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系统化学习Python 3编程的在线教程

Python 教程编程语言学习资源代码 Github 开源项目

该教程提供了系统化的Python 3学习资源，涵盖核心概念、语法和实践应用。内容包括数据类型、控制流、函数和面向对象编程等。教程结构循序渐进，配有示例和练习，适合零基础学习者和希望提升技能的开发者使用。

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python-mastery - Python高级编程课程，实践驱动的深度学习体验

David BeazleyGithubPython编程开源课程开源项目编程技巧高级教程

David Beazley设计的高级Python编程课程，通过实践练习深入探讨Python语言特性和工作原理。课程采用练习驱动方式，涵盖生成器、协程、元编程等高级主题，帮助开发者构建更完整的Python语言心智模型。基于Python 3.6特性集，旨在增强程序员开发复杂高效程序的能力，适合具备Python基础并希望从编写短小脚本过渡到开发更复杂程序的开发者。全部课程资料在GitHub开源，遵循知识共享许可协议，完成全部内容约需30-50小时。

python-cheatsheet - Python编程指南与速查表 - 全面学习资源

GithubPython库开源项目数据结构编程语法

python-cheatsheet项目是一个综合性的Python编程资源，包含详细的速查表和编程指南。它涵盖了从基础到高级的多个Python主题，如集合、数据类型、语法、系统操作、数据处理等。这个开源项目为开发者提供了便捷的参考工具，有助于提高编程效率和深入理解Python特性。

Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南

GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习

提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。

cs-self-learning - 全面系统的计算机科学自学开源指南

CS自学Github开源课程开源项目编程语言计算机科学项目实践

这是一份全面的计算机科学自学指南，涵盖编程语言、算法、人工智能等多个领域。指南提供系统化学习路径，汇集优质开源课程资源和项目实践经验。内容包括多种主流编程语言、数学基础、计算机系统、网络、操作系统、编译原理、机器学习等核心领域。通过完成多个实际项目，学习者可以全面提升编程能力和解决问题的技巧。经过2-3年的学习，自学者可以掌握扎实的理论基础和实践能力，为未来的科研或就业做好准备。该指南适合计算机专业学生和有志于转行IT行业的人士使用。

one-python-craftsman - Python工匠系列精进编程技艺

GithubPython代码质量开源项目编程技巧设计原则面向对象

该项目系统地介绍Python编程的关键技巧和最佳实践。涉及主题包括代码风格、数据处理、函数设计、异常管理等核心领域。通过实例讲解，项目旨在提升开发者的编程能力，培养编写高质量Python代码的技能。内容还包括面向对象编程原则，为读者提供全面的Python进阶学习资源。

learn-javascript - 全面系统的JavaScript入门学习资源

GithubJavaScriptWeb开发代码学习开源项目编程入门

Learn JavaScript是一个开源项目，提供全面的JavaScript编程入门指南。内容涵盖基础知识、浏览器编程和高级主题，通过简洁的讲解、丰富的示例和实践练习，帮助初学者系统掌握JavaScript。项目分为三个部分，循序渐进地覆盖各个方面，适合不同水平的学习者使用。

Machine_Learning_and_Deep_Learning - 完整的机器学习和深度学习学习路径

GithubPython编程开源项目数据分析机器学习深度学习统计学

该项目提供了从Python基础到机器学习算法的全面学习路径,包含多个模块如数据分析、统计和机器学习。通过教程、代码示例和案例研究,帮助学习者掌握数据科学和AI的核心知识。这是一个开源项目,欢迎社区贡献。

python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用

GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习

《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例，帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户，通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息：Packt Publishing, 2019年12月12日，ISBN-13: 978-1789955750。

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。

practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南

GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习

通过结构化的三层方法和实际案例，本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具，提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导，以及多个跨行业的案例研究，支持独立完成端到端的机器学习项目。

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