pytudes

Python编程练习集提升编码技能的精炼案例

Python 编程练习 Jupyter Notebook 算法数学问题 Github 开源项目

pytudes是Peter Norvig创建的GitHub项目，收录了一系列简洁而富有挑战性的Python程序。这些'编程练习曲'涵盖词语游戏、数学难题和编程挑战等主题，旨在帮助开发者提升特定编程技能。项目以Jupyter笔记本形式呈现，支持多平台运行，适合视编程为长期磨练技艺的开发人员。

文档

awesome-katas - 代码练习集锦助力程序员技能提升

CodeKataGithubTDD代码kata开源项目算法训练编程练习

awesome-katas项目汇集了多种编程练习资源，包括CodeKata、Wonderland Clojure Katas等系列及独立练习题。这些练习涵盖基础到高级编程挑战，适用于各种编程语言。项目通过实践和重复帮助程序员提升技能，强调寻找最佳解决方案。内容丰富多样，为编程爱好者提供了系统化的学习和提高途径。

data-science - 数据科学初学者实践教程集合

GithubJavaScriptPython开源项目数据分析数据可视化数据科学

Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码，涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript（特别是D3.js），展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化，适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分，指导如何改进数据可视化，以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接，供进一步学习。

Notebooks - 开源希伯来语Python编程教学项目

GithubJupyter NotebookPython免费课程希伯来语开源项目编程教育

Notebooks项目提供希伯来语Python编程教学资源，包含Jupyter笔记本形式的课程内容。教材涵盖丰富的编程知识、示例和练习题，基于十年教学经验编写，并持续更新。课程设计建议学习者每个笔记本用1-3天学习并完成练习。项目目标是以直观便捷的方式普及编程知识，为希伯来语使用者提供优质的开源学习材料。

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。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

from-python-to-numpy - Python到NumPy的向量化迁移指南

GithubNumPyPythonvectorization开源项目数据科学编程技术

From Python to Numpy 是一个开源的NumPy学习项目，采用Creative Commons Attribution 4.0国际许可证。该项目提供了从Python到NumPy的迁移指导，通过向量化技术展示如何提升代码效率。作者Nicolas P. Rougier分享了众多实用技巧，这些技巧往往只能通过实践获得，为读者提供了宝贵的学习和实践机会。项目涵盖了许多传统书籍未提及的内容，填补了现有NumPy学习资料的空白，帮助读者通过丰富的实例掌握NumPy的高级应用。

100-Days-Of-ML-Code - 掌握使用Python进行机器学习和深度学习的技巧

100天挑战Github决策树开源项目数据预处理机器学习随机森林

探索100天机器学习代码项目，该项目包括数据预处理和各种机器学习模型的练习，如线性回归、逻辑回归、决策树等。项目还涵盖了无监督学习方法和深入的Python, TensorFlow, Keras在深度学习中的应用。

BEPb - 多领域编程技能与开源贡献展示

GitHubGithubPython开源项目数据科学机器学习

这个项目展示了作者在多个技术领域的专长，包括Python编程、机器学习和数据科学。通过GitHub统计数据、代码分析和可视化图表，直观地呈现了作者的技术水平和开源贡献。项目还提供了多种联系渠道，方便进行技术交流。

Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目

GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法

本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。

awesome-python - 综合性Python开源资源集合

GithubPython库开发工具开源项目框架资源列表

Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表，涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别，为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。

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