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Astroniz-YT-Tutorials

Python 太空数据科学教程和实践代码库

Astroniz-YT-Tutorials 是一个开源项目,为 Python 爱好者和数据科学家提供太空研究相关的编程教程和代码示例。项目内容与 YouTube 视频教程对应,涵盖太空数据分析和科学计算主题。该资源库持续更新,旨在提升用户的编程技能和太空科学知识,促进相关领域的研究。部分代码可能需要额外数据集支持。

langchain-tutorials - LangChain开发教程 基础到高级应用实践
GithubLangChainYouTube人工智能开源项目教程编程学习
LangChain教程集合源于GitHub项目,通过YouTube视频系列展示从基础到高级的大型语言模型应用开发。教程涵盖实践案例和最佳实践,适合各级开发者学习LangChain框架和提升AI应用开发技能。该项目提供全面的学习资源,帮助开发者掌握LangChain框架,深入探索AI应用开发的多个方面。
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。
workshop-library - 定制化工作坊教程资源,覆盖多种语言
AI/MLAzureData WorkshopsGithubMicrosoft Power PlatformPython开源项目
此开源项目由Cloud Advocates与Microsoft Student Ambassadors合作创建,提供全面的定制化工作坊资源,涵盖AI/ML、数据分析和Web/App开发等多个领域。用户可以根据需求和语言轻松调整教程,并通过详细的视频和教程指导,从入门到高级全面提升技能,应用于实际项目中。
Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project - 数据科学项目全生命周期实践指南
APIGithubweb爬虫开源项目数据收集数据科学数据集
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。
exoplanet - 基于PyMC的系外行星观测数据分析工具包
GithubPyMCexoplanet天文学开源项目时间序列分析概率建模
exoplanet是一个基于PyMC的开源工具包,专门用于天文学时间序列数据的概率建模,尤其适用于系外行星观测数据分析。它扩展了PyMC的功能,提供了针对系外行星数据集的自定义函数和分布。该工具包具有高性能的模型构建语言和推理引擎,能有效处理大量参数问题,为天文学研究提供了实用的数据分析解决方案。
pytudes - Python编程练习集 提升编码技能的精炼案例
GithubJupyter NotebookPython开源项目数学问题算法编程练习
pytudes是Peter Norvig创建的GitHub项目,收录了一系列简洁而富有挑战性的Python程序。这些'编程练习曲'涵盖词语游戏、数学难题和编程挑战等主题,旨在帮助开发者提升特定编程技能。项目以Jupyter笔记本形式呈现,支持多平台运行,适合视编程为长期磨练技艺的开发人员。
python-mastery - Python高级编程课程,实践驱动的深度学习体验
David BeazleyGithubPython编程开源课程开源项目编程技巧高级教程
David Beazley设计的高级Python编程课程,通过实践练习深入探讨Python语言特性和工作原理。课程采用练习驱动方式,涵盖生成器、协程、元编程等高级主题,帮助开发者构建更完整的Python语言心智模型。基于Python 3.6特性集,旨在增强程序员开发复杂高效程序的能力,适合具备Python基础并希望从编写短小脚本过渡到开发更复杂程序的开发者。全部课程资料在GitHub开源,遵循知识共享许可协议,完成全部内容约需30-50小时。
Machine_Learning_and_Deep_Learning - 完整的机器学习和深度学习学习路径
GithubPython编程开源项目数据分析机器学习深度学习统计学
该项目提供了从Python基础到机器学习算法的全面学习路径,包含多个模块如数据分析、统计和机器学习。通过教程、代码示例和案例研究,帮助学习者掌握数据科学和AI的核心知识。这是一个开源项目,欢迎社区贡献。
handson-ml - Python机器学习基础与实践指南
GithubJupyterMachine LearningPythonScikit-LearnTensorFlow开源项目
该项目通过Python教授机器学习基本原理,包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks,或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法,帮助用户理解和应用机器学习技术。
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