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PythonPark

Python学习与实战全指南

PythonPark为Python学习者提供全方位教育平台,涵盖AI实验室、数据结构、机器学习和深度学习教程资源。该站点提供丰富视频教程、实用学习指南及大厂面试经验。通过关注公众号和B站,用户可即时接触最新教程和技术交流。

Astroniz-YT-Tutorials - Python 太空数据科学教程和实践代码库
AstronizGithubPython太空研究开源项目教程数据科学
Astroniz-YT-Tutorials 是一个开源项目,为 Python 爱好者和数据科学家提供太空研究相关的编程教程和代码示例。项目内容与 YouTube 视频教程对应,涵盖太空数据分析和科学计算主题。该资源库持续更新,旨在提升用户的编程技能和太空科学知识,促进相关领域的研究。部分代码可能需要额外数据集支持。
data-science - 数据科学初学者实践教程集合
GithubJavaScriptPython开源项目数据分析数据可视化数据科学
Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码,涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript(特别是D3.js),展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化,适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分,指导如何改进数据可视化,以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接,供进一步学习。
advanced-machine-learning-engineer-roadmap-2024 - 全面全栈机器学习工程师成长指南
Full Stack MLGithubPython 编程开源项目数据分析机器学习深度学习
掌握全栈机器学习工程师所需的各项技能,从数据收集与预处理到模型部署与维护,涵盖Python编程、数据分析、数据可视化、统计学、机器学习、自然语言处理、深度学习、计算机视觉、MLOps及Git与GitHub的使用。通过具体步骤和示例逐步提升专业能力。
Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook - Python时间序列分析与预测实战指南
GithubPython开源项目数据科学时间序列分析机器学习预测
这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术,涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法,以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究,读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测,并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。
Practical_DL - 秋季深度学习课程资源与实践指南,适用于学习者和开发者
Deep LearningGithubPyTorch开源项目深度学习神经网络课程
2023秋季深度学习课程,涵盖讲座和实践材料,可在本地或Google Colab完成作业。通过Telegram讨论问题,学习课程包括深度学习基础、技巧及卷积神经网络等,由资深导师提供材料,持续改进。
ai_wiki - 从基础到前沿的全栈AI实践指南
AI实践Github大模型开源项目机器学习深度学习量化交易
ai_wiki是一个综合性AI知识库,覆盖系统平台、编程技术、机器学习、深度学习和强化学习等领域。项目提供学习资源、原理讲解和实战案例,重点关注大模型和量化交易等前沿技术。内容以Markdown和Jupyter Notebook形式呈现,旨在帮助学习者系统掌握AI技术并提升实践能力。
AI Online Course - 全面的在线人工智能学习与实践平台
AI在线课程AI工具AI教程AI项目互动学习平台人工智能
AI Online Course是一个综合性人工智能学习平台,提供从基础到高级的AI课程。内容涵盖机器学习、数据科学和自然语言处理等热门领域。平台特色包括AI项目实践、在线测验、基础教程和软件工具介绍。通过交互式学习环境和实时编码功能,学习者可以获得实践经验,深入理解并应用AI技术,有效提升人工智能领域的专业技能。
llm-python - 完整的LLM开发资料与代码示例
GithubLLMLangChainOpenAIPythonSupertype Fellowship开源项目
本项目提供完整的LLM开发资料与代码示例,涵盖llamaindex、LangChain、Chroma和Pinecone等接口。通过YouTube上的LangChain教程,该项目可帮助开发者在约8小时内掌握核心概念,并获得每节课程对应的代码。适合希望从零开始自定义学习路径的开发者。项目已集成最新版本的LlamaIndex(0.6.31)和LangChain(0.0.209),确保与最新库的兼容性。
learning-cloud - 云计算学习资源库及实践指南
DevOpsGenAIGithub云服务提供商云架构云计算学习开源项目
该项目汇集了超过100个云计算学习资源,内容覆盖AWS、Azure和GCP等主流公共云平台。资源包括最新的生成式AI内容、云架构模式、无服务器架构和生物信息学应用等热门主题。提供视频课程、GitHub代码库和技术博客等多种形式,适合不同层次的学习者。项目还为云计算新手提供入门指南和常见问题解答。内容定期更新,确保学习者能够获取最新的云计算技术和趋势信息。资源库不仅涵盖基础知识,还深入探讨了高级主题,如云成本控制、DevOps最佳实践和量子计算等前沿领域。所有资源均由经验丰富的云计算专家精心制作,注重实用性和可操作性。
data-science-ipython-notebooks - Python, TensorFlow, Scikit-learn 教程
GithubPythonTensorFlow开源项目数据科学机器学习深度学习
项目包含多个IPython笔记本,详解Python及其数据科学库例如TensorFlow、Scikit-learn与NumPy的使用,覆盖数据处理、统计分析到机器学习等多个应用场景。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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