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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。

文档

awesome-python - 精选Python库和框架的全面资源集合

GitHubGithubPython代码质量开源库开源项目编程工具

这个项目汇集了精心挑选的Python库和框架，涵盖代码质量、加密货币、数据处理、机器学习和自然语言处理等多个领域。提供最新创建的仓库、分类优质工具和交互式网站，适合各层级的Python开发者探索和使用。项目定期更新，确保资源的时效性和实用性。

awesome-learn-gamedev - 游戏开发学习资源综合指南

Github图形学学习资源开源开源项目游戏开发编程

这是一个面向游戏创作者的综合学习资源列表,涵盖编程、技术美术、设计和音频等游戏开发核心领域。列表主要收录免费资源,辅以少量经行业专业人士推荐的付费内容。项目着重培养开发者的整体技能和问题解决能力,而非单纯提供具体教程。无论是游戏开发新手还是经验丰富的开发者,都能在此找到有价值的学习指引。

awesome-ipfs - IPFS生态系统优秀项目和工具资源汇总

GithubIPFSP2PWeb3分布式存储去中心化开源项目

Awesome IPFS是一个社区维护的资源列表，汇总了IPFS生态系统中的优质项目、应用和工具。内容包括IPFS协议实现、基于IPFS的应用、支持IPFS的浏览器及相关工具平台等。该项目为开发者和用户提供了IPFS技术生态的全面概览，有助于推动分布式网络创新。

my-awesome-AI-bookmarks - 全面的AI学习资源库从理论到实践的精选集合

GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个综合性的人工智能资源库,涵盖深度学习和机器学习领域。收录了业界顶尖专家的文章、代码实现和核心概念,内容从基础理论延伸到实际应用,包括迁移学习、强化学习和自然语言处理等热门主题。项目汇集了丰富的学习材料,适合AI研究者和从业者参考使用。

awesome-gamedev - 全面精选的游戏开发开源资源列表

Github工具开源开源项目引擎游戏开发资源

QuantResearch - 定量分析、策略和回测

GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习

该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。

awesome-oss - 开源项目参与和支持资源汇总

GitHubGithub开源项目捐赠贡献软件开发

汇集音频编辑、文档处理、开发工具等多领域开源项目,提供贡献和捐赠链接。帮助开发者和普通用户便捷参与开源社区,支持优质项目。包含项目简介和参与方式,方便用户找到适合的贡献途径。

go-awesome - 优质Go语言资源汇集加速开发技能提升

GithubGogolang学习资源开源项目编程语言

go-awesome汇集了全面的Go语言学习资源，包括官方文档、学习指南、设计模式、算法实现和开源项目等。该项目涵盖从入门到进阶的各类内容，适合不同水平的开发者系统学习和应用Go语言，有助于加快项目开发进度和提升个人技能。

awesome-devops - 全面的DevOps平台工具和实践资源汇总

DevOpsGithub云平台容器开源项目持续集成自动化

这是一个全面的DevOps平台、工具、实践和资源汇总,涵盖云平台、容器技术、自动化工具、CI/CD、监控等多个方面。该项目通过GitHub持续更新,为DevOps从业者和组织提供了创建和改进DevOps文化的重要参考。内容丰富全面,是DevOps领域的权威资源。

awesome-tensor-compilers - 编译深度学习与张量计算的开源项目与研究综述

GPU优化GithubTensor Computation开源项目机器学习编译器深度学习编译器自动调优

本页面汇集了关于张量计算与深度学习的优质开源编译器项目和研究论文，包括编译器与中间表示(IR)设计、自动调优与自动调度、CPU和GPU优化、NPU优化、图级优化、动态模型、图神经网络、分布式计算、量化方法、稀疏计算、程序改写以及验证与测试等领域的内容。页面还提供相关教程资源，帮助开发者和研究人员优化机器学习和深度学习的编译性能。

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