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探讨如何使用Python及其科学计算库在Jupyter笔记本中进行高速度和高准确性的矩阵计算

线性代数数值分解 Python 教程数据科学 Github 开源项目

本课程深入探讨如何使用Python及其科学计算库在Jupyter笔记本中进行高速度和高准确性的矩阵计算。从基础的矩阵运算到复杂的分解技术，全方位提升数据科学家处理大数据的能力。辅以丰富的视频教学和论坛讨论，构建完善的学习生态。

YouTube-Tutorials - 学习Python编程、Streamlit框架与AI自动化

AutomationBioinformaticsGithubMachine-LearningPythonYouTube-Tutorials开源项目

提供涵盖Python、Streamlit、机器学习、openAI、Google Sheets自动化、Pandas、生物信息学和chatGPT等主题的视频教程，助您掌握这些技术。最新内容包括构建AI SaaS产品、微服务开发以及GPT-4o模型应用。适合初学者和专业人士，从基础到高级编程与AI自动化都能学到。

uvadlc_notebooks - 深度学习系列教程，覆盖优化、Transformer、图神经网络等多个主题

GithubJAX+FlaxPyTorchUvA Deep Learning Tutorials开源项目教程深度学习

这套深度学习教程有助于理解理论知识，涵盖优化、Transformer、图神经网络等主题。基于PyTorch和PyTorch Lightning框架，并提供JAX+Flax实现。教程支持本地运行、Google Colab和Snellius集群，多种方式供选择。每个教程包含详细的笔记本，实现理论与实践相结合。本课程与正式作业和考试相关，适合想深入了解深度学习及应用的学习者。

jax - 高性能科学计算和机器学习的Python加速库

GPU加速GithubJAXXLA开源项目神经网络自动微分

JAX是一个专为高性能数值计算和大规模机器学习设计的Python库。它利用XLA编译器实现加速器导向的数组计算和程序转换，支持自动微分、GPU和TPU加速。JAX提供jit、vmap和pmap等函数转换工具，让研究人员能够方便地表达复杂算法并获得出色性能，同时保持Python的灵活性。

ML-Course-Notes - 机器学习和AI课程讲义共享平台

CMU Neural Nets for NLPCS224NCS25GithubMIT 6.S191Machine Learning Specialization开源项目

本项目汇集和分享机器学习、自然语言处理（NLP）及人工智能（AI）的课程讲义。用户可以在平台上协作整理笔记，涵盖从基础到高级的学习内容，包括监督学习、无监督学习、深度学习、生成模型及强化学习等。讲义来自多位知名讲师的热门课程，如Andrew Ng的机器学习课程、MIT的深度学习导论及CMU的神经网络与NLP课程，内容权威且实用。加入社区，共同提升学习效果。

mathnet-numerics - 开源数值计算库支持多种科学工程运算

.NETGithubMath.NET Numerics开源开源项目数值计算库线性代数

Math.NET Numerics是一个面向.NET和Mono的开源数值计算库。它提供广泛的数学和统计方法,涵盖特殊函数、线性代数、概率模型等领域。该库支持C#和F#,可与Intel MKL等原生实现集成以提升性能。采用MIT许可证,适用于开源和专有项目。Math.NET Numerics为科学计算、工程应用和日常使用提供灵活的数值计算基础。

ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库

AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习

ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。

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。

lectures - GPU并行计算技术与高性能编程系列讲座

CUDAGPU编程GithubPyTorch并行计算开源项目深度学习

讲座系列涉及CUDA、PyTorch优化、量化技术和稀疏计算等GPU编程前沿话题。由行业专家授课，内容包括性能分析、内存架构和优化方法。结合理论和实践，帮助学习者掌握并行计算技能，增强GPU编程水平。面向对GPU加速和深度学习优化感兴趣的技术人员。

geospatial-python - Python地理空间数据分析入门教程

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geospatial-python是一个开源教程项目，提供Python处理地理空间数据的基础知识。目前包含7个主要教学单元和1个附加单元，涵盖栅格和矢量数据分析。该项目基于NEON和Data Carpentry等机构合作开发，参考了R语言版本的地理空间数据课程。项目内容持续更新，欢迎感兴趣的开发者参与贡献。

Python - 开源Python算法学习资源库

GitHubGithubPython开源项目教育算法

The Algorithms - Python是一个开源项目，致力于提供多种算法的Python实现。该项目主要面向学习者，帮助理解算法原理。项目维护完整的算法目录，欢迎社区贡献，并通过Discord和Gitter渠道提供交流支持。尽管实现可能不及标准库优化，但作为学习资源极具价值。项目包含丰富的Python算法实现，涵盖多个领域。代码注重可读性和教育性，适合算法学习和教学使用。

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