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Python 100天编程挑战，33个实用项目深入学习

Python 100天编程挑战项目驱动学习编程课程 #100DaysOfCode Github 开源项目

这个开源项目为#100DaysOfCode挑战提供了系统的Python学习指南。课程包含33个实用Python项目，每个配有简短视频教程。内容涵盖数据结构、Web开发、API使用、GUI开发、自动化测试等多个方面。适合Python初学者和中级开发者，通过100天的编码实践来提升Python技能。

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这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术，涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法，以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究，读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测，并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。

Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project - 数据科学项目全生命周期实践指南

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该项目提供了数据科学项目完整生命周期的实践指南。涵盖数据收集、清洗、特征工程、模型训练及部署全过程。详细介绍网络爬虫、API、数据库等数据获取方法，并汇总多个开放数据集资源。同时包含数据预处理、特征选择、模型评估等关键环节的最佳实践。对数据科学学习者和从业人员具有重要参考价值，有助于全面把握数据科学项目流程。

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python-ecology-lesson是一个开源教育项目，专注于使用Python分析生态数据。该项目提供从基础到进阶的实践指导，涵盖Python在生态数据处理中的应用。项目采用GitHub工作流，欢迎各类贡献，包括内容更新和错误修复。维护团队为贡献者提供支持，并鼓励新手参与标记为'good first issue'的任务。作为一个协作学习平台，该项目旨在推广Python在生态研究中的应用。

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tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程

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stanford-tensorflow-tutorials - CS 20课程的TensorFlow深度学习代码示例和课程进度

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提供斯坦福CS 20课程的TensorFlow代码示例和详细课程笔记，涵盖Python 3.6与TensorFlow 1.4.1，实时更新课程进度，包含前一年课程的资源。详细信息见课程大纲和设置指南。

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Microsoft提供的12周Web开发入门课程,涵盖JavaScript、CSS和HTML基础。通过24个实践项目如植物温室、浏览器扩展和太空游戏,培养编程技能。课程采用项目制学习,配合测验和讨论,帮助初学者掌握Web开发并提高学习效果。适合想要开始Web开发之旅的编程新手。

100-exercises-to-learn-rust - 循序渐进学习Rust的100个编程练习

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