes";"no";"unknown";26;"may";1234;3;-1;0;"unknown";"yes"
-42;"unemployed";"divorced";"tertiary";"no";-166;"no";"no";"cellular";29;"aug";85;4;-1;0;"unknown";"no"
-33;"services";"married";"secondary";"no";288;"yes";"no";"cellular";17;"apr";306;1;-1;0;"unknown";"no"
-42;"admin.";"married";"unknown";"no";642;"yes";"yes";"unknown";16;"may";509;2;-1;0;"unknown";"no"
-51;"technician";"married";"tertiary";"no";2506;"no";"no";"cellular";30;"nov";210;3;-1;0;"unknown";"no"
-36;"technician";"divorced";"secondary";"no";566;"yes";"no";"unknown";20;"may";129;2;-1;0;"unknown";"no"
-46;"blue-collar";"married";"secondary";"no";668;"yes";"no";"unknown";15;"may";1263;2;-1;0;"unknown";"yes"
-40;"blue-collar";"married";"secondary";"no";1100;"yes";"no";"unknown";29;"may";660;2;-1;0;"unknown";"no"
-49;"blue-collar";"married";"secondary";"no";322;"no";"no";"cellular";14;"aug";356;2;-1;0;"unknown";"no"
-38;"blue-collar";"married";"secondary";"no";1205;"yes";"no";"cellular";20;"apr";45;4;153;1;"failure";"no"
-32;"services";"single";"secondary";"no";473;"yes";"no";"cellular";7;"jul";624;5;-1;0;"unknown";"no"
-33;"services";"married";"secondary";"no";-333;"yes";"no";"cellular";30;"jul";329;5;-1;0;"unknown";"no"
-57;"self-employed";"married";"tertiary";"yes";-3313;"yes";"yes";"unknown";9;"may";153;1;-1;0;"unknown";"no"
-57;"technician";"married";"secondary";"no";295;"no";"no";"cellular";19;"aug";151;11;-1;0;"unknown";"no"
-28;"blue-collar";"married";"secondary";"no";1137;"no";"no";"cellular";6;"feb";129;4;211;3;"other";"no"
-44;"entrepreneur";"single";"tertiary";"no";1136;"yes";"yes";"cellular";3;"apr";345;2;249;7;"other";"no"
diff --git a/real world examples/bank_marketing_learning/bank_marketing_sk.py b/real world examples/bank_marketing_learning/bank_marketing_sk.py
deleted file mode 100644
index b559e7b8..00000000
--- a/real world examples/bank_marketing_learning/bank_marketing_sk.py	
+++ /dev/null
@@ -1,105 +0,0 @@
-# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
-
-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly.
-
-This data set is from: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing
-Which is a real bank marketing data set. The required data are included in this example folder. You can download and
-practice by yourself.
-
-The 'bank-full.csv' data set has:
-1) 17 inputs features (age, job, marital, education, default, balance, housing, loan,
-   contact, day, month, duration, campaign, pdays, previous, poutcome);
-2) 1 output (The answer yes or no to deposit to the bank); and
-3) 45211 samples
-
-We will use this data set for training and testing.
-"""
-
-import pandas as pd
-import numpy as np
-from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
-from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
-from sklearn.cross_validation import train_test_split, ShuffleSplit, cross_val_score
-from sklearn import preprocessing
-import matplotlib.pyplot as plt
-
-
-def feature_utility(data, selected_feature_name, target_name):
-    target_classes = data[target_name].unique()
-    feature_classes = data[selected_feature_name].unique()
-    indices = np.arange(len(feature_classes))
-    percentages = np.zeros((len(target_classes), len(feature_classes)))
-    for j, feature_class in enumerate(feature_classes):
-        particular_feature = data[selected_feature_name][data[selected_feature_name] == feature_class]
-        feature_total = len(particular_feature)
-        for i, target_class in enumerate(target_classes):
-            class_count = len(particular_feature[data[target_name] == target_class])
-            percentage = class_count/feature_total
-            percentages[i, j] = percentage
-
-    colors = ['r', 'b', 'g']
-    width = 1
-    bars = []
-    for i in range(len(target_classes)):
-        c_number = int(i % len(colors))
-        color = colors[c_number]
-        if i == 0:
-            bar = plt.bar(indices, percentages[i, :], width, color=color)
-        else:
-            bar = plt.bar(indices, percentages[i, :], width, color=color, bottom=percentages[:i, :].sum(axis=0))
-        bars.append(bar)
-
-    plt.xticks(indices + width/2, feature_classes)
-    plt.ylabel('Percentage')
-    plt.xlabel(selected_feature_name)
-    plt.legend([bar[0] for bar in bars], target_classes, loc='best')
-    plt.show()
-
-def encode_label(data):
-    la_en = preprocessing.LabelEncoder()
-    for col in ['job', 'marital', 'education', 'default', 'housing', 'loan',
-                'contact', 'month', 'poutcome', 'y']:
-        data[col] = bank_data[col].astype('category')
-        data[col] = la_en.fit_transform(bank_data[col])
-    return data
-
-dataset_path = ['bank.csv', 'bank-full.csv']
-bank_data = pd.read_csv(dataset_path[1], sep=';')
-print(bank_data.head())
-
-# good categorical features: job, marital, education, housing, loan, contact, month, poutcome
-# bad categorical features: default
-# feature_utility(bank_data, 'housing', 'y')
-
-bank_data = encode_label(bank_data)
-# print(bank_data.dtypes)
-# print(bank_data.head())
-
-X_data, y_data = bank_data.iloc[:, :-1], bank_data.iloc[:, -1]
-# show the percentage of answer yes and no.
-answer_no, answer_yes = y_data.value_counts()
-print('Percentage of answering no: ', answer_no/(answer_no+answer_yes))
-
-X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
-    X_data, y_data,
-    test_size=0.2)
-
-dt_clf = DecisionTreeClassifier(class_weight='balanced',)
-rf_clf = RandomForestClassifier(class_weight='balanced')
-# randomize the data, and run the cross validation for 5 times
-cv = ShuffleSplit(X_data.shape[0], n_iter=5,
-        test_size=0.3, random_state=0)
-print(cross_val_score(dt_clf, X_data, y_data, cv=cv, scoring='f1').mean())
-print(cross_val_score(rf_clf, X_data, y_data, cv=cv, scoring='f1').mean())
-
-# dt_clf.fit(X_train, y_train)
-# print(dt_clf.score(X_test, y_test))
-# rf_clf.fit(X_train, y_train)
-# print(rf_clf.score(X_test, y_test))
-
-# print(rf_clf.predict(X_test.iloc[10, :][np.newaxis, :]))
-# print(y_test.iloc[10])
diff --git a/real world examples/bank_marketing_learning/bank_marketing_tfnn.py b/real world examples/bank_marketing_learning/bank_marketing_tfnn.py
deleted file mode 100644
index ca8a809b..00000000
--- a/real world examples/bank_marketing_learning/bank_marketing_tfnn.py	
+++ /dev/null
@@ -1,24 +0,0 @@
-import tfnn
-import pandas as pd
-
-bank_data = pd.read_csv('bank-full.csv', sep=';')
-
-data = tfnn.Data(bank_data.iloc[:, :-1], bank_data.iloc[:, -1])
-data.encode_cat_y(inplace=True)
-data.encode_cat_x(inplace=True)
-network = tfnn.ClfNetwork(data.xs.shape[1], data.ys.shape[1],)
-data = network.normalizer.minmax_fit(data, -1, 1)
-train_data, test_data = data.train_test_split()
-network.add_hidden_layer(50, activator=tfnn.nn.relu)
-network.add_output_layer(activator=None)
-network.set_optimizer(tfnn.train.GradientDescentOptimizer(0.0001))
-evaluator = tfnn.Evaluator(network)
-
-for i in range(1000):
-    b_xs, b_ys = train_data.next_batch(100, loop=True)
-    network.run_step(b_xs, b_ys)
-    if i % 50 == 0:
-        print(evaluator.compute_accuracy(test_data.xs, test_data.ys))
-# print(test_data.ys.iloc[:,0].value_counts())
-print(network.predict(test_data.xs.iloc[20:30, :]))
-print(test_data.ys.iloc[20:30, :])
diff --git a/sklearnTUT/sk4_learning_pattern.py b/sklearnTUT/sk4_learning_pattern.py
index 9d3bb5a8..be468929 100644
--- a/sklearnTUT/sk4_learning_pattern.py
+++ b/sklearnTUT/sk4_learning_pattern.py
@@ -8,7 +8,7 @@
 """
 from __future__ import print_function
 from sklearn import datasets
-from sklearn.cross_validation import train_test_split
+from sklearn.model_selection import train_test_split
 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
 
