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Real Python 教程的配套资源与实践项目

Real Python GitHub Python教程代码风格开源项目 Github

Real Python Materials 是 Real Python 教程的配套资源库，提供补充材料、练习和示例项目。这个开源项目旨在增强 Python 学习体验，通过实践帮助用户掌握编程技能。项目重视代码质量和社区支持，为 Python 学习者提供全面的学习环境。

Practical_RL - 强化学习开源课程：实用技巧与实践

GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习

Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。

awesome-materials-informatics - 材料信息学全面资源集锦助力数据驱动材料研究

Github开源软件开源项目数据科学机器学习材料信息学计算材料学

本资源列表汇集了材料信息学领域的软件工具、云平台、数据集和标准化倡议。内容涵盖开源与商业解决方案，聚焦材料模拟、数据挖掘和机器学习等关键技术。研究人员可借此快速了解行业动态，为数据驱动的材料科学研究提供参考。

Econometrics-With-Python - Python计量经济学教程

GithubPython回归分析开源项目时间序列统计学计量经济学

这个开源项目提供了一套使用Python实现的计量经济学教程。内容涵盖基础到高级主题，包括线性回归、时间序列分析和面板数据等。教程适合大学生、数据分析师和初级研究人员，结合理论讲解和实际编程示例。项目基于经典教材，提供详细的代码演示和可视化图表，是学习现代计量经济学方法的实用资源。教程分为两部分:第一部分介绍基础知识和Python实现,第二部分深入探讨计量经济学理论。项目包含多个Jupyter笔记本,涵盖简单线性回归、多元回归、时间序列分析等主题。这是一个开放获取的学习资源,适合想要掌握计量经济学和Python编程的学习者。

data - 开源Python视频和元数据集合

CC0许可GithubPython元数据开源贡献开源项目视频数据

pyvideo/data是一个开源项目，专注于收集和整理Python相关的视频资源及其元数据。项目包含大量Python演讲、教程和会议录像，采用CC0许可发布。开发者可通过GitHub参与贡献，共同扩充这个Python视频资料库。项目特别注重保护视频所有者的权益，维护了一个不允许发布的视频ID列表。

ai_all_resources - 综合性的AI资源集合，涵盖数学、机器学习与深度学习

Deep LearningGithubMachine LearningNumpyPandasPython开源项目

该资源库汇集了Andrej Karpathy、Andrew Ng等知名专家的优质教程以及各大高校和社区的相关资源。内容涵盖基础数学、高级算法、MOOC课程和社区活动，旨在促进AI知识的分享与学习。资源类型多样，适合不同层次的学习者，帮助系统学习AI知识，获取实践经验，促进个人和职业发展。

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。

resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库

AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人

IvLabs发起的开源项目，汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料，同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选，致力于构建全面的知识体系。项目保持更新，接受高质量内容的贡献。

ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集

GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络

此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目，通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示，涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户，内容实用且丰富。

matminer - 材料科学数据挖掘的开源利器

GithubPython库matminer开源工具开源项目数据挖掘材料科学

matminer是一个面向材料科学领域的开源数据挖掘库。该项目支持Python 3.9+，提供数据集和特征提取工具，便于研究人员进行材料数据分析。matminer包含详细文档、示例仓库和支持论坛，涵盖数据检索、特征化和数据集管理功能。此外，项目还提供了相关工具如automatminer和matbench，进一步扩展了其在材料科学研究中的应用范围。作为开源项目，matminer鼓励用户在研究中引用相关论文，并提供了方便的citation()方法来获取引用信息，体现了其学术价值和在材料科学社区中的影响力。

examples - TensorFlow示例与教程，支持学习深度学习

GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料

TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码，适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码，用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献，查看贡献指南了解详细信息。

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