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Book3_Elements-of-Mathematics

数学要素、统计和矩阵知识的优惠资源

Book3_Elements-of-Mathematics项目提供《统计至简》、《数学要素》和《矩阵力量》三本数学书籍的优惠链接。这些开源教育资源永久有效,涵盖统计学、基础数学和矩阵理论,适合深入学习数学基础知识。项目鼓励读者参与纠错,并为贡献者提供赠书奖励,旨在提高数学学习效率,为进一步的数学研究和应用打下坚实基础。

Maths.ai - AI全天候在线数学辅导服务
AI学习AI工具个性化教学在线辅导数学技能提升数学教育
Maths.ai是一个创新的AI数学辅导平台,提供全天候在线即时解答服务,无需预约。通过个性化学习体验和步骤化解释,平台让数学变得有趣易懂,适合各年龄段学习者。覆盖从基础算术到高等数学,Maths.ai支持全球访问,适应不同学习进度,是学生、教师和专业人士的理想数学学习工具。借助先进AI技术,Maths.ai为用户提供24/7全天候的数学问题解答,让学习更加便捷高效。
mathy - 机器学习与规划算法实现数学问题的阶段性解答
GithubMathyPython库开源项目数学问题求解机器学习规划算法
Mathy是一个开源的数学问题解决工具,通过结合机器学习和规划算法,实现复杂数学问题的阶段性解答。项目包含核心解析器、基础规则和强化学习环境,为数学教育和研究提供支持。Mathy提供丰富的文档和可视化资源,支持在Google Colab中直接执行示例,方便用户学习和使用。它可应用于数学教学、自动化问题求解和算法研究等多个领域。
MathPile - 数学预训练数据集
GithubMathPile开源项目数学推理数学语料库预训练高质量数据
本页面介绍了MathPile,这是一个专注于数学领域的高质量大规模预训练数据集,包含约95亿个标记。MathPile整合了来自教科书、arXiv、Wikipedia等多种来源的数据,确保了内容的多样性和覆盖面。项目注重数据质量,采用严格的预处理和过滤,并提供详细的数据文档和质量注释。MathPile旨在提升语言模型在数学推理方面的能力,同时页面也提供了项目的最新动态、技术报告、使用限制和许可证信息。
ai_all_resources - 综合性的AI资源集合,涵盖数学、机器学习与深度学习
Deep LearningGithubMachine LearningNumpyPandasPython开源项目
该资源库汇集了Andrej Karpathy、Andrew Ng等知名专家的优质教程以及各大高校和社区的相关资源。内容涵盖基础数学、高级算法、MOOC课程和社区活动,旨在促进AI知识的分享与学习。资源类型多样,适合不同层次的学习者,帮助系统学习AI知识,获取实践经验,促进个人和职业发展。
AI Math - 全面数学问题解决方案,智能求解器和在线计算器
AI工具AI数学求解器在线数学工具数学学习辅助数学计算器照片数学求解器
AI Math提供免费的在线数学求解和计算服务,覆盖算术、代数、几何等多个领域。这款工具不仅能快速解决各类数学问题,还提供详细步骤和解释,深化用户对数学概念的理解。它支持图片识别功能,适合学生和教育工作者使用,旨在提升数学学习效率。
C-Plus-Plus - C++算法实现开源集合 涵盖多领域教育资源
C++算法GithubSTL学习资源开源实现开源项目跨平台
C++算法开源项目提供多领域算法实现,包括计算机科学、数学、统计学等。项目特点是详细文档、多种实现方式、严格遵守C++11标准,并通过持续集成保证代码质量。适合教育者和学生学习使用,也可用于其他应用开发。
QuantResearch - 定量分析、策略和回测
GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习
该项目提供丰富的量化研究资源,涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用,以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归(经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow)、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外,项目还提供在线资源和教程,帮助用户深入理解和应用量化研究技术。
Java - Java算法实现库助力学习计算机科学基础
GitHubGithubJava开源项目教育目的算法
该Java算法实现库旨在教育目的,包含多种计算机科学概念的算法。项目鼓励实践学习,有助于深入理解算法原理。尽管效率可能不及标准库,但为学习者提供了宝贵的见解和经验。项目欢迎贡献,并有详细指南。
lit - 自学AI实践者必备技术书籍精选
AIGithubNLP开源项目数据科学机器学习编程
lit项目为自学AI实践者提供了精心策划的技术书籍集锦。涵盖人工智能、数据科学、计算机科学、编程等多个领域的经典著作,从入门到进阶兼具理论深度和实践指导。项目创建者基于个人经验对每本书进行简要介绍,为读者选择合适学习材料提供参考。这一资源有助于系统全面地学习AI相关知识。
awesome-materials-informatics - 材料信息学全面资源集锦 助力数据驱动材料研究
Github开源软件开源项目数据科学机器学习材料信息学计算材料学
本资源列表汇集了材料信息学领域的软件工具、云平台、数据集和标准化倡议。内容涵盖开源与商业解决方案,聚焦材料模拟、数据挖掘和机器学习等关键技术。研究人员可借此快速了解行业动态,为数据驱动的材料科学研究提供参考。
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