 iris = datasets.load_iris()
diff --git a/sklearnTUT/sk7_normalization.py b/sklearnTUT/sk7_normalization.py
index 5347eb70..539134de 100644
--- a/sklearnTUT/sk7_normalization.py
+++ b/sklearnTUT/sk7_normalization.py
@@ -9,7 +9,7 @@
 from __future__ import print_function
 from sklearn import preprocessing
 import numpy as np
-from sklearn.cross_validation import train_test_split
+from sklearn.model_selection import train_test_split
 from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification
 from sklearn.svm import SVC
 import matplotlib.pyplot as plt
diff --git a/tensorflowTUT/README.md b/tensorflowTUT/README.md
new file mode 100644
index 00000000..2637277a
--- /dev/null
+++ b/tensorflowTUT/README.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+<p align="center">
+    <a href="https://www.tensorflow.org/" target="_blank">
+    <img width="40%" src="http://github.com/logo.jpeg" style="max-width:100%;">
+    </a>
+</p>
+
+---
+
+<br>
+
+### This tutorial codes are old, so I made a [new series of Tensorflow tutorial](https://github.com/MorvanZhou/Tensorflow-Tutorial). In the new tutorials, codes are updated, contents are better organized. If you like that, please star it!
+
+# Tensorflow Tutorials
+
+In these tutorials for Tensorflow, we will build our first Neural Network and try to build some advanced Neural Network architectures developed recent years.
+
+All methods mentioned below have their video and text tutorial in Chinese. Visit [莫烦 Python](https://mofanpy.com/tutorials/) for more.
+If you speak Chinese, you can watch my [Youtube channel](https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg) as well.
+
+**As many requests about making these tutorials available in English, please find them in this playlist:** ([https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cJHXaDKpbwr5fC_CCYylw1f](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXO45tsB95cJHXaDKpbwr5fC_CCYylw1f))
+
+
+* Tensorflow Basic
+  * [Basic example](tf5_example2/full_code.py)
+  * [Session](tensorflow6_session.py)
+  * [Variable](tensorflow7_variable.py)
+  * [Placeholder](tensorflow8_feeds.py)
+* Build your first NN
+  * [Adding layer](tensorflow10_def_add_layer.py)
+  * [Build NN](tf11_build_network/full_code.py)
+  * [Visualize update](tf12_plot_result/full_code.py)
+* Tensorboard
+  * [Visualization 1](tf14_tensorboard/full_code.py)
+  * [Visualization 2](tf15_tensorboard/full_code.py)
+* [Classification](tf16_classification/full_code.py)
+* [Overfitting and dropout](tf17_dropout/full_code.py)
+* [Save Network](tf19_saver.py)
+* CNN
+  * [CNN layers](tf18_CNN2/full_code.py)
+  * [CNN training](tf18_CNN3/full_code.py)
+* RNN
+  * [Classification](tf20_RNN2/full_code.py)
+  * [Regression](tf20_RNN2.2/full_code.py)
+* [Autoencoder](tf21_autoencoder/full_code.py)
+* Scope
+  * [Scope in TF](tf22_scope/tf22_scope.py)
+  * [Training Testing for RNN](tf22_scope/tf22_RNN_scope.py)
+* [Batch Normalization](tf23_BN/tf23_BN.py)
+
+
+
+# Donation
+
+*If this does help you, please consider donating to support me for better tutorials. Any contribution is greatly appreciated!*
+
+<div >
+  <a href="https://www.paypal.com/cgi-bin/webscr?cmd=_donations&amp;business=morvanzhou%40gmail%2ecom&amp;lc=C2&amp;item_name=MorvanPython&amp;currency_code=AUD&amp;bn=PP%2dDonationsBF%3abtn_donateCC_LG%2egif%3aNonHosted">
+    <img style="border-radius: 20px;  box-shadow: 0px 0px 10px 1px  #888888;"
+         src="https://www.paypalobjects.com/webstatic/en_US/i/btn/png/silver-pill-paypal-44px.png"
+         alt="Paypal"
+         height="auto" ></a>
+</div>
+
+<div>
+  <a href="https://www.patreon.com/morvan">
+    <img src="https://mofanpy.com/static/img/support/patreon.jpg"
+         alt="Patreon"
+         height=120></a>
+</div>
diff --git a/tensorflowTUT/logo.jpeg b/tensorflowTUT/logo.jpeg
new file mode 100644
index 00000000..a6d642a6
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/logo.jpeg differ
diff --git a/tensorflowTUT/tensorflow11_build_network.py b/tensorflowTUT/tensorflow11_build_network.py
index 853174c1..8252e1f8 100644
--- a/tensorflowTUT/tensorflow11_build_network.py
+++ b/tensorflowTUT/tensorflow11_build_network.py
@@ -34,13 +34,18 @@ def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
 # add output layer
 prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)
 
-# the error between prediciton and real data
+# the error between prediction and real data
 loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),
                      reduction_indices=[1]))
 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
 
 # important step
-init = tf.initialize_all_variables()
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
 sess = tf.Session()
 sess.run(init)
 
diff --git a/tensorflowTUT/tensorflow12_plut_result.py b/tensorflowTUT/tensorflow12_plut_result.py
index 635e27ca..bfa44498 100644
--- a/tensorflowTUT/tensorflow12_plut_result.py
+++ b/tensorflowTUT/tensorflow12_plut_result.py
@@ -41,7 +41,12 @@ def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
 
 # important step
-init = tf.initialize_all_variables()
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
 sess = tf.Session()
 sess.run(init)
 
diff --git a/tensorflowTUT/tensorflow7_variable.py b/tensorflowTUT/tensorflow7_variable.py
index f751c71a..d89e1f9a 100644
--- a/tensorflowTUT/tensorflow7_variable.py
+++ b/tensorflowTUT/tensorflow7_variable.py
@@ -16,7 +16,12 @@
 new_value = tf.add(state, one)
 update = tf.assign(state, new_value)
 
-init = tf.initialize_all_variables()  # must have if define variable
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
 
 with tf.Session() as sess:
     sess.run(init)
diff --git a/tensorflowTUT/tensorflow8_feeds.py b/tensorflowTUT/tensorflow8_feeds.py
index 1f5f55a0..4429971d 100644
--- a/tensorflowTUT/tensorflow8_feeds.py
+++ b/tensorflowTUT/tensorflow8_feeds.py
@@ -11,7 +11,7 @@
 
 input1 = tf.placeholder(tf.float32)
 input2 = tf.placeholder(tf.float32)
-ouput = tf.mul(input1, input2)
+output = tf.multiply(input1, input2)
 
 with tf.Session() as sess:
-    print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))
+    print(sess.run(output, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))
diff --git a/tensorflowTUT/tf11_build_network/for_you_to_practice.py b/tensorflowTUT/tf11_build_network/for_you_to_practice.py
deleted file mode 100644
index 67f12bd7..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf11_build_network/for_you_to_practice.py
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
-
-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly.
-"""
-from __future__ import print_function
-import tensorflow as tf
-import numpy as np
-
-def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
-    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
-    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
-    Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
-    if activation_function is None:
-        outputs = Wx_plus_b
-    else:
-        outputs = activation_function(Wx_plus_b)
-    return outputs
-
-
-# Make up some real data
-
-# define placeholder for inputs to network
-
-# add hidden layer
-
-# add output layer
-
-
-# the error between prediciton and real data
-
-# important step
-
-
-for i in range(1000):
-    # training
-    pass
-    if i % 50 == 0:
-        # to see the step improvement
-        pass
-
-
-
-
-
diff --git a/tensorflowTUT/tf11_build_network/full_code.py b/tensorflowTUT/tf11_build_network/full_code.py
index 107bce7b..a1f335e2 100644
--- a/tensorflowTUT/tf11_build_network/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf11_build_network/full_code.py
@@ -22,8 +22,8 @@ def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
     return outputs
 
 # Make up some real data
-x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis]
-noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)
+x_data = np.linspace(-1, 1, 300, dtype=np.float32)[:, np.newaxis]
+noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape).astype(np.float32)
 y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise
 
 ##plt.scatter(x_data, y_data)
@@ -37,12 +37,17 @@ def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
 # add output layer
 prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)
 
-# the error between prediciton and real data
+# the error between prediction and real data
 loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction), reduction_indices=[1]))
 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
 # important step
-init = tf.initialize_all_variables()
-sess= tf.Session()
+sess = tf.Session()
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
 sess.run(init)
 
 for i in range(1000):
diff --git a/tensorflowTUT/tf12_plot_result/for_you_to_practice.py b/tensorflowTUT/tf12_plot_result/for_you_to_practice.py
deleted file mode 100644
index 107bce7b..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf12_plot_result/for_you_to_practice.py
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
-
-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly.
-"""
-from __future__ import print_function
-import tensorflow as tf
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-
-def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
-    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
-    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
-    Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
-    if activation_function is None:
-        outputs = Wx_plus_b
-    else:
-        outputs = activation_function(Wx_plus_b)
-    return outputs
-
-# Make up some real data
-x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis]
-noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)
-y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise
-
-##plt.scatter(x_data, y_data)
-##plt.show()
-
-# define placeholder for inputs to network
-xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
-ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
-# add hidden layer
-l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu)
-# add output layer
-prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)
-
-# the error between prediciton and real data
-loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction), reduction_indices=[1]))
-train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
-# important step
-init = tf.initialize_all_variables()
-sess= tf.Session()
-sess.run(init)
-
-for i in range(1000):
-    # training
-    sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
-    if i % 50 == 0:
-        # to see the step improvement
-        print(sess.run(loss, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}))
diff --git a/tensorflowTUT/tf12_plot_result/full_code.py b/tensorflowTUT/tf12_plot_result/full_code.py
index 99101041..106f10af 100644
--- a/tensorflowTUT/tf12_plot_result/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf12_plot_result/full_code.py
@@ -37,12 +37,17 @@ def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
 # add output layer
 prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)
 
-# the error between prediciton and real data
+# the error between prediction and real data
 loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction), reduction_indices=[1]))
 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
 # important step
-init = tf.initialize_all_variables()
-sess= tf.Session()
+sess = tf.Session()
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
 sess.run(init)
 
