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:

• 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

• 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

• 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

• 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。