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Learn-AI-Assisted-Python-Programming

AI辅助Python编程实践 掌握Copilot和ChatGPT

本书介绍利用GitHub Copilot和ChatGPT等AI工具学习和优化Python编程。内容涵盖代码生成与改进、Python语言掌握、函数设计、代码理解、测试和调试等主题。适合编程新手及希望提升AI辅助编程技能的开发者。

kube-copilot - 自动化Kubernetes操作和安全检查,集成ChatGPT技术
ChatGPTGithubKubernetes CopilotOpenAIkubectltrivy开源项目
Kube-copilot借助ChatGPT(GPT-4或GPT-3.5)实现Kubernetes集群操作自动化,帮助诊断和分析潜在问题,并生成相应的Kubernetes清单。该项目集成原生kubectl和trivy命令,提供集群访问和安全漏洞扫描功能,还支持终端内网页访问和Google搜索。
Python-AI - 深度学习100例:机器学习与自然语言处理实用案例
GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理
《深度学习100例》开源项目现已开放,提供代码和数据资源,涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题,并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章,最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈,获取最新技术资源和实战经验。
Awesome-AI - 全面收录AI工具和资源的开源项目
AI工具ChatGPTGithub人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Awesome-AI是一个开源项目,旨在收集和整理人工智能相关的高质量工具与资源。该项目涵盖了对话式AI、综合工具、AI搜索引擎、写作辅助、视频制作、音频处理、图像生成等多个AI应用领域。项目内容持续更新,为开发者、研究人员和AI爱好者提供一站式的资源导航,有助于快速了解AI生态系统的最新发展。
CopilotForXcode - 集成AI技术的Xcode源码编辑器扩展工具
CodeiumCopilot for XcodeGitHub CopilotGithubOpenAI ChatGPTXcode开源项目
为Xcode源码编辑提供全面AI支持,包括GitHub Copilot、Codeium和OpenAI ChatGPT。功能包括代码建议、实时交谈和智能代码提示,加强了自定义命令扩展,优化开发效率。支持深度整合GitHub Copilot与Codeium,实现顺畅的代码编辑体验。
Ai-Learn - 人工智能学习材料,包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习
GithubPython人工智能开源项目数据分析机器学习深度学习
Ai-Learn提供全面的人工智能学习材料,包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习。项目通过200多个案例、数据集与教程,协助学习者高效学习与避免常见错误,适合各层次人士。
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。
Hello-Python - Python零基础至高级编程教程,全方位掌握Python
ChatGPTFastAPIGithubMongoDBPythonReflex开源项目
课程专为Python零基础和初学者设计,涵盖从基础到高级的Python编程知识。通过视频教学、互动代码示例和实战项目,学员可逐步掌握Python编程,包括基础语法、函数、数据类型、后端开发、前端开发和API集成等内容。课程基于Twitch直播,并包含FastAPI、MongoDB和ChatGPT等实际应用案例,是全面入门和提升Python编程技能的理想选择。
ChatAI - 集成多种AI模型的智能助手平台
AI工具AI聊天ChatAI人工智能图像生成文档协作
ChatAI集成了多种AI模型,提供文字对话、图像生成和文档处理功能。平台支持ChatGPT、Stable Diffusion等AI引擎,可自由切换。用户可进行写作、创意和编程等任务,还能使用Doc AI文档协作工具。平台提供10次免费试用,升级后无限制使用,旨在提供一站式AI辅助体验,提升工作效率。
python-machine-learning-book-2nd-edition - Python机器学习与深度学习实用指南
GithubPackt PublishingPython Machine Learning开源项目数据科学机器学习深度学习
本书详细介绍机器学习和深度学习的核心概念,教你使用Python及其主要库(如Scikit-Learn和TensorFlow)进行数据处理、分类、回归和模型优化。书中包含丰富的示例代码和Jupyter笔记本,帮助读者理解复杂的数学理论和实现步骤,是数据科学家和工程师学习和提升机器学习技能的理想选择。
pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南
GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理
这本书提供了《深度学习框架PyTorch:入门与实践(第2版)》的对应代码,基于PyTorch 1.8编写,内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外,还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术,并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目,深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。
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