machine-learning-with-ruby

Ruby机器学习资源与教程总览

Ruby Machine Learning AI RubyNLP RubyDataScience Github 开源项目

页面汇集了众多Ruby编程语言的机器学习资源和教程，包括库、数据源、神经网络、深度学习、贝叶斯方法、决策树等多种算法和框架。资源主要来自Ruby Science Foundation、贡献者及日常应用开发，涉及线性回归、SVM等实例教程，助你快速上手并深入应用Ruby进行机器学习。

ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台

Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目

提供详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目，助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取，并配有详细教程，适合所有开发者。

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南

GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习

Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。

AI_Tutorial - 自动更新的AI和机器学习技术资料开源项目

Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习算法

AI_Tutorial是一个每日自动更新的开源项目，专注于整理人工智能、机器学习和大数据领域的高质量技术资料。资源来自开源项目官网、技术网站、知名公司博客等。项目涵盖基础知识和前沿实践，旨在提高信息获取效率，为AI工程师提供全面学习资源和解决方案参考，促进行业发展。

machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合

GithubGoogle ColabTensorflow 2.0data_sciencedeep_learning_coursesmachine_learning_examples开源项目

本页面汇集了多种机器学习的实例和教程，涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程，每个课程的代码都存放在相应的文件夹中，便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上，建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。

www.mlcompendium.com - 机器学习与深度学习资源大全，免费公开，便于学习与作者互动

CompendiumDeep LearningGitBookGitHubGithubMachine Learning开源项目

项目为免费非营利教育工具，包含约500个机器学习及深度学习主题，如算法、特征选择、深度学习、NLP、音频处理等，帮助用户节省搜索时间，连接优秀作者。项目持续更新，支持社区贡献，致力于知识共享和教育普及。

resources - 综合推荐增强现实、区块链、大数据等技术的学习资源

CodeChef-VITGithub云计算区块链增强现实大数据开源项目

该页面提供增强现实、区块链、大数据、云计算、前端开发、后端开发、机器学习、游戏开发、物联网等领域的学习资源。每个主题下包含详细的资源链接，有助于快速找到所需的学习资料。此资源库旨在满足多种学习需求。

python - 全方位的Python学习资源

GithubPythonPython书籍开源项目数据科学机器学习编程教程

本页面汇集了全方位的Python学习资源，涵盖最新Python新闻、书籍推荐及在线课程。适合Python初学者及希望深入了解数据科学、网络爬虫或算法交易等特定领域的用户。同时，还推荐了相关的GitHub项目和开发者指南，帮助用户系统性地提升编程技能。

Data-Scientist-Books - 提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表

AIDLGithubMLResearch开源项目项目实施

deep-learning-drizzle - 深度学习与AI在线课程

Github开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理计算机视觉

deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。

Mathematics-for-ML - 机器学习数学基础资源大全，线性代数到贝叶斯建模的全面指南

GithubMathematics for Machine Learning信息论开源项目概率论深度学习线性代数

全面的数学资源集合，覆盖机器学习所需的基础和高级数学概念。包括深度学习、概率论、统计学、线性代数和多元微积分，提供书籍、论文和视频讲座链接，帮助系统学习和复习这些重要知识。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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