 # plot the real data
diff --git a/tensorflowTUT/tf14_tensorboard/for_you_to_practice.py b/tensorflowTUT/tf14_tensorboard/for_you_to_practice.py
deleted file mode 100644
index d5261d54..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf14_tensorboard/for_you_to_practice.py
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
-
-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly.
-"""
-from __future__ import print_function
-import tensorflow as tf
-
-
-def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
-    # add one more layer and return the output of this layer
-    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
-    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
-    Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs, Weights), biases)
-    if activation_function is None:
-        outputs = Wx_plus_b
-    else:
-        outputs = activation_function(Wx_plus_b, )
-    return outputs
-
-
-# define placeholder for inputs to network
-xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
-ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
-
-# add hidden layer
-l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu)
-# add output layer
-prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)
-
-# the error between prediciton and real data
-loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),
-                                    reduction_indices=[1]))
-train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
-
-sess = tf.Session()
-
-# important step
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
-
-# direct to the local dir and run this in terminal:
-# $ tensorboard --logdir=logs
\ No newline at end of file
diff --git a/tensorflowTUT/tf14_tensorboard/full_code.py b/tensorflowTUT/tf14_tensorboard/full_code.py
index 0b42a354..75964862 100644
--- a/tensorflowTUT/tf14_tensorboard/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf14_tensorboard/full_code.py
@@ -45,9 +45,20 @@ def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
     train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
 
 sess = tf.Session()
-writer = tf.train.SummaryWriter("logs/", sess.graph)
-# important step
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
+
+# tf.train.SummaryWriter soon be deprecated, use following
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:  # tensorflow version < 0.12
+    writer = tf.train.SummaryWriter('logs/', sess.graph)
+else: # tensorflow version >= 0.12
+    writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph)
+
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
+sess.run(init)
 
 # direct to the local dir and run this in terminal:
 # $ tensorboard --logdir=logs
diff --git a/tensorflowTUT/tf15_tensorboard/for_you_to_practice.py b/tensorflowTUT/tf15_tensorboard/for_you_to_practice.py
deleted file mode 100644
index 6a412b6b..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf15_tensorboard/for_you_to_practice.py
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
-
-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly.
-"""
-from __future__ import print_function
-import tensorflow as tf
-import numpy as np
-
-
-def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
-    # add one more layer and return the output of this layer
-    with tf.name_scope('layer'):
-        with tf.name_scope('weights'):
-            Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]), name='W')
-        with tf.name_scope('biases'):
-            biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1, name='b')
-        with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
-            Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs, Weights), biases)
-        if activation_function is None:
-            outputs = Wx_plus_b
-        else:
-            outputs = activation_function(Wx_plus_b, )
-        return outputs
-
-# Make up some real data
-x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis]
-noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)
-y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise
-
-# define placeholder for inputs to network
-with tf.name_scope('inputs'):
-    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='x_input')
-    ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='y_input')
-
-# add hidden layer
-l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu)
-# add output layer
-prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)
-
-# the error between prediciton and real data
-with tf.name_scope('loss'):
-    loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),
-                                        reduction_indices=[1]))
-
-with tf.name_scope('train'):
-    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
-
-sess = tf.Session()
-writer = tf.train.SummaryWriter("logs/", sess.graph)
-# important step
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
-
-# direct to the local dir and run this in terminal:
-# $ tensorboard --logdir=logs
\ No newline at end of file
diff --git a/tensorflowTUT/tf15_tensorboard/full_code.py b/tensorflowTUT/tf15_tensorboard/full_code.py
index 3b362160..db4a767b 100644
--- a/tensorflowTUT/tf15_tensorboard/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf15_tensorboard/full_code.py
@@ -17,18 +17,18 @@ def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None):
     with tf.name_scope(layer_name):
         with tf.name_scope('weights'):
             Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]), name='W')
-            tf.histogram_summary(layer_name + '/weights', Weights)
+            tf.summary.histogram(layer_name + '/weights', Weights)
         with tf.name_scope('biases'):
             biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1, name='b')
-            tf.histogram_summary(layer_name + '/biases', biases)
+            tf.summary.histogram(layer_name + '/biases', biases)
         with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
             Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs, Weights), biases)
         if activation_function is None:
             outputs = Wx_plus_b
         else:
             outputs = activation_function(Wx_plus_b, )
-        tf.histogram_summary(layer_name + '/outputs', outputs)
-        return outputs
+        tf.summary.histogram(layer_name + '/outputs', outputs)
+    return outputs
 
 
 # Make up some real data
@@ -50,16 +50,18 @@ def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None):
 with tf.name_scope('loss'):
     loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),
                                         reduction_indices=[1]))
-    tf.scalar_summary('loss', loss)
+    tf.summary.scalar('loss', loss)
 
 with tf.name_scope('train'):
     train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
 
 sess = tf.Session()
-merged = tf.merge_all_summaries()
-writer = tf.train.SummaryWriter("logs/", sess.graph)
-# important step
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
+merged = tf.summary.merge_all()
+
+writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph)
+
+init = tf.global_variables_initializer()
+sess.run(init)
 
 for i in range(1000):
     sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
@@ -69,4 +71,4 @@ def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None):
         writer.add_summary(result, i)
 
 # direct to the local dir and run this in terminal:
-# $ tensorboard --logdir=logs
\ No newline at end of file
+# $ tensorboard --logdir logs
\ No newline at end of file
diff --git a/tensorflowTUT/tf15_tensorboard/logs/events.out.tfevents.1494075549.Morvan b/tensorflowTUT/tf15_tensorboard/logs/events.out.tfevents.1494075549.Morvan
new file mode 100644
index 00000000..561ea240
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf15_tensorboard/logs/events.out.tfevents.1494075549.Morvan differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf16_classification/for_you_to_practice.py b/tensorflowTUT/tf16_classification/for_you_to_practice.py
deleted file mode 100644
index 05f22567..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf16_classification/for_you_to_practice.py
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
-
-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly.
-"""
-from __future__ import print_function
-import tensorflow as tf
-
-
-def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None, ):
-    # add one more layer and return the output of this layer
-    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
-    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1, )
-    Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
-    if activation_function is None:
-        outputs = Wx_plus_b
-    else:
-        outputs = activation_function(Wx_plus_b, )
-    return outputs
-
-
-# define placeholder for inputs to network
-
-
-# add output layer
-
-
-# the error between prediction and real data
-
-
-sess = tf.Session()
-# important step
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
-
-for i in range(1000):
-    pass
-    if i % 50 == 0:
-         pass
-
diff --git a/tensorflowTUT/tf16_classification/full_code.py b/tensorflowTUT/tf16_classification/full_code.py
index de9ae2fd..1d4f7610 100644
--- a/tensorflowTUT/tf16_classification/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf16_classification/full_code.py
@@ -45,7 +45,13 @@ def compute_accuracy(v_xs, v_ys):
 
 sess = tf.Session()
 # important step
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
+sess.run(init)
 
 for i in range(1000):
     batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
diff --git a/tensorflowTUT/tf17_dropout/for_you_to_practice.py b/tensorflowTUT/tf17_dropout/for_you_to_practice.py
deleted file mode 100644
index 67f5fa22..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf17_dropout/for_you_to_practice.py
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
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-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly.
-"""
-from __future__ import print_function
-import tensorflow as tf
-from sklearn.datasets import load_digits
-from sklearn.cross_validation import train_test_split
-from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
-
-# load data
-digits = load_digits()
-X = digits.data
-y = digits.target
-y = LabelBinarizer().fit_transform(y)
-X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3)
-
-
-def add_layer(inputs, in_size, out_size, layer_name, activation_function=None, ):
-    # add one more layer and return the output of this layer
-    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
-    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1, )
-    Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
-
-    if activation_function is None:
-        outputs = Wx_plus_b
-    else:
-        outputs = activation_function(Wx_plus_b, )
-    tf.histogram_summary(layer_name + '/outputs', outputs)
-    return outputs
-
-
-# define placeholder for inputs to network
-
-xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 64])  # 8x8
-ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
-
-# add output layer
-
-
-# the loss between prediction and real data
-cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction),
-                                              reduction_indices=[1]))  # loss
-tf.scalar_summary('loss', cross_entropy)
-train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
-
-sess = tf.Session()
-merged = tf.merge_all_summaries()
-# summary writer goes in here
-
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
-
-for i in range(500):
-    sess.run(train_step, feed_dict={xs: X_train, ys: y_train})
-    if i % 50 == 0:
-        # record loss
-        pass
-
diff --git a/tensorflowTUT/tf17_dropout/full_code.py b/tensorflowTUT/tf17_dropout/full_code.py
index 5310e43f..bcc1e51c 100644
--- a/tensorflowTUT/tf17_dropout/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf17_dropout/full_code.py
@@ -9,7 +9,7 @@
 from __future__ import print_function
 import tensorflow as tf
 from sklearn.datasets import load_digits
-from sklearn.cross_validation import train_test_split
+from sklearn.model_selection import train_test_split
 from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
 
 # load data
@@ -31,7 +31,7 @@ def add_layer(inputs, in_size, out_size, layer_name, activation_function=None, )
         outputs = Wx_plus_b
     else:
         outputs = activation_function(Wx_plus_b, )
-    tf.histogram_summary(layer_name + '/outputs', outputs)
+    tf.summary.histogram(layer_name + '/outputs', outputs)
     return outputs
 
