learn-modern-python

现代Python教程，AI代理与GPT开发入门

learn-modern-python项目提供全面的现代Python课程，专注于自定义GPT和AI代理开发。课程内容包括类型提示、编程最佳实践和数据分析，配套视频教程、教科书和实践项目。适合专业开发者提升Python技能，为AI和机器学习领域深入学习做准备。

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介绍相关项目

machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析

GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计

这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计，以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目，提供从基础到高级的学习资源，帮助学习者提升编程与数据分析能力，并逐步进入机器学习和深度学习的领域。

pythoncode-tutorials - Python编程教程与实践项目集锦

GithubPython开源项目教程机器学习自然语言处理计算机视觉

该项目汇集了大量Python教程资源，内容涉及道德黑客、机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。教程配有详细代码示例，适合各水平的Python开发者学习和提升技能。项目涵盖从入门到高级的多个方面，为Python爱好者提供了全面的学习平台。

nn-zero-to-hero - 神经网络与深度学习实践教程从基础到GPT模型构建

GPTGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目提供了一系列神经网络课程视频和实践代码，涵盖从基础概念到GPT模型构建的全过程。课程内容包括反向传播、语言建模、多层感知器和批量归一化等主题，每个讲座配有Jupyter笔记本和练习。适合具备Python基础的开发者深入学习神经网络和深度学习技术。

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。

generative-ai-for-beginners - 轻松构建并使用 AI 代理

Generative AIGithubOpenAI APIPythonTypeScript开源项目微软热门

向您介绍一门由Microsoft云计算倡导者呈现的全面课程，涵盖从基础理论到高级应用的18节课，帮助您学习并构建生成式AI应用。课程内容包括Python和TypeScript的代码示例，适合各种技术水平的开发者，无论是AI初学者还是希望深化AI应用开发技能的专业人士。立即加入我们，开启您的生成式AI学习之旅！

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。

Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家

AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络

该项目提供全面的深度学习教程，涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法，融合理论与实践，适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新，反映最新技术发展，为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法，适合不同水平的学习者。教程结构清晰，结合理论和实践，提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿，为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。

zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南

GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习

本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。

machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习

Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习

本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

Python-AI - 深度学习100例：机器学习与自然语言处理实用案例

GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理

《深度学习100例》开源项目现已开放，提供代码和数据资源，涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题，并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章，最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈，获取最新技术资源和实战经验。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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