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awesome-network-analysis

全面的网络分析与可视化资源列表

网络分析图论社交网络数据可视化复杂网络Github开源项目

该项目整理了丰富的网络分析资源,包括构建、分析和可视化网络数据的工具与材料。涵盖书籍、会议、课程、数据集、期刊、研究组织、综述文章和软件等多方面内容,涉及社交网络、生物网络、复杂网络等领域。列表还收录经典论文、教程和网络科学相关资料,为研究人员和爱好者提供全面的学习参考。

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介绍相关项目
awesome-jupyter - Jupyter生态系统的全面资源列表
GithubJupyter交互式笔记本开源项目数据可视化科学计算
这是一份全面的Jupyter生态系统资源列表,包括运行时环境、协作工具、可视化库、表格处理、渲染发布、版本控制等多个方面。列表还涵盖JupyterLab扩展、测试工具、特定领域项目和托管解决方案。该列表为数据科学家和开发者提供了充分利用Jupyter生态系统的参考资源。
awesome-honeypots - 全面汇总开源蜜罐项目 增强网络安全防御能力
GitHubGithubHoneypot开源项目网络安全蜜罐
awesome-honeypots是一个综合性开源蜜罐项目列表，涵盖Web、数据库、服务和工业控制系统等多种类型。该项目提供丰富的蜜罐工具和资源，有助于捕获和分析攻击行为，增强网络防御能力。此外，它还包含网络流量分析工具和使用指南，为构建全面的安全防御体系提供了实用参考。
awesome-cs-books - 全面收录计算机科学经典书籍 打造编程学习完整体系
CS基础Github开源项目算法编程学习网络编程计算机书籍
该项目收录超过200本计算机科学经典书籍，涵盖编程语言、操作系统、网络、架构、算法等核心领域。项目为程序员和计算机爱好者构建了从入门到进阶的完整知识体系，并提供所有书籍的下载链接。同时推荐了编程学习网站，为用户打造系统的学习路径。主要包含四大基础课、算法、网络编程、架构设计等核心内容，资源丰富全面，适合不同层次的学习者系统性掌握计算机科学知识。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。
awesome-soc - 构建和运营SOC及CSIRT的最佳实践与文档资源
CMMCSIRTGithubSIEMSOARSOC开源项目
本资源集合提供构建和运营安全运营中心（SOC）及计算机安全事件响应团队（CSIRT）的最佳实践和文档。内容涵盖工具、概念、威胁情报、管理及培训模块，基于作者在SOC/CSIRT领域的经验和知名论文。主要强调检测和事件响应的重要性，适合安全领域的从业者深入学习和应用。
awesome-quantum-computing - 全面收录量子计算学习与开发资源
Github学习资源开发工具开源项目量子算法量子编程量子计算
本项目汇集了量子计算领域的优质学习和开发资源,包括教程、课程、工具、博客、书籍和视频等。资源涵盖从入门到高级的各个层次,适合不同背景的学习者。列表由社区共同维护,持续更新,旨在帮助量子计算爱好者和开发者全面了解这一前沿技术领域。
Awesome-Deep-Graph-Clustering - 最新深度图聚类方法和资源汇总
Github图神经网络图聚类开源项目无监督学习深度学习自编码器
ADGC项目汇集了最新深度图聚类研究成果,包括重构性、对比性和生成性等多种方法的论文、代码和数据集。此外还收录了重要的综述文献,为研究人员提供了全面的深度图聚类资源和最新进展。
awesome-quant - 量化金融领域顶级开源库和资源汇总
GithubPython交易回测开源项目量化金融金融工具
该项目汇总了量化金融领域的顶级开源库和资源，涵盖Python、R、Matlab等多种编程语言。内容包括数值计算、金融工具定价、交易和回测等方面的工具。量化分析师、算法交易者和金融工程师可以在此快速找到所需资源，提升开发效率。
awesome-data-engineering - 数据工程全面技术资源指南
Github大数据开源项目数据处理数据存储数据工程数据库
本资源列表全面覆盖数据工程领域,包括数据库、数据摄取、文件系统和序列化格式等核心技术。汇集Kafka、Hadoop、Spark等主流开源项目和创新解决方案,为数据工程实践提供系统性参考。内容涵盖从基础设施到前沿技术,是数据工程师深入学习和技术选型的重要指南。
awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总，减少标注成本，提升分类效果
GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型
全面整理的半监督学习资源列表，包括最新研究、代码库和各种应用。半监督学习通过结合大量无标签数据和少量有标签数据，减少标注成本并提升模型准确度。资源涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型、图基方法等多个领域，适用于深度学习框架。提供详细的文献综述、代码实现以及相关书籍和讲座链接，帮助用户了解和应用半监督学习技术。
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