 
@@ -47,17 +47,22 @@ def add_layer(inputs, in_size, out_size, layer_name, activation_function=None, )
 # the loss between prediction and real data
 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction),
                                               reduction_indices=[1]))  # loss
-tf.scalar_summary('loss', cross_entropy)
+tf.summary.scalar('loss', cross_entropy)
 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
 
 sess = tf.Session()
-merged = tf.merge_all_summaries()
+merged = tf.summary.merge_all()
 # summary writer goes in here
-train_writer = tf.train.SummaryWriter("logs/train", sess.graph)
-test_writer = tf.train.SummaryWriter("logs/test", sess.graph)
-
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
+train_writer = tf.summary.FileWriter("logs/train", sess.graph)
+test_writer = tf.summary.FileWriter("logs/test", sess.graph)
 
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
+sess.run(init)
 for i in range(500):
     # here to determine the keeping probability
     sess.run(train_step, feed_dict={xs: X_train, ys: y_train, keep_prob: 0.5})
diff --git a/tensorflowTUT/tf18_CNN2/for_you_to_practice.py b/tensorflowTUT/tf18_CNN2/for_you_to_practice.py
deleted file mode 100644
index 9e3ec4c4..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf18_CNN2/for_you_to_practice.py
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
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-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly.
-"""
-from __future__ import print_function
-import tensorflow as tf
-from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
-# number 1 to 10 data
-mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
-
-def compute_accuracy(v_xs, v_ys):
-    global prediction
-    y_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: v_xs, keep_prob: 1})
-    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pre,1), tf.argmax(v_ys,1))
-    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
-    result = sess.run(accuracy, feed_dict={xs: v_xs, ys: v_ys, keep_prob: 1})
-    return result
-
-def weight_variable(shape):
-    pass
-
-def bias_variable(shape):
-    pass
-
-def conv2d(x, W):
-    pass
-
-def max_pool_2x2(x):
-    pass
-
-# define placeholder for inputs to network
-xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 28x28
-ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
-keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
-
-## conv1 layer ##
-## conv2 layer ##
-## func1 layer ##
-## func2 layer ##
-
-# the error between prediction and real data
-cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction),
-                                              reduction_indices=[1]))       # loss
-train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
-
-sess = tf.Session()
-# important step
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
-
-for i in range(1000):
-    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
-    sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: 0.5})
-    if i % 50 == 0:
-        print(compute_accuracy(
-            mnist.test.images, mnist.test.labels))
-
diff --git a/tensorflowTUT/tf18_CNN2/full_code.py b/tensorflowTUT/tf18_CNN2/full_code.py
index b0a24f90..93e157b5 100644
--- a/tensorflowTUT/tf18_CNN2/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf18_CNN2/full_code.py
@@ -58,12 +58,18 @@ def max_pool_2x2(x):
 
 sess = tf.Session()
 # important step
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
+sess.run(init)
 
 for i in range(1000):
     batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
     sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: 0.5})
     if i % 50 == 0:
         print(compute_accuracy(
-            mnist.test.images, mnist.test.labels))
+            mnist.test.images[:1000], mnist.test.labels[:1000]))
 
diff --git a/tensorflowTUT/tf18_CNN3/for_you_to_practice.py b/tensorflowTUT/tf18_CNN3/for_you_to_practice.py
deleted file mode 100644
index b0a24f90..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf18_CNN3/for_you_to_practice.py
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-# View more python tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
-
-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly.
-"""
-from __future__ import print_function
-import tensorflow as tf
-from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
-# number 1 to 10 data
-mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
-
-def compute_accuracy(v_xs, v_ys):
-    global prediction
-    y_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: v_xs, keep_prob: 1})
-    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pre,1), tf.argmax(v_ys,1))
-    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
-    result = sess.run(accuracy, feed_dict={xs: v_xs, ys: v_ys, keep_prob: 1})
-    return result
-
-def weight_variable(shape):
-    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
-    return tf.Variable(initial)
-
-def bias_variable(shape):
-    initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
-    return tf.Variable(initial)
-
-def conv2d(x, W):
-    # stride [1, x_movement, y_movement, 1]
-    # Must have strides[0] = strides[3] = 1
-    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
-
-def max_pool_2x2(x):
-    # stride [1, x_movement, y_movement, 1]
-    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')
-
-# define placeholder for inputs to network
-xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 28x28
-ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
-keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
-
-## conv1 layer ##
-
-## conv2 layer ##
-
-## func1 layer ##
-
-## func2 layer ##
-
-
-# the error between prediction and real data
-cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction),
-                                              reduction_indices=[1]))       # loss
-train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
-
-sess = tf.Session()
-# important step
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
-
-for i in range(1000):
-    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
-    sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: 0.5})
-    if i % 50 == 0:
-        print(compute_accuracy(
-            mnist.test.images, mnist.test.labels))
-
diff --git a/tensorflowTUT/tf18_CNN3/full_code.py b/tensorflowTUT/tf18_CNN3/full_code.py
index d3a11273..5329f0ab 100644
--- a/tensorflowTUT/tf18_CNN3/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf18_CNN3/full_code.py
@@ -38,7 +38,7 @@ def max_pool_2x2(x):
     return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')
 
 # define placeholder for inputs to network
-xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 28x28
+xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])/255.   # 28x28
 ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
 keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
 x_image = tf.reshape(xs, [-1, 28, 28, 1])
@@ -56,7 +56,7 @@ def max_pool_2x2(x):
 h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2) # output size 14x14x64
 h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)                                         # output size 7x7x64
 
-## func1 layer ##
+## fc1 layer ##
 W_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024])
 b_fc1 = bias_variable([1024])
 # [n_samples, 7, 7, 64] ->> [n_samples, 7*7*64]
@@ -64,7 +64,7 @@ def max_pool_2x2(x):
 h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
 h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
 
-## func2 layer ##
+## fc2 layer ##
 W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
 b_fc2 = bias_variable([10])
 prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
@@ -77,12 +77,18 @@ def max_pool_2x2(x):
 
 sess = tf.Session()
 # important step
-sess.run(tf.initialize_all_variables())
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
+sess.run(init)
 
 for i in range(1000):
     batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
     sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: 0.5})
     if i % 50 == 0:
         print(compute_accuracy(
-            mnist.test.images, mnist.test.labels))
+            mnist.test.images[:1000], mnist.test.labels[:1000]))
 
diff --git a/tensorflowTUT/tf19_saver.py b/tensorflowTUT/tf19_saver.py
index 86801681..28ea170f 100644
--- a/tensorflowTUT/tf19_saver.py
+++ b/tensorflowTUT/tf19_saver.py
@@ -10,20 +10,25 @@
 import tensorflow as tf
 import numpy as np
 
-## Save to file
+# Save to file
 # remember to define the same dtype and shape when restore
-##W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]], dtype=tf.float32, name='weights')
-##b = tf.Variable([[1,2,3]], dtype=tf.float32, name='biases')
-##
-##init= tf.initialize_all_variables()
-##
-##saver = tf.train.Saver()
-##
-##with tf.Session() as sess:
-##    sess.run(init)
-##    save_path = saver.save(sess, "my_net/save_net.ckpt")
-##    print("Save to path: ", save_path)
-##
+# W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]], dtype=tf.float32, name='weights')
+# b = tf.Variable([[1,2,3]], dtype=tf.float32, name='biases')
+
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+# if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+#     init = tf.initialize_all_variables()
+# else:
+#     init = tf.global_variables_initializer()
+#
+# saver = tf.train.Saver()
+#
+# with tf.Session() as sess:
+#    sess.run(init)
+#    save_path = saver.save(sess, "my_net/save_net.ckpt")
+#    print("Save to path: ", save_path)
+
 
