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scipy_con_2019

SciPy Con 2019教程集锦 涵盖时间序列分析到GPU数据处理

该项目收录了SciPy Con 2019的多个教程,内容包括现代时间序列分析、PyTest、贝叶斯数据科学、GPU数据处理和Hypothesis自动化测试。这些资源涵盖了数据科学的多个方面,适合不同水平的学习者参考。项目提供了原始教程的链接或作者的修改版本,方便读者深入学习各个主题。

mit-deep-learning - MIT深度学习课程教程集合
GithubMIT Deep Learning卷积神经网络开源项目深度学习教程深度强化学习生成对抗网络
本项目汇集了MIT深度学习课程的全面教程,涵盖基础知识、场景分割和生成对抗网络(GANs)等主题,适合初学者和进阶用户。项目包括前沿模型如DeepLab和BigGAN,并提供Jupyter Notebook和Google Colab示例,帮助学习者掌握核心技术。另有深度强化学习竞赛DeepTraffic,挑战开发者在复杂交通环境中训练神经网络实现高速驾驶。
cupy - GPU加速的Python科学计算库
CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目
CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库,与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行,提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性,使现有代码易于迁移到GPU上,同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外,CuPy还提供对底层CUDA功能的访问,允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算,还广泛应用于数据分析、深度学习等领域,为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。
h2o-tutorials - H2O-3教程与培训素材
AutoMLGithubH2OPythonR开源项目教程
提供最新的H2O-3教程和培训资源,涵盖R和Python的多个主题,如深度学习、网格搜索和自动建模等。可在此查找详细的相关指南和示例,获取历年重要培训活动的材料,确保教程兼容H2O最新稳定版本。问题和反馈可通过Stack Overflow或H2O Stream Google Group讨论和提交。
tslearn - Python时间序列分析机器学习库
GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习
tslearn是一个开源的Python库,专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列,兼容scikit-learn,包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作,支持超参数调优和管道等功能,为研究和实践提供全面工具支持。
hands-on-ml-zh - Sklearn和TensorFlow机器学习指南
GithubPythonSklearnTensorFlow开源项目数据分析机器学习
本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习,包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式,并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南,读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。
data-science - 开源社区大学提供的数据科学自学课程
GitHubGithub开源教育开源项目数据科学机器学习课程大纲
开源社区大学提供的数据科学自学课程,汇集世界顶尖大学的在线资源。课程覆盖数据科学本科全部内容,包括编程、数学、统计学和机器学习等。学习者可自主安排进度,利用进度跟踪工具和社区支持完成学习。这一免费资源为有志于数据科学领域的学习者提供了全面的教育路径。
Data-Science-Interview-Resources - 数据科学面试全面准备资源集锦
GitHubGithub开源项目数据科学机器学习算法面试准备
该项目汇集了数据科学面试的全面准备资源,覆盖简历制作、技能提升和面试技巧等方面。内容包括概率统计、SQL、数据处理、机器学习算法等关键知识点,并提供大量实用链接和视频资料。项目旨在帮助求职者系统备考,适合不同经验水平的数据科学从业者参考使用。
DeepLearning - 深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目
Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
探索全面的深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目,适合从新手到专家的每一个阶段。
Jupyter - 开源算法学习与交互式实践环境
GithubJupyter开源项目数据科学算法贡献指南
Jupyter项目是一个开源的算法学习平台,提供多种算法实现和交互式演示。用户可在线运行和编辑算法,体验便捷的开发环境。该项目欢迎贡献新算法,包括源代码、数学解释和演示。平台支持数据集使用,并设有贡献指南和行为准则,致力于构建协作学习社区。
awesome-python-resources - Python学习资源大全,从入门到专业的全面指南
GithubPython学习路径开源项目编程资源计算机科学
项目整合了Python领域的多样化学习资源,包括算法、数据结构、后端开发、数据科学和机器学习等方向。精心筛选的书籍、视频课程和在线平台资源适合各级开发者,支持系统学习和专业领域深耕。资源库全面覆盖从基础到高级的Python知识,为开发者提供了完整的学习路径。
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