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包含深度学习、Golang和数据库系统的全面学习资源

页面提供丰富的深度学习、机器学习、Golang、PostgreSQL数据库、分布式系统和数据库系统的学习资源。用户可找到相关文档的中文翻译和详细章节链接。项目欢迎PR贡献,如发现错误信息,请通过反馈联系作者。

learning-weekly - 运维与Golang每周精选学习资源
GithubGolang学习周刊开源项目技术博客运维技术
learning-weekly是一个每周更新的运维技术和Golang学习资源汇总项目。它精选优质开源项目、技术文章和博客,帮助读者获取最新技术动态,提升专业技能。项目提供RSS订阅功能,方便及时了解更新内容。
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。
GoBooks - Go语言学习资源集锦 从入门到高级的编程指南
GithubGo书籍学习资源开发开源项目编程
GoBooks项目汇集了从入门到高级的Go语言学习资源,包括编程书籍、教程和课程。涵盖Go基础语法、Web开发、并发编程和微服务架构等方面,为开发者提供系统学习路径。项目持续更新优质Go书籍,是提升Go技能的宝贵资源库。
go-collection - Golang从入门到精通的学习资源集锦
GithubGolang开源项目微服务源码分析项目实战
这是一个全面的Golang学习资源集合,涵盖基础教程、项目实战、源码分析等内容。为Go开发者提供从入门到进阶的学习路线,包括awesome-go列表、存储项目、微服务框架等多个方面。收录大量高质量教程和开源项目,是Golang爱好者提升技能的优质参考资料。
ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源,包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程,可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时,还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书,便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
awesome-cs-cloudnative-blockchain - 全面的计算机科学、云原生和区块链技术学习指南
GithubGo语言云原生区块链开源开源项目自学教育
该项目是一个综合性技术学习资源库,涵盖计算机科学、云原生和区块链技术。内容包括Go语言、Docker、Kubernetes等主题的深入教程,以及区块链知识的系统介绍。通过丰富的文档、代码示例和实践指南,帮助学习者从入门到进阶。此外,项目提供博客文章、视频教程等多样化学习资料,为自学者和开发者提供全面的技术支持。
programming-math-science - 全面的编程、数学和科学免费学习资源集锦
Github学习资源开源项目数学科学算法编程
该项目整合了计算机编程、数学和科学领域的免费学习资源。内容涉及人工智能、机器学习、算法、图形学、网络编程等多个方向,从入门到高级主题一应俱全。提供的教材、教程和在线课程链接质量上乘,为自学者提供了系统学习的路径。资源列表涵盖广泛,从基础编程到前沿科技领域均有涉及。汇集了众多高质量的免费教程、电子书和在线课程,适合不同层次的学习者使用。内容持续更新,紧跟技术发展趋势,是编程爱好者和科技从业者的理想学习参考。
hello-sql - 全面学习SQL和关系型数据库基础知识
GithubMySQLPostgreSQLSQL关系型数据库开源项目数据库
hello-sql项目提供全面的SQL和关系型数据库基础知识教程。课程涵盖80多个主题,从SQL语言基础到高级概念,包括数据查询、修改、表管理和关系设计等。通过实际代码示例和7小时视频讲解,学习者可掌握50多个SQL命令。这个免费且深入的课程适合初学者和希望提升技能的开发者。
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。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源,专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程,以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外,项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
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