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机器学习系统研究资源汇总

Machine Learning AI系统分布式计算大数据自动化机器学习 Github 开源项目

此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。

awesome-repos - GitHub优质开源项目资源汇总

GitHubGithub开发工具开源资源开源项目技术资料编程学习

Awesome-repos收录了众多高质量GitHub开源项目，涵盖API、人工智能、编程语言、前后端开发、云计算等技术领域。该资源库为开发者提供免费学习材料、实用工具和框架,有助于发现优质项目、提升编程能力,全面了解软件开发各个方面。

awesome-learning - 软件测试与自动化的全面学习资源库

Github学习资源开源项目测试原则编程语言自动化测试软件测试

这个资源库汇集了软件测试和自动化领域的全面学习材料，包括编程语言、测试框架、最佳实践和行业趋势。资源涵盖从入门到高级的免费教程、课程、博客和指南，注重实用性，涉及编码原则、测试技巧和自动化策略。适合希望提升测试技能或转向自动化测试的专业人士学习参考。

awesome-AI-books - 聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源

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awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究，为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。

awesome-system-design-resources - 全面系统设计学习资源从基础概念到高级面试题

Github分布式系统可扩展性开源项目微服务数据库系统设计

该仓库汇集了系统设计的核心概念、权衡决策、基础组件和架构模式等全方位学习资源。内容包括由浅入深的面试题解析、推荐书籍和视频课程,以及业界工程实践文章。对系统设计初学者和资深工程师alike,都能在此获取宝贵知识,全面提升技能并为面试做好准备。

awesome-ml-courses - 优质的免费机器学习与人工智能课程视频资源

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本项目提供由顶级人工智能研究人员和教师授课的免费高质量机器学习与人工智能课程视频。课程链接附有讲义、补充阅读材料及作业。内容涵盖基础和高级知识，适合不同背景的学习者。无论是想了解斯坦福的经典机器学习课程CS229，还是深入研究强化学习、卷积神经网络和自然语言处理等特定领域，这里都能找到相关资源。

awesome-mlops - 机器学习操作（MLOps）资源与最佳实践

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awesome-mlops 为用户提供全面的机器学习操作（MLOps）资源与最佳实践，覆盖从核心知识、社区交流到模型部署和监测等各个方面。无论是初学者还是专业人士，都能在这个项目中找到有价值的信息和指导。

awesome-systematic-trading - 全面的系统化交易资源集合

Github交易策略回测开源框架开源项目算法交易量化交易

该项目汇集了系统化交易的全面资源，包括97个研究和交易库、696个策略描述、55本专业书籍和23个相关视频。内容涵盖量化交易策略的开发、回测和执行工具，以及博客和课程资源。适合希望深入了解系统化交易的研究者和实践者参考使用。

awesome-systematic-trading - 量化交易资源库,系统化策略开发工具大全

Github加密货币回测系统实时交易开源框架开源项目量化交易

这个项目汇集了系统化交易和量化策略开发所需的各类资源，包括多种编程语言的库、工具和框架。涵盖回测系统、实盘交易接口、alpha因子、基础组件、分析工具和数据源等关键领域。资源经过精心筛选，注重实用性和代码质量，适合不同水平的量化交易者使用。项目持续更新，致力于为量化策略的研发和优化提供全面支持。

Awesome-Recsys - 推荐系统领域顶级会议论文资源库

Github人工智能开源项目推荐系统数据挖掘机器学习深度学习

awesome-multi-task-learning - 精选多任务学习资源集合涵盖数据集代码库和研究论文

Github多任务学习开源项目机器学习神经网络自然语言处理计算机视觉

此项目汇集了多任务学习(MTL)领域的精选资源,包含数据集、代码库和研究论文。涉及计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域的MTL基准测试和数据集。另外还收录了MTL架构、优化方法和任务关系学习等相关研究。对于研究人员和工程师深入学习和应用MTL技术而言,这是一个极具参考价值的资源库。

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