 ################################################
 # restore variables
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/for_practicing.py b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/for_practicing.py
deleted file mode 100644
index 39f8e34f..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/for_practicing.py
+++ /dev/null
@@ -1,135 +0,0 @@
-# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
-
-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly.
-
-Run this script on tensorflow r0.10. Errors appear when using lower versions.
-"""
-import tensorflow as tf
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-
-
-BATCH_START = 0
-TIME_STEPS = 20
-BATCH_SIZE = 50
-INPUT_SIZE = 1
-OUTPUT_SIZE = 1
-CELL_SIZE = 10
-LR = 0.006
-
-
-def get_batch():
-    global BATCH_START, TIME_STEPS
-    # xs shape (50batch, 20steps)
-    xs = np.arange(BATCH_START, BATCH_START+TIME_STEPS*BATCH_SIZE).reshape((BATCH_SIZE, TIME_STEPS)) / (10*np.pi)
-    seq = np.sin(xs)
-    res = np.cos(xs)
-    BATCH_START += TIME_STEPS
-    # plt.plot(xs[0, :], res[0, :], 'r', xs[0, :], seq[0, :], 'b--')
-    # plt.show()
-    # returned seq, res and xs: shape (batch, step, input)
-    return [seq[:, :, np.newaxis], res[:, :, np.newaxis], xs]
-
-
-class LSTMRNN(object):
-    def __init__(self, n_steps, input_size, output_size, cell_size, batch_size):
-        self.n_steps = n_steps
-        self.input_size = input_size
-        self.output_size = output_size
-        self.cell_size = cell_size
-        self.batch_size = batch_size
-        with tf.name_scope('inputs'):
-            self.xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, input_size], name='xs')
-            self.ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, output_size], name='ys')
-        with tf.variable_scope('in_hidden'):
-            self.add_input_layer()
-        with tf.variable_scope('LSTM_cell'):
-            self.add_cell()
-        with tf.variable_scope('out_hidden'):
-            self.add_output_layer()
-        with tf.name_scope('cost'):
-            self.compute_cost()
-        with tf.name_scope('train'):
-            self.train_op = tf.train.AdamOptimizer(LR).minimize(self.cost)
-
-    def add_input_layer(self,):
-        pass
-
-    def add_cell(self):
-        pass
-
-    def add_output_layer(self):
-        pass
-
-    def compute_cost(self):
-        losses = tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example(
-            [tf.reshape(self.pred, [-1], name='reshape_pred')],
-            [tf.reshape(self.ys, [-1], name='reshape_target')],
-            [tf.ones([self.batch_size * self.n_steps], dtype=tf.float32)],
-            average_across_timesteps=True,
-            softmax_loss_function=self.ms_error,
-            name='losses'
-        )
-        with tf.name_scope('average_cost'):
-            self.cost = tf.div(
-                tf.reduce_sum(losses, name='losses_sum'),
-                tf.cast(self.batch_size, tf.float32),
-                name='average_cost')
-            tf.scalar_summary('cost', self.cost)
-
-    def ms_error(self, y_pre, y_target):
-        return tf.square(tf.sub(y_pre, y_target))
-
-    def _weight_variable(self, shape, name='weights'):
-        initializer = tf.random_normal_initializer(mean=0., stddev=1.,)
-        return tf.get_variable(shape=shape, initializer=initializer, name=name)
-
-    def _bias_variable(self, shape, name='biases'):
-        initializer = tf.constant_initializer(0.1)
-        return tf.get_variable(name=name, shape=shape, initializer=initializer)
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    model = LSTMRNN(TIME_STEPS, INPUT_SIZE, OUTPUT_SIZE, CELL_SIZE, BATCH_SIZE)
-    sess = tf.Session()
-    merged = tf.merge_all_summaries()
-    writer = tf.train.SummaryWriter("logs", sess.graph)
-    # relocate to the local dir and run this line to view it on Chrome (http://0.0.0.0:6006/):
-    # $ tensorboard --logdir='logs'
-
-    sess.run(tf.initialize_all_variables())
-    plt.ion()
-    plt.show()
-    for i in range(200):
-        seq, res, xs = get_batch()
-        if i == 0:
-            feed_dict = {
-                    model.xs: seq,
-                    model.ys: res,
-                    # create initial state
-            }
-        else:
-            feed_dict = {
-                model.xs: seq,
-                model.ys: res,
-                model.cell_init_state: state    # use last state as the initial state for this run
-            }
-
-        _, cost, state, pred = sess.run(
-            [model.train_op, model.cost, model.cell_final_state, model.pred],
-            feed_dict=feed_dict)
-
-        # plotting
-        plt.plot(xs[0, :], res[0].flatten(), 'r', xs[0, :], pred.flatten()[:TIME_STEPS], 'b--')
-        plt.ylim((-1.2, 1.2))
-        plt.draw()
-        plt.pause(0.3)
-
-        if i % 20 == 0:
-            print('cost: ', round(cost, 4))
-            result = sess.run(merged, feed_dict)
-            writer.add_summary(result, i)
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/full_code.py b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/full_code.py
index 0af24a15..7157bb71 100644
--- a/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/full_code.py
@@ -69,7 +69,7 @@ def add_input_layer(self,):
         self.l_in_y = tf.reshape(l_in_y, [-1, self.n_steps, self.cell_size], name='2_3D')
 
     def add_cell(self):
-        lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(self.cell_size, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
+        lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(self.cell_size, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
         with tf.name_scope('initial_state'):
             self.cell_init_state = lstm_cell.zero_state(self.batch_size, dtype=tf.float32)
         self.cell_outputs, self.cell_final_state = tf.nn.dynamic_rnn(
@@ -85,7 +85,7 @@ def add_output_layer(self):
             self.pred = tf.matmul(l_out_x, Ws_out) + bs_out
 
     def compute_cost(self):
-        losses = tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example(
+        losses = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example(
             [tf.reshape(self.pred, [-1], name='reshape_pred')],
             [tf.reshape(self.ys, [-1], name='reshape_target')],
             [tf.ones([self.batch_size * self.n_steps], dtype=tf.float32)],
@@ -98,10 +98,11 @@ def compute_cost(self):
                 tf.reduce_sum(losses, name='losses_sum'),
                 self.batch_size,
                 name='average_cost')
-            tf.scalar_summary('cost', self.cost)
+            tf.summary.scalar('cost', self.cost)
 
-    def ms_error(self, y_pre, y_target):
-        return tf.square(tf.sub(y_pre, y_target))
+    @staticmethod
+    def ms_error(labels, logits):
+        return tf.square(tf.subtract(labels, logits))
 
     def _weight_variable(self, shape, name='weights'):
         initializer = tf.random_normal_initializer(mean=0., stddev=1.,)
@@ -115,9 +116,15 @@ def _bias_variable(self, shape, name='biases'):
 if __name__ == '__main__':
     model = LSTMRNN(TIME_STEPS, INPUT_SIZE, OUTPUT_SIZE, CELL_SIZE, BATCH_SIZE)
     sess = tf.Session()
-    merged = tf.merge_all_summaries()
-    writer = tf.train.SummaryWriter("logs", sess.graph)
-    sess.run(tf.initialize_all_variables())
+    merged = tf.summary.merge_all()
+    writer = tf.summary.FileWriter("logs", sess.graph)
+    # tf.initialize_all_variables() no long valid from
+    # 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+    if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+        init = tf.initialize_all_variables()
+    else:
+        init = tf.global_variables_initializer()
+    sess.run(init)
     # relocate to the local dir and run this line to view it on Chrome (http://0.0.0.0:6006/):
     # $ tensorboard --logdir='logs'
 
@@ -143,10 +150,10 @@ def _bias_variable(self, shape, name='biases'):
             feed_dict=feed_dict)
 
         # plotting
-        # plt.plot(xs[0, :], res[0].flatten(), 'r', xs[0, :], pred.flatten()[:TIME_STEPS], 'b--')
-        # plt.ylim((-1.2, 1.2))
-        # plt.draw()
-        # plt.pause(0.3)
+        plt.plot(xs[0, :], res[0].flatten(), 'r', xs[0, :], pred.flatten()[:TIME_STEPS], 'b--')
+        plt.ylim((-1.2, 1.2))
+        plt.draw()
+        plt.pause(0.3)
 
         if i % 20 == 0:
             print('cost: ', round(cost, 4))
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1490697566.Morvan b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1490697566.Morvan
new file mode 100644
index 00000000..f00f316d
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1490697566.Morvan differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1490697588.Morvan b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1490697588.Morvan
new file mode 100644
index 00000000..b2499d1e
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1490697588.Morvan differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1493818356.Morvan b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1493818356.Morvan
new file mode 100644
index 00000000..8ac8cb26
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1493818356.Morvan differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1493818411.Morvan b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1493818411.Morvan
new file mode 100644
index 00000000..13dd514b
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1493818411.Morvan differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1493818762.Morvan b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1493818762.Morvan
new file mode 100644
index 00000000..e790ee0e
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1493818762.Morvan differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1509756112.Morvan b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1509756112.Morvan
new file mode 100644
index 00000000..7b9ae16b
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1509756112.Morvan differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1509756156.Morvan b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1509756156.Morvan
new file mode 100644
index 00000000..69881762
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf20_RNN2.2/logs/events.out.tfevents.1509756156.Morvan differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz b/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
new file mode 100644
index 00000000..5ace8ea9
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz b/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
new file mode 100644
index 00000000..a7e14154
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz b/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
new file mode 100644
index 00000000..b50e4b6b
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz b/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
new file mode 100644
index 00000000..707a576b
Binary files /dev/null and b/tensorflowTUT/tf20_RNN2/MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz differ
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2/for_you_to_practice.py b/tensorflowTUT/tf20_RNN2/for_you_to_practice.py
deleted file mode 100644
index 6fb90912..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf20_RNN2/for_you_to_practice.py
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
-
-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-This code is a modified version of the code from this link:
-https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py
-
-His code is a very good one for RNN beginners. Feel free to check it out.
-"""
-import tensorflow as tf
-from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
-
-# this is data
-mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
-
-# hyperparameters
-lr = 0.001
-training_iters = 100000
-batch_size = 128
-
-n_inputs = 28   # MNIST data input (img shape: 28*28)
-n_steps = 28    # time steps
-n_hidden_units = 128   # neurons in hidden layer
-n_classes = 10      # MNIST classes (0-9 digits)
-
-# tf Graph input
-x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs])
-y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])
-
-# Define weights
-weights = {
-    # (28, 128)
-    'in': tf.Variable(tf.random_normal([n_inputs, n_hidden_units])),
-    # (128, 10)
-    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_units, n_classes]))
-}
-biases = {
-    # (128, )
-    'in': tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_hidden_units, ])),
-    # (10, )
-    'out': tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_classes, ]))
-}
-
-
-def RNN(X, weights, biases):
-    # hidden layer for input to cell
-    ########################################
-
-
-    # cell
-    ##########################################
-
-
-
-    # hidden layer for output as the final results
-    #############################################
-
-    results = None
-    return results
-
-
-pred = RNN(x, weights, biases)
-cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))
-train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(cost)
-
-correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
-accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
-
-init = tf.initialize_all_variables()
-with tf.Session() as sess:
-    sess.run(init)
-    step = 0
-    while step * batch_size < training_iters:
-        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
-        batch_xs = batch_xs.reshape([batch_size, n_steps, n_inputs])
-        sess.run([train_op], feed_dict={
-            x: batch_xs,
-            y: batch_ys,
-        })
-        if step % 20 == 0:
-            print(sess.run(accuracy, feed_dict={
-            x: batch_xs,
-            y: batch_ys,
-        }))
-        step += 1
-
-
-
diff --git a/tensorflowTUT/tf20_RNN2/full_code.py b/tensorflowTUT/tf20_RNN2/full_code.py
index c2894aa1..b46f670c 100644
--- a/tensorflowTUT/tf20_RNN2/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf20_RNN2/full_code.py
@@ -65,9 +65,12 @@ def RNN(X, weights, biases):
     ##########################################
 
