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系统学习调试艺术，解决从简单到复杂的软件问题

该项目收录了一系列调试简单和复杂软件问题的方法论和实用技巧。内容涵盖快速调试方法、编译程序调试、Python调试、Unix调试工具和机器学习项目调试等。项目作者基于多年软件开发经验，分享了高效的问题定位和解决方法。作为一个开源项目，它持续更新并欢迎社区贡献。

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介绍相关项目

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

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。

cs-video-courses - 来自全球顶尖大学的计算机科学视频课程

Github大学开源项目算法编程视频课程计算机科学

cs-video-courses集结多种计算机科学视频课程，包括编程原理、高级数据结构和算法、操作系统、分布式系统等，全部课程来源于全球顶尖大学，适应不同层次学习需求。

awesome-resources - 综合性开源技术资源库

GitHubGithub开发工具开源资源开源项目技术教程编程学习

这是一个由开发者社区维护的开源技术资源库,涵盖了广泛的编程语言、框架和工具。包含Android、Angular、AWS、区块链、机器学习等多个技术领域,提供教程、文档、视频课程等多样化的学习资料。开发者可以在此找到感兴趣的主题,获取高质量的技术学习资源。

Project-Guidance - 多语言开源项目集合涵盖初级到高级水平

GitHubGithubProject-Guidance学习资料开源项目编程资源

Project-Guidance是一个多语言开源项目集合,涵盖从初级到高级水平的各类项目。该项目为开发者提供了一个集中查找和贡献项目的平台,包括人工智能、桌面应用、物联网、机器学习、移动应用和Web开发等领域。Project-Guidance旨在帮助开发者找到合适的项目,并鼓励开源贡献。除了代码,该项目还欢迎文档、测试和建议等多种形式的贡献。

e2b-cookbook - 编程技术的全方位资源库

E2B Code Interpreter SDKGithubJavaScript/TypeScriptPython人工智能代码解释器开源项目

E2B Cookbook是一本编程实践指南，涵盖从Hello World示例到高级数据分析和人工智能集成的多样化案例。为开发者详解TypeScript，Python，JavaScript等多种语言的SDK使用方式，探索现代AI技术在项目开发中的应用。适合各级别开发者获取有用的资源与灵感。

machine-learning-for-software-engineers - 为软件工程师提供的学习计划

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本项目为移动开发软件工程师提供了一个覆盖多个月的学习计划，通过强调实践操作和简化数学理论，帮助他们快速掌握并转型成为机器学习工程师。它囊括了丰富的机器学习资源、书籍和课程，并分享了作者关于通过机器学习找到工作的亲身经历。该项目还鼓励社区贡献，以持续优化学习路径。

doctorgpt - 错误日志监控和诊断的轻量级工具

DoctorGPTGPTGithub开源项目日志监控诊断错误调试

DoctorGPT是一个轻量级自包含的二进制文件，用于监控应用日志并进行问题诊断。通过配置文件和用户定义的解析器，它能够基于日志事件生成诊断文件，支持多种GPT模型和日志格式。该工具适用于各种计算机系统，帮助软件工程师识别和解决系统错误，并提供详细的安装说明和开发指南，便于开发者快速上手。

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

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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。

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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