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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。

AlgoWiki - 综合计算机科学知识库
AlgoWikiGithub学习资源开源项目知识库计算机科学
AlgoWiki汇集了互联网上分散的计算机科学资源,涵盖算法、编程语言、机器学习等多个领域。该开源项目提供免费电子书、教程和学习资料,为计算机科学学生和专业人士构建了全面的知识库。通过集中高质量学习材料,AlgoWiki促进了知识共享和技能提升,成为计算机科学领域的重要参考平台。作为动态成长的学习生态系统,AlgoWiki不仅提供资源链接,还支持社区贡献,鼓励用户分享和更新内容,持续丰富其知识库。
awesome-investing - 全面的投资和金融学习资源清单
Github个人理财开源项目投资股票市场资产管理金融
资源列表囊括了投资与金融领域的优质学习材料,包括经典书籍、权威网站、专业博客、在线课程和讨论论坛。内容涉及价值投资、行为金融、市场分析等核心主题,为不同层次的学习者提供了系统化的知识框架。通过这份全面的清单,读者可以有效地拓展投资视野,提升专业技能。
NextThreeBooks - 智能化个性图书推荐系统
AI工具AI推荐引擎NextThreeBooks个性化图书推荐图书选择阅读偏好
NextThreeBooks利用AI技术为读者推荐个性化图书。基于用户阅读偏好,融合GPT-3算法,精选三本合适书籍。平台覆盖多种图书类型,已服务80余国读者,提供便捷高效的优质读物发现方式。平衡多样性与简洁性,帮助读者轻松选择理想书籍。
MKL.NET - 跨平台数学计算库 整合Intel MKL功能
.NET APIGithubMKL.NET开源项目矩阵运算英特尔MKL跨平台
MKL.NET作为跨平台.NET API,为Intel MKL提供接口。项目保持与MKL C开发者参考手册相近的语法,实现了矩阵代数、优化算法和统计函数等数学计算功能。设计开放且易用,通过GitHub Actions进行跨平台测试。MKL.NET采用NuGet包管理,支持多种运行时环境,是一个灵活的数学计算工具。
awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
javascript-algorithms - 开源项目提供JavaScript算法和数据结构实现
GitHubGithubJavaScript开源项目数据结构算法编程
该开源项目包含JavaScript实现的常用算法和数据结构,提供详细说明和代码示例。内容涵盖排序、搜索、图论等多个主题,从基础到高级。项目适合学习研究使用,不建议用于生产环境。每个实现都有独立文档,支持多语言版本。
d2l-en - 互动深度学习教程,结合代码、数学与讨论
D2L.aiGithubJupyter笔记本开源书籍开源项目机器学习深度学习
这本开源书籍使用Jupyter笔记本无缝整合深度学习的概念、背景和代码,免费提供给所有人。书中包含可运行代码、技术深度和社区讨论,帮助读者解决实际问题并成长为应用机器学习科学家。
Mathful - 高效智能的数学问题解析与计算平台
AI工具AI算法图片识别数学求解器步骤解答高级计算器
Mathful平台利用先进算法,快速处理数学题图片并生成详细解答步骤。覆盖从基础算术到高等数学的多个领域,包括代数、微积分和三角函数等。用户只需几步操作即可获得精确解答。该工具不仅助力学生提升数学成绩,也为各类用户提供便捷的数学问题解决方案。简单易用、响应迅速,同时严格保护用户数据安全。
machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析
GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计
这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计,以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目,提供从基础到高级的学习资源,帮助学习者提升编程与数据分析能力,并逐步进入机器学习和深度学习的领域。
openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南
GithubOpenMLSys实现经验开源项目机器学习系统设计原理
该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现,涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者,有助于读者深入理解机器学习系统,提升实际应用和开发能力。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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