     # basic LSTM Cell.
-    lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
+    if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+        cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
+    else:
+        cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden_units)
     # lstm cell is divided into two parts (c_state, h_state)
-    _init_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
+    init_state = cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
 
     # You have 2 options for following step.
     # 1: tf.nn.rnn(cell, inputs);
@@ -77,7 +80,7 @@ def RNN(X, weights, biases):
     # In here, we go for option 2.
     # dynamic_rnn receive Tensor (batch, steps, inputs) or (steps, batch, inputs) as X_in.
     # Make sure the time_major is changed accordingly.
-    outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, X_in, initial_state=_init_state, time_major=False)
+    outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X_in, initial_state=init_state, time_major=False)
 
     # hidden layer for output as the final results
     #############################################
@@ -85,21 +88,29 @@ def RNN(X, weights, biases):
 
     # # or
     # unpack to list [(batch, outputs)..] * steps
-    outputs = tf.unpack(tf.transpose(outputs, [1, 0, 2]))    # states is the last outputs
-    results = tf.matmul(outputs[-1], weights['out']) + biases['out']
+    if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+        outputs = tf.unpack(tf.transpose(outputs, [1, 0, 2]))    # states is the last outputs
+    else:
+        outputs = tf.unstack(tf.transpose(outputs, [1,0,2]))
+    results = tf.matmul(outputs[-1], weights['out']) + biases['out']    # shape = (128, 10)
 
     return results
 
 
 pred = RNN(x, weights, biases)
-cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))
+cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y))
 train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(cost)
 
 correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
 
-init = tf.initialize_all_variables()
 with tf.Session() as sess:
+    # tf.initialize_all_variables() no long valid from
+    # 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+    if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+        init = tf.initialize_all_variables()
+    else:
+        init = tf.global_variables_initializer()
     sess.run(init)
     step = 0
     while step * batch_size < training_iters:
@@ -113,7 +124,7 @@ def RNN(X, weights, biases):
             print(sess.run(accuracy, feed_dict={
             x: batch_xs,
             y: batch_ys,
-        }))
+            }))
         step += 1
 
 
diff --git a/tensorflowTUT/tf21_autoencoder/for_practicing.py b/tensorflowTUT/tf21_autoencoder/for_practicing.py
deleted file mode 100644
index 4cba711e..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf21_autoencoder/for_practicing.py
+++ /dev/null
@@ -1,105 +0,0 @@
-# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
-
-# My tutorial website: https://morvanzhou.github.io/tutorials/
-
-from __future__ import division, print_function, absolute_import
-
-import tensorflow as tf
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-
-# Import MNIST data
-from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
-mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=False)
-
-
-# Visualize decoder setting
-# Parameters
-learning_rate = 0.01
-training_epochs = 20
-batch_size = 256
-display_step = 1
-examples_to_show = 10
-
-# Network Parameters
-n_input = 784  # MNIST data input (img shape: 28*28)
-
-# tf Graph input (only pictures)
-X = tf.placeholder("float", [None, n_input])
-
-# hidden layer settings
-n_hidden_1 = 256 # 1st layer num features
-n_hidden_2 = 128 # 2nd layer num features
-weights = {
-    'encoder_h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1])),
-    'encoder_h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])),
-
-    'decoder_h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_hidden_1])),
-    'decoder_h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_input])),
-}
-biases = {
-    'encoder_b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
-    'encoder_b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
-
-    'decoder_b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
-    'decoder_b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_input])),
-}
-
-# Building the encoder
-def encoder(x):
-    layer_2 = None
-    return layer_2
-
-
-# Building the decoder
-def decoder(x):
-    layer_2 = None
-    return layer_2
-
-
-# Construct model
-encoder_op = encoder(X)
-decoder_op = decoder(encoder_op)
-
-# Prediction
-y_pred = decoder_op
-# Targets (Labels) are the input data.
-y_true = X
-
-# Define loss and optimizer, minimize the squared error
-cost = tf.reduce_mean(tf.pow(y_true - y_pred, 2))
-optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
-
-# Initializing the variables
-init = tf.initialize_all_variables()
-
-# Launch the graph
-with tf.Session() as sess:
-    sess.run(init)
-    total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)
-    # Training cycle
-    for epoch in range(training_epochs):
-        # Loop over all batches
-        for i in range(total_batch):
-            batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)  # max(x) = 1, min(x) = 0
-            # Run optimization op (backprop) and cost op (to get loss value)
-            _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={X: batch_xs})
-        # Display logs per epoch step
-        if epoch % display_step == 0:
-            print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1),
-                  "cost=", "{:.9f}".format(c))
-
-    print("Optimization Finished!")
-
-    # # Applying encode and decode over test set
-    encode_decode = sess.run(
-        y_pred, feed_dict={X: mnist.test.images[:examples_to_show] })
-    # Compare original images with their reconstructions
-    f, a = plt.subplots(2, 10, figsize=(10, 2))
-    for i in range(examples_to_show):
-        a[0][i].imshow(np.reshape(mnist.test.images[i], (28, 28)))
-        a[1][i].imshow(np.reshape(encode_decode[i], (28, 28)))
-    plt.show()
-
-
-
diff --git a/tensorflowTUT/tf21_autoencoder/full_code.py b/tensorflowTUT/tf21_autoencoder/full_code.py
index a546f62f..10097ce6 100644
--- a/tensorflowTUT/tf21_autoencoder/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf21_autoencoder/full_code.py
@@ -1,6 +1,6 @@
 # View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
 
-# My tutorial website: https://morvanzhou.github.io/tutorials/
+# My tutorial website: https://mofanpy.com/tutorials/
 
 from __future__ import division, print_function, absolute_import
 
@@ -147,11 +147,15 @@ def decoder(x):
 cost = tf.reduce_mean(tf.pow(y_true - y_pred, 2))
 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
 
-# Initializing the variables
-init = tf.initialize_all_variables()
 
