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全面收录量子计算学习与开发资源

量子计算学习资源开发工具量子算法量子编程 Github 开源项目

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。

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awesome-cryptography - 全面收录密码学算法工具及学习资源

Github加密算法哈希函数密码学密码库开源工具开源项目

该项目收录了丰富的密码学资源,包括加密理论、算法、工具、框架和库等。内容涵盖对称和非对称加密、哈希函数等核心概念,并提供相关书籍、课程和文章。项目还列出了多种编程语言的加密库和工具,可作为开发人员的实用参考。无论密码学初学者还是专业人士,都能在此找到有价值的信息。

qml - 量子机器学习与PennyLane的教程和演示资料

GithubPennyLanePython开源项目教程量子机器学习量子计算

本项目包含量子机器学习和其他量子计算主题的详细资料，并提供使用PennyLane进行可微编程的Python代码示例。内容包括完整的教程和操作指南，帮助深入理解量子计算。所有教程均可运行，并可下载为Jupyter笔记本和Python脚本，适合学习与研究。

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。

awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全丰富的开源深度学习工具库

GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。

Computer-Science-Resources - 综合计算机科学学习资源集锦

Github人工智能信息安全开源项目数据库编程语言计算机科学

该项目提供了一个全面的计算机科学资源汇总，内容涵盖入门到高级多个领域。包含算法、数据结构、操作系统、编程语言和人工智能等核心主题，同时也涉及网络安全、数据库和量子计算等前沿领域。资源以多语言形式呈现，为不同背景的学习者提供了丰富的学习材料。

awesome-cs-cloudnative-blockchain - 全面的计算机科学、云原生和区块链技术学习指南

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该项目是一个综合性技术学习资源库,涵盖计算机科学、云原生和区块链技术。内容包括Go语言、Docker、Kubernetes等主题的深入教程,以及区块链知识的系统介绍。通过丰富的文档、代码示例和实践指南,帮助学习者从入门到进阶。此外,项目提供博客文章、视频教程等多样化学习资料,为自学者和开发者提供全面的技术支持。

awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台

AIDLGithubJavaMLNLP开源项目

awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

awesome-qt-qml - 优质Qt和QML开发资源库

GUI开发GithubQMLQt开源项目跨平台开发

该项目收集了大量优质的Qt和QML开发资源,涵盖Android和iOS开发、异步编程、数据库操作、图形和游戏引擎等多个领域。开发者可以在这里快速找到所需的库和工具,提升开发效率。资源列表持续更新,内容丰富实用。

Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总

AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习

此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。

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该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。

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