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研究生学习全攻略申请到毕业的综合指南

研究生院博士申请学术建议论文写作求职指导 Github 开源项目

该资源全面覆盖研究生学习的各个环节,从申请入学到顺利毕业。内容包括研究计划书撰写、导师选择、科研方法、论文写作和学术会议等关键技能指导。项目汇集了众多专家的经验分享,既可帮助在读研究生提升学术能力,也为潜在申请者提供了宝贵参考。

文档

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。

Awesome-LLM-in-Social-Science - 大型语言模型在社会科学中的评估与应用研究

GithubLLM人工智能对齐开源项目社会科学评估

本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估，以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章，为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。

awesome-product-design - 全面的产品设计资源库从研究到原型的设计流程

Github产品设计原型设计开源项目用户体验用户界面视觉设计

这个资源库涵盖产品设计全流程,包括研究、UX、UI、视觉设计和原型制作等方面。提供了丰富的工具、方法、指南和灵感来源,适合设计师、研究人员和产品经理使用。资源内容实用性强,有助于提升设计技能,优化工作流程,创造更好的数字产品体验。无论经验水平如何,都能在此找到有价值的内容。

Awesome-Tool-Learning - 大型语言模型工具学习研究与应用进展综述

Github人工智能大语言模型工具增强工具学习开源项目自然语言处理

Awesome-Tool-Learning汇集了工具学习领域的精选论文和应用。项目涵盖调查研究、微调、上下文学习等多个方向的最新进展，同时收录英文和中文资源。研究人员和开发者可通过该项目全面了解大型语言模型在工具使用方面的前沿发展。

awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全

Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目

awesome-network-analysis - 全面的网络分析与可视化资源列表

Github图论复杂网络开源项目数据可视化社交网络网络分析

该项目整理了丰富的网络分析资源,包括构建、分析和可视化网络数据的工具与材料。涵盖书籍、会议、课程、数据集、期刊、研究组织、综述文章和软件等多方面内容,涉及社交网络、生物网络、复杂网络等领域。列表还收录经典论文、教程和网络科学相关资料,为研究人员和爱好者提供全面的学习参考。

awesome-semantic-search - 语义搜索与语义相似性全面资源

AIGithubNLPSemantic SearchSemantic SimilarityText Embedding开源项目

综合性语义搜索和相似性资源库，包含多领域的学术论文、工具和数据集，适用于搜索引擎优化和信息检索研究，不仅限于文本，还涵盖图像、语音等应用。

awesome-quantum-computing - 全面收录量子计算学习与开发资源

Github学习资源开发工具开源项目量子算法量子编程量子计算

本项目汇集了量子计算领域的优质学习和开发资源,包括教程、课程、工具、博客、书籍和视频等。资源涵盖从入门到高级的各个层次,适合不同背景的学习者。列表由社区共同维护,持续更新,旨在帮助量子计算爱好者和开发者全面了解这一前沿技术领域。

awesome-engineering-management - 全面的工程管理资源集合与实践指南

AgileGithub团队管理开源项目敏捷开发软件开发项目管理

该项目汇集了工程管理的综合资源,包括敏捷开发、人员管理、流程和工具等多个方面。提供了实践指南、方法论、书籍推荐和工具清单,涵盖了从新手到资深工程经理所需的管理知识和技能。内容丰富全面,是工程管理者提升能力、优化团队效率的实用参考。

awesome-knowledge-distillation - 知识蒸馏技术研究论文资源集锦

AIGithub开源项目模型压缩深度学习知识蒸馏神经网络

项目汇集了知识蒸馏领域的学术论文，内容丰富全面。资源从早期神经网络集成研究到当前前沿方法，涉及模型压缩、迁移学习等多个相关方向。对于深入研究知识蒸馏技术的学者和工程师而言，这是一个系统化的参考资料库。

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