 # Launch the graph
 with tf.Session() as sess:
+    # tf.initialize_all_variables() no long valid from
+    # 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+    if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+        init = tf.initialize_all_variables()
+    else:
+        init = tf.global_variables_initializer()
     sess.run(init)
     total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)
     # Training cycle
diff --git a/tensorflowTUT/tf22_scope/tf22_RNN_scope.py b/tensorflowTUT/tf22_scope/tf22_RNN_scope.py
new file mode 100644
index 00000000..15715c9c
--- /dev/null
+++ b/tensorflowTUT/tf22_scope/tf22_RNN_scope.py
@@ -0,0 +1,120 @@
+# visit https://mofanpy.com/tutorials/ for more!
+
+
+# 22 scope (name_scope/variable_scope)
+from __future__ import print_function
+import tensorflow as tf
+
+class TrainConfig:
+    batch_size = 20
+    time_steps = 20
+    input_size = 10
+    output_size = 2
+    cell_size = 11
+    learning_rate = 0.01
+
+
+class TestConfig(TrainConfig):
+    time_steps = 1
+
+
+class RNN(object):
+
+    def __init__(self, config):
+        self._batch_size = config.batch_size
+        self._time_steps = config.time_steps
+        self._input_size = config.input_size
+        self._output_size = config.output_size
+        self._cell_size = config.cell_size
+        self._lr = config.learning_rate
+        self._built_RNN()
+
+    def _built_RNN(self):
+        with tf.variable_scope('inputs'):
+            self._xs = tf.placeholder(tf.float32, [self._batch_size, self._time_steps, self._input_size], name='xs')
+            self._ys = tf.placeholder(tf.float32, [self._batch_size, self._time_steps, self._output_size], name='ys')
+        with tf.name_scope('RNN'):
+            with tf.variable_scope('input_layer'):
+                l_in_x = tf.reshape(self._xs, [-1, self._input_size], name='2_2D')  # (batch*n_step, in_size)
+                # Ws (in_size, cell_size)
+                Wi = self._weight_variable([self._input_size, self._cell_size])
+                print(Wi.name)
+                # bs (cell_size, )
+                bi = self._bias_variable([self._cell_size, ])
+                # l_in_y = (batch * n_steps, cell_size)
+                with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
+                    l_in_y = tf.matmul(l_in_x, Wi) + bi
+                l_in_y = tf.reshape(l_in_y, [-1, self._time_steps, self._cell_size], name='2_3D')
+
+            with tf.variable_scope('cell'):
+                cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(self._cell_size)
+                with tf.name_scope('initial_state'):
+                    self._cell_initial_state = cell.zero_state(self._batch_size, dtype=tf.float32)
+
+                self.cell_outputs = []
+                cell_state = self._cell_initial_state
+                for t in range(self._time_steps):
+                    if t > 0: tf.get_variable_scope().reuse_variables()
+                    cell_output, cell_state = cell(l_in_y[:, t, :], cell_state)
+                    self.cell_outputs.append(cell_output)
+                self._cell_final_state = cell_state
+
+            with tf.variable_scope('output_layer'):
+                # cell_outputs_reshaped (BATCH*TIME_STEP, CELL_SIZE)
+                cell_outputs_reshaped = tf.reshape(tf.concat(self.cell_outputs, 1), [-1, self._cell_size])
+                Wo = self._weight_variable((self._cell_size, self._output_size))
+                bo = self._bias_variable((self._output_size,))
+                product = tf.matmul(cell_outputs_reshaped, Wo) + bo
+                # _pred shape (batch*time_step, output_size)
+                self._pred = tf.nn.relu(product)    # for displacement
+
+        with tf.name_scope('cost'):
+            _pred = tf.reshape(self._pred, [self._batch_size, self._time_steps, self._output_size])
+            mse = self.ms_error(_pred, self._ys)
+            mse_ave_across_batch = tf.reduce_mean(mse, 0)
+            mse_sum_across_time = tf.reduce_sum(mse_ave_across_batch, 0)
+            self._cost = mse_sum_across_time
+            self._cost_ave_time = self._cost / self._time_steps
+
+        with tf.variable_scope('trian'):
+            self._lr = tf.convert_to_tensor(self._lr)
+            self.train_op = tf.train.AdamOptimizer(self._lr).minimize(self._cost)
+
+    @staticmethod
+    def ms_error(y_target, y_pre):
+        return tf.square(tf.subtract(y_target, y_pre))
+
+    @staticmethod
+    def _weight_variable(shape, name='weights'):
+        initializer = tf.random_normal_initializer(mean=0., stddev=0.5, )
+        return tf.get_variable(shape=shape, initializer=initializer, name=name)
+
+    @staticmethod
+    def _bias_variable(shape, name='biases'):
+        initializer = tf.constant_initializer(0.1)
+        return tf.get_variable(name=name, shape=shape, initializer=initializer)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    train_config = TrainConfig()
+    test_config = TestConfig()
+
+    # the wrong method to reuse parameters in train rnn
+    with tf.variable_scope('train_rnn'):
+        train_rnn1 = RNN(train_config)
+    with tf.variable_scope('test_rnn'):
+        test_rnn1 = RNN(test_config)
+
+    # the right method to reuse parameters in train rnn
+    with tf.variable_scope('rnn') as scope:
+        sess = tf.Session()
+        train_rnn2 = RNN(train_config)
+        scope.reuse_variables()
+        test_rnn2 = RNN(test_config)
+        # tf.initialize_all_variables() no long valid from
+        # 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+        if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+            init = tf.initialize_all_variables()
+        else:
+            init = tf.global_variables_initializer()
+        sess.run(init)
\ No newline at end of file
diff --git a/tensorflowTUT/tf22_scope/tf22_scope.py b/tensorflowTUT/tf22_scope/tf22_scope.py
new file mode 100644
index 00000000..c7972b01
--- /dev/null
+++ b/tensorflowTUT/tf22_scope/tf22_scope.py
@@ -0,0 +1,51 @@
+# visit https://mofanpy.com/tutorials/ for more!
+
+
+# 22 scope (name_scope/variable_scope)
+from __future__ import print_function
+import tensorflow as tf
+
+with tf.name_scope("a_name_scope"):
+    initializer = tf.constant_initializer(value=1)
+    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)
+    var2 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2], dtype=tf.float32)
+    var21 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2.1], dtype=tf.float32)
+    var22 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2.2], dtype=tf.float32)
+
+
+with tf.Session() as sess:
+    sess.run(tf.initialize_all_variables())
+    print(var1.name)        # var1:0
+    print(sess.run(var1))   # [ 1.]
+    print(var2.name)        # a_name_scope/var2:0
+    print(sess.run(var2))   # [ 2.]
+    print(var21.name)       # a_name_scope/var2_1:0
+    print(sess.run(var21))  # [ 2.0999999]
+    print(var22.name)       # a_name_scope/var2_2:0
+    print(sess.run(var22))  # [ 2.20000005]
+
+
+with tf.variable_scope("a_variable_scope") as scope:
+    initializer = tf.constant_initializer(value=3)
+    var3 = tf.get_variable(name='var3', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)
+    var4 = tf.Variable(name='var4', initial_value=[4], dtype=tf.float32)
+    var4_reuse = tf.Variable(name='var4', initial_value=[4], dtype=tf.float32)
+    scope.reuse_variables()
+    var3_reuse = tf.get_variable(name='var3',)
+
+with tf.Session() as sess:
+    # tf.initialize_all_variables() no long valid from
+    # 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+    if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+        init = tf.initialize_all_variables()
+    else:
+        init = tf.global_variables_initializer()
+    sess.run(init)
+    print(var3.name)            # a_variable_scope/var3:0
+    print(sess.run(var3))       # [ 3.]
+    print(var4.name)            # a_variable_scope/var4:0
+    print(sess.run(var4))       # [ 4.]
+    print(var4_reuse.name)      # a_variable_scope/var4_1:0
+    print(sess.run(var4_reuse)) # [ 4.]
+    print(var3_reuse.name)      # a_variable_scope/var3:0
+    print(sess.run(var3_reuse)) # [ 3.]
diff --git a/tensorflowTUT/tf23_BN/tf23_BN.py b/tensorflowTUT/tf23_BN/tf23_BN.py
new file mode 100644
index 00000000..bb46188b
--- /dev/null
+++ b/tensorflowTUT/tf23_BN/tf23_BN.py
@@ -0,0 +1,191 @@
+"""
+visit https://mofanpy.com/tutorials/ for more!
+
+Build two networks.
+1. Without batch normalization
+2. With batch normalization
+
+Run tests on these two networks.
+"""
+
+# 23 Batch Normalization
+
+import numpy as np
+import tensorflow as tf
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+
+ACTIVATION = tf.nn.relu
+N_LAYERS = 7
+N_HIDDEN_UNITS = 30
+
+
+def fix_seed(seed=1):
+    # reproducible
+    np.random.seed(seed)
+    tf.set_random_seed(seed)
+
+
+def plot_his(inputs, inputs_norm):
+    # plot histogram for the inputs of every layer
+    for j, all_inputs in enumerate([inputs, inputs_norm]):
+        for i, input in enumerate(all_inputs):
+            plt.subplot(2, len(all_inputs), j*len(all_inputs)+(i+1))
+            plt.cla()
+            if i == 0:
+                the_range = (-7, 10)
+            else:
+                the_range = (-1, 1)
+            plt.hist(input.ravel(), bins=15, range=the_range, color='#FF5733')
+            plt.yticks(())
+            if j == 1:
+                plt.xticks(the_range)
+            else:
+                plt.xticks(())
+            ax = plt.gca()
+            ax.spines['right'].set_color('none')
+            ax.spines['top'].set_color('none')
+        plt.title("%s normalizing" % ("Without" if j == 0 else "With"))
+    plt.draw()
+    plt.pause(0.01)
+
+
+def built_net(xs, ys, norm):
+    def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None, norm=False):
+        # weights and biases (bad initialization for this case)
+        Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size], mean=0., stddev=1.))
+        biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
+
+        # fully connected product
+        Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
+
+        # normalize fully connected product
+        if norm:
+            # Batch Normalize
+            fc_mean, fc_var = tf.nn.moments(
+                Wx_plus_b,
+                axes=[0],   # the dimension you wanna normalize, here [0] for batch
+                            # for image, you wanna do [0, 1, 2] for [batch, height, width] but not channel
+            )
+            scale = tf.Variable(tf.ones([out_size]))
+            shift = tf.Variable(tf.zeros([out_size]))
+            epsilon = 0.001
+
+            # apply moving average for mean and var when train on batch
+            ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=0.5)
+            def mean_var_with_update():
+                ema_apply_op = ema.apply([fc_mean, fc_var])
+                with tf.control_dependencies([ema_apply_op]):
+                    return tf.identity(fc_mean), tf.identity(fc_var)
+            mean, var = mean_var_with_update()
+
+            Wx_plus_b = tf.nn.batch_normalization(Wx_plus_b, mean, var, shift, scale, epsilon)
+            # similar with this two steps:
+            # Wx_plus_b = (Wx_plus_b - fc_mean) / tf.sqrt(fc_var + 0.001)
+            # Wx_plus_b = Wx_plus_b * scale + shift
+
+        # activation
+        if activation_function is None:
+            outputs = Wx_plus_b
+        else:
+            outputs = activation_function(Wx_plus_b)
+
+        return outputs
+
+    fix_seed(1)
+
+    if norm:
+        # BN for the first input
+        fc_mean, fc_var = tf.nn.moments(
+            xs,
+            axes=[0],
+        )
+        scale = tf.Variable(tf.ones([1]))
+        shift = tf.Variable(tf.zeros([1]))
+        epsilon = 0.001
+        # apply moving average for mean and var when train on batch
+        ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=0.5)
+        def mean_var_with_update():
+            ema_apply_op = ema.apply([fc_mean, fc_var])
+            with tf.control_dependencies([ema_apply_op]):
+                return tf.identity(fc_mean), tf.identity(fc_var)
+        mean, var = mean_var_with_update()
+        xs = tf.nn.batch_normalization(xs, mean, var, shift, scale, epsilon)
+
+    # record inputs for every layer
+    layers_inputs = [xs]
+
+    # build hidden layers
+    for l_n in range(N_LAYERS):
+        layer_input = layers_inputs[l_n]
+        in_size = layers_inputs[l_n].get_shape()[1].value
+
+        output = add_layer(
+            layer_input,    # input
+            in_size,        # input size
+            N_HIDDEN_UNITS, # output size
+            ACTIVATION,     # activation function
+            norm,           # normalize before activation
+        )
+        layers_inputs.append(output)    # add output for next run
+
+    # build output layer
+    prediction = add_layer(layers_inputs[-1], 30, 1, activation_function=None)
+
+    cost = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction), reduction_indices=[1]))
+    train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001).minimize(cost)
+    return [train_op, cost, layers_inputs]
+
+# make up data
+fix_seed(1)
+x_data = np.linspace(-7, 10, 2500)[:, np.newaxis]
+np.random.shuffle(x_data)
+noise = np.random.normal(0, 8, x_data.shape)
+y_data = np.square(x_data) - 5 + noise
+
+# plot input data
+plt.scatter(x_data, y_data)
+plt.show()
+
+xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])  # [num_samples, num_features]
+ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
+
+train_op, cost, layers_inputs = built_net(xs, ys, norm=False)   # without BN
+train_op_norm, cost_norm, layers_inputs_norm = built_net(xs, ys, norm=True) # with BN
+
+sess = tf.Session()
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
+sess.run(init)
+
+# record cost
+cost_his = []
+cost_his_norm = []
+record_step = 5
+
+plt.ion()
+plt.figure(figsize=(7, 3))
+for i in range(250):
+    if i % 50 == 0:
+        # plot histogram
+        all_inputs, all_inputs_norm = sess.run([layers_inputs, layers_inputs_norm], feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
+        plot_his(all_inputs, all_inputs_norm)
+
+    # train on batch
+    sess.run([train_op, train_op_norm], feed_dict={xs: x_data[i*10:i*10+10], ys: y_data[i*10:i*10+10]})
+
+    if i % record_step == 0:
+        # record cost
+        cost_his.append(sess.run(cost, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}))
+        cost_his_norm.append(sess.run(cost_norm, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}))
+
+plt.ioff()
+plt.figure()
+plt.plot(np.arange(len(cost_his))*record_step, np.array(cost_his), label='no BN')     # no norm
+plt.plot(np.arange(len(cost_his))*record_step, np.array(cost_his_norm), label='BN')   # norm
+plt.legend()
+plt.show()
+
+
diff --git a/tensorflowTUT/tf5_example2/for_you_to_practice.py b/tensorflowTUT/tf5_example2/for_you_to_practice.py
deleted file mode 100644
index 6f11b17a..00000000
--- a/tensorflowTUT/tf5_example2/for_you_to_practice.py
+++ /dev/null
@@ -1,24 +0,0 @@
-# View more python tutorial on my Youtube and Youku channel!!!
-
-# Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg
-# Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
-
-"""
-Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly.
-"""
-from __future__ import print_function
-import tensorflow as tf
-import numpy as np
-
-# create data
-x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
-y_data = x_data*0.1 + 0.3
-
-### create tensorflow structure start ###
-
-### create tensorflow structure end ###
-          # Very important
-
-for step in range(201):
-    pass
-
diff --git a/tensorflowTUT/tf5_example2/full_code.py b/tensorflowTUT/tf5_example2/full_code.py
index 0ab19b6a..6b1a9eed 100644
--- a/tensorflowTUT/tf5_example2/full_code.py
+++ b/tensorflowTUT/tf5_example2/full_code.py
@@ -23,12 +23,16 @@
 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
 train = optimizer.minimize(loss)
-
-init = tf.initialize_all_variables()
 ### create tensorflow structure end ###
 
