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开源计算机科学课程体系助力自主学习

该项目为中文学习者提供开源计算机科学自学课程,涵盖从入门到高级的全面内容。课程体系包括编程、数学、计算机系统、理论和应用等领域,来源于国内外知名大学,均有中文资料。学习者可按推荐顺序免费学习,获得本科水平计算机科学知识。项目由开源社区维护,适合自学者和计算机爱好者系统学习。

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介绍相关项目

awesome-oss - 开源项目参与和支持资源汇总

GitHubGithub开源项目捐赠贡献软件开发

汇集音频编辑、文档处理、开发工具等多领域开源项目,提供贡献和捐赠链接。帮助开发者和普通用户便捷参与开源社区,支持优质项目。包含项目简介和参与方式,方便用户找到适合的贡献途径。

awesome-artificial-intelligence - 工具、课程、图书及更多人工智能资源集合

AI工具AI课程Github人工智能开源项目机器学习深度学习

提供AI工具、课程、图书等丰富资源，帮助初学者和专业人士掌握人工智能领域的必备知识与技能。此项目不仅涵盖学习资源，还包括与人工智能相关的代码、视频教程和组织信息，适用于初学者及需进阶研究的AI专业工具和资料。

OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南

AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习

Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。

Project-Guidance - 多语言开源项目集合涵盖初级到高级水平

GitHubGithubProject-Guidance学习资料开源项目编程资源

Project-Guidance是一个多语言开源项目集合,涵盖从初级到高级水平的各类项目。该项目为开发者提供了一个集中查找和贡献项目的平台,包括人工智能、桌面应用、物联网、机器学习、移动应用和Web开发等领域。Project-Guidance旨在帮助开发者找到合适的项目,并鼓励开源贡献。除了代码,该项目还欢迎文档、测试和建议等多种形式的贡献。

learning-cloud - 云计算学习资源库及实践指南

DevOpsGenAIGithub云服务提供商云架构云计算学习开源项目

该项目汇集了超过100个云计算学习资源，内容覆盖AWS、Azure和GCP等主流公共云平台。资源包括最新的生成式AI内容、云架构模式、无服务器架构和生物信息学应用等热门主题。提供视频课程、GitHub代码库和技术博客等多种形式，适合不同层次的学习者。项目还为云计算新手提供入门指南和常见问题解答。内容定期更新，确保学习者能够获取最新的云计算技术和趋势信息。资源库不仅涵盖基础知识，还深入探讨了高级主题，如云成本控制、DevOps最佳实践和量子计算等前沿领域。所有资源均由经验丰富的云计算专家精心制作，注重实用性和可操作性。

TJU-CourseSharing - 天津大学课程资源共享平台

GitHubGithub天津大学学习经验开源项目课程共享资料收集

TJU-CourseSharing是天津大学学生共享课程资源的免费开源项目。平台收录选课攻略、电子教材、课件、作业、试题和复习资料等学习资源，旨在提高学习效率。用户可通过GitHub方便地查找、下载和贡献资料，共同建设持续更新的知识库。该项目促进资源共享，帮助学生更轻松获取课程信息。

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。

one-day-one-language - 快速入门多种编程语言的开源学习项目

Github学习开源项目教程编程基础编程语言课程

该开源项目为编程爱好者提供多种编程语言的快速入门指南。项目每周聚焦一种语言，涵盖语言简介、环境配置和基本语法等核心内容。涉及Dart、Python、Swift等主流语言，通过视频教学与代码实践相结合，帮助学习者高效掌握各种编程语言的基础知识。

Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总

AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习

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。

intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程

GithubJupyter NotebookPython开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个面向深度学习初学者的开源项目，提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式，鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念，为学习者打下扎实基础，为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合，并提供深入学习资源。项目内容结构清晰，按主题分类组织，每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式，增加了学习的灵活性。

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