Learning项目学习资源汇总
Learning是一个记录每日学习内容的项目,旨在构建强大的核心软件工程技能,同时扩展对相关技术的了解。本文整理了该项目中涉及的各类学习资源,为读者提供一份全面的学习指南。
核心技能
Python编程
Python是软件开发中最流行的编程语言之一。Learning项目收集了以下Python学习资源:
- Writing Efficient Python Code - DataCamp课程,教你如何编写高效的Python代码
- Writing Functions in Python - 学习如何在Python中编写函数
- Object-Oriented Programming in Python - 面向对象编程基础
- Importing Data in Python - 学习如何在Python中导入数据
- Python Data Science Toolbox - Python数据科学工具箱
数据结构与算法
- Grokking Algorithms - 图解算法书籍,适合初学者
- Algorithms and Data Structures for Beginners - NeetCode的数据结构与算法入门课程
- Intro to Data Structures and Algorithms - Udacity的数据结构与算法导论
Linux & 命令行
- Introduction to Shell for Data Science - DataCamp的Shell入门课程
- The Missing Semester - MIT的命令行课程
版本控制
- Version Control with Git - Udacity的Git版本控制课程
- GitHub & Collaboration - 学习如何使用GitHub进行协作
专业主题
机器学习
Learning项目收集了大量机器学习相关课程:
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow - 经典的机器学习实践书籍
- Practical Deep Learning for Coder - fast.ai的深度学习课程
- Supervised Learning with scikit-learn - 使用scikit-learn进行监督学习
自然语言处理
- Natural Language Processing with Transformers - Transformers自然语言处理书籍
- Stanford CS224N: NLP with Deep Learning - 斯坦福大学NLP课程
- Feature Engineering for NLP in Python - NLP特征工程
生成式AI
Learning项目最近关注的重点主题,包括:
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LLM理论
- Intro to Large Language Models - Andrej Karpathy的LLM入门视频
- Let's build the GPT Tokenizer - 构建GPT Tokenizer教程
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信息检索/RAG
- Building and Evaluating Advanced RAG Applications - DeepLearning.AI的RAG课程
- Vector Databases: from Embeddings to Applications - 向量数据库课程
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提示工程
- ChatGPT Prompt Engineering for Developers - ChatGPT提示工程课程
- Prompt Engineering with Llama 2 & 3 - Llama模型的提示工程
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LLMOps
- Efficiently Serving LLMs - 高效部署LLM模型
- Automated Testing for LLMOps - LLM应用的自动化测试
Learning项目是一个持续更新的学习日志,涵盖了软件工程的方方面面。无论你是想系统学习某个领域,还是希望了解最新的AI技术动态,都可以在这里找到丰富的学习资源。希望这份资源汇总能帮助你更好地规划学习路径,不断提升技能水平。