 sess = tf.Session()
-sess.run(init)          # Very important
+# tf.initialize_all_variables() no long valid from
+# 2017-03-02 if using tensorflow >= 0.12
+if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12 and int((tf.__version__).split('.')[0]) < 1:
+    init = tf.initialize_all_variables()
+else:
+    init = tf.global_variables_initializer()
+sess.run(init)
 
 for step in range(201):
     sess.run(train)
diff --git a/theanoTUT/README.md b/theanoTUT/README.md
new file mode 100644
index 00000000..18c4c6d2
--- /dev/null
+++ b/theanoTUT/README.md
@@ -0,0 +1,38 @@
+# Python Theano methods and tutorials
+
+All methods mentioned below have their video and text tutorial in Chinese. Visit [莫烦 Python](https://mofanpy.com/tutorials/) for more.
+
+
+* [Install](theano2_install.py)
+* [Example of Machine Learning](theano3_what_does_ML_do.py)
+* Basic
+  * [Basic Usage](theano4_basic_usage.py)
+  * [Function](theano5_function.py)
+  * [Shared Variable](theano6_shared_variable.py)
+  * [Activation Function](theano7_activation_function.py)
+* Build a Network
+  * [Layer](theano8_Layer_class.py)
+  * [Regression](theano9_regression_nn/full_code.py)
+  * [Visualize Regression](theano10_regression_visualization/full_code.py)
+  * [Classification](theano11_classification_nn/full_code.py)
+  * [Regularization](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/tree/master/theano12_regularization)
+  * [Save model](theano13_save/full_code.py)
+
+# Donation
+
+*If this does help you, please consider donating to support me for better tutorials. Any contribution is greatly appreciated!*
+
+<div >
+  <a href="https://www.paypal.com/cgi-bin/webscr?cmd=_donations&amp;business=morvanzhou%40gmail%2ecom&amp;lc=C2&amp;item_name=MorvanPython&amp;currency_code=AUD&amp;bn=PP%2dDonationsBF%3abtn_donateCC_LG%2egif%3aNonHosted">
+    <img style="border-radius: 20px;  box-shadow: 0px 0px 10px 1px  #888888;"
+         src="https://www.paypalobjects.com/webstatic/en_US/i/btn/png/silver-pill-paypal-44px.png"
+         alt="Paypal"
+         height="auto" ></a>
+</div>
+
+<div>
+  <a href="https://www.patreon.com/morvan">
+    <img src="https://mofanpy.com/static/img/support/patreon.jpg"
+         alt="Patreon"
+         height=120></a>
+</div>
\ No newline at end of file
diff --git a/tkinterTUT/ins.gif b/tkinterTUT/ins.gif
new file mode 100644
index 00000000..76ad3bec
Binary files /dev/null and b/tkinterTUT/ins.gif differ
diff --git a/tkinterTUT/tk11_msgbox.py b/tkinterTUT/tk11_msgbox.py
index 68e4ab64..bf546159 100644
--- a/tkinterTUT/tk11_msgbox.py
+++ b/tkinterTUT/tk11_msgbox.py
@@ -4,19 +4,21 @@
 # Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
 
 import tkinter as tk
+import tkinter.messagebox
 
 window = tk.Tk()
 window.title('my window')
 window.geometry('200x200')
 
 def hit_me():
-    #tk.messagebox.showinfo(title='Hi', message='hahahaha')
-    #tk.messagebox.showwarning(title='Hi', message='nononono')
-    #tk.messagebox.showerror(title='Hi', message='No!! never')
+    #tk.messagebox.showinfo(title='Hi', message='hahahaha')   # return 'ok'
+    #tk.messagebox.showwarning(title='Hi', message='nononono')   # return 'ok'
+    #tk.messagebox.showerror(title='Hi', message='No!! never')   # return 'ok'
     #print(tk.messagebox.askquestion(title='Hi', message='hahahaha'))   # return 'yes' , 'no'
     #print(tk.messagebox.askyesno(title='Hi', message='hahahaha'))   # return True, False
     print(tk.messagebox.asktrycancel(title='Hi', message='hahahaha'))   # return True, False
     print(tk.messagebox.askokcancel(title='Hi', message='hahahaha'))   # return True, False
+    print(tk.messagebox.askyesnocancel(title="Hi", message="haha"))     # return, True, False, None
 
 tk.Button(window, text='hit me', command=hit_me).pack()
 window.mainloop()
diff --git a/tkinterTUT/tk15_login_example/tk15_login_example.py b/tkinterTUT/tk15_login_example/tk15_login_example.py
index e5e3118b..b34d76b2 100644
--- a/tkinterTUT/tk15_login_example/tk15_login_example.py
+++ b/tkinterTUT/tk15_login_example/tk15_login_example.py
@@ -4,6 +4,7 @@
 # Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial
 
 import tkinter as tk
+from tkinter import messagebox  # import this to fix messagebox error
 import pickle
 
 window = tk.Tk()
diff --git a/tkinterTUT/tk2_label_button.py b/tkinterTUT/tk2_label_button.py
index c9332d50..c618f853 100644
--- a/tkinterTUT/tk2_label_button.py
+++ b/tkinterTUT/tk2_label_button.py
@@ -12,7 +12,7 @@
 var = tk.StringVar()
 l = tk.Label(window, textvariable=var, bg='green', font=('Arial', 12), width=15,
              height=2)
-#l = tk.Label(root, text='OMG! this is TK!', bg='green', font=('Arial', 12), width=15, height=2)
+#l = tk.Label(window, text='OMG! this is TK!', bg='green', font=('Arial', 12), width=15, height=2)
 l.pack()
 
 on_hit = False