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d2l-book

Python代码书籍和教程文档构建工具

d2l-book是一个用于构建和发布Python代码书籍及教程文档的开源工具包。它为作者和开发者提供了一套完整的解决方案,用于创建包含实践代码的书籍和Python包文档。这个工具包适用于教育工作者和技术文档撰写者,帮助他们将编程概念转化为易于理解的学习资源。

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。
jupyter-book - 将计算材料转化为高质量数字出版物的开源工具
GithubJupyter Book交互式书籍开源工具开源项目文档生成计算内容
Jupyter Book是一款开源工具,专门用于将计算材料转化为高质量的数字出版物。支持markdown和Jupyter笔记本格式,整合代码、引用和公式等元素。通过简单命令即可运行代码、缓存结果,并生成交互式网页书籍和PDF文档。由Executable Book Project维护,目前处于活跃开发阶段。
mdBook - 开源Markdown电子书生成工具
GithubMarkdownRustmdBook在线书籍开源项目
mdBook是一个从Markdown文件创建现代化在线书籍的开源工具。它支持自定义主题、搜索功能和代码高亮等特性。使用Rust语言开发,mdBook具有高性能和易用性。适用于技术文档、在线书籍和教程的制作。项目提供详细的用户指南,方便快速上手和使用。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习
《动手学深度学习》是一个免费在线资源,提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例,旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家,适合自学和教学使用,包含可运行的代码和工程技能训练。
dumi - 为组件库开发的静态文档生成工具
Githubdumi开源项目文档工具组件库开发静态站点生成器
dumi是专为组件库开发设计的静态站点生成器。它提供简洁高效的文档生成功能,支持在线示例展示,便于开发者快速构建和维护组件库文档。dumi具有易用性高、可定制性强、支持多种主题等特点,适用于各类组件库的文档开发需求。作为开源项目,dumi持续改进其功能和性能。
mlc-en - 开源机器学习编译器构建工具
GithubMLC字体安装开源项目机器学习编译器构建
MLC(Machine Learning Compiler)是一个开源的机器学习编译器构建工具。它提供了完整的安装指南和构建流程,支持生成HTML和PDF格式文档。MLC使用Conda管理环境,集成d2l-book简化文档构建,并包含详细的字体安装说明。该项目适合研究人员和开发者学习和实践机器学习编译器开发。
books - 开发者免费编程书籍资源集合
Dev-BooksGithub开源资源开源项目技术学习编程书籍软件开发
Dev-Books是一个综合性开发和编程书籍资源库,涵盖编程语言、Web开发、软件工程和数据科学等多个领域。这个项目为开发者提供全面的学习资源,助力技术进步。用户可以浏览不同主题,获取免费书籍,也可以参与贡献。Dev-Books旨在构建一个开放共享的技术学习平台,支持编程爱好者和专业人士持续学习和成长。
DI-toolkit - 简化深度学习实验流程的开源工具集
DI-toolkitGithubPython工具包TensorBoard工具开源项目文档生成日志系统
DI-toolkit是一个开源的深度学习工具集,提供日志系统、注释文档生成和TensorBoard数据提取等功能。该工具支持多个Python版本,拥有完善的文档和测试。DI-toolkit致力于简化深度学习实验流程,为研究人员提供便利。
d2 - 简洁易用的文本到图表转换脚本语言
D2Github可视化图表绘制开源项目文本转图脚本语言
D2是一种图表脚本语言,可将文本转换为可视化图表。支持多种主题、字体和导出格式,既可作为CLI工具使用,也可集成到Go程序中。D2提供自动格式化、语法高亮等语言工具,支持多种布局引擎和插件扩展。该项目拥有活跃的社区,适用于多种场景。
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。
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