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Real Python 教程的配套资源与实践项目

Real Python Materials 是 Real Python 教程的配套资源库,提供补充材料、练习和示例项目。这个开源项目旨在增强 Python 学习体验,通过实践帮助用户掌握编程技能。项目重视代码质量和社区支持,为 Python 学习者提供全面的学习环境。

Compendium-of-free-ML-reading-resources - 机器学习免费学习资源集合 书籍论文和在线教程
Github开源项目数据科学机器学习深度学习线性代数统计学
该项目是一个综合性机器学习免费资源集合,涵盖数据分析、数学、统计、机器学习和深度学习等领域。收录内容包括经典教材、最新论文、PDF电子书和在线教程,以英文原版为主。项目提供系统的机器学习知识体系和高质量学习材料,适合入门和进阶学习。资源全面、内容权威、持续更新,定期收录最新开放获取资源,为自学者和研究人员提供最新知识和便利。
awesome-blender - Blender插件和资源的全面集合
3D建模BlenderGithub开源项目插件教程资源
项目整理了Blender相关的插件、工具、教程和资源,内容涉及模拟、建模、动画和渲染等领域。重点收录开源和免费资源,包括多种插件、3D模型、纹理材质和独立工具。同时提供教程、开发资源和社区信息,为Blender使用者提供全面参考。
pysheeet - Python 代码片段集锦,开发效率提升工具
GithubPython代码片段开源项目文档编程技巧
pysheeet 是一个开源的 Python 代码片段集合项目,涵盖基础到高级的多个主题,如新特性、代码风格、数据结构和并发编程。项目收录了 Python 3 新特性、正则表达式、异步编程、安全性等实用主题的代码片段,同时提供详细文档和 PDF 版本,有助于开发者快速查阅和学习,从而提高编码效率。
BEPb - 多领域编程技能与开源贡献展示
GitHubGithubPython开源项目数据科学机器学习
这个项目展示了作者在多个技术领域的专长,包括Python编程、机器学习和数据科学。通过GitHub统计数据、代码分析和可视化图表,直观地呈现了作者的技术水平和开源贡献。项目还提供了多种联系渠道,方便进行技术交流。
Notebooks - 开源希伯来语Python编程教学项目
GithubJupyter NotebookPython免费课程希伯来语开源项目编程教育
Notebooks项目提供希伯来语Python编程教学资源,包含Jupyter笔记本形式的课程内容。教材涵盖丰富的编程知识、示例和练习题,基于十年教学经验编写,并持续更新。课程设计建议学习者每个笔记本用1-3天学习并完成练习。项目目标是以直观便捷的方式普及编程知识,为希伯来语使用者提供优质的开源学习材料。
numpy-100 - 100道NumPy练习题助力数据科学技能提升
GithubNumPyPython开源项目数据分析编程练习
这个开源项目汇集了100道NumPy练习题,涵盖Python数据分析的核心内容。题目来源广泛,包括NumPy邮件列表、Stack Overflow和官方文档。它为各层次的Python开发者提供了实用的学习资源,同时也是教学者的得力助手。项目旨在深化NumPy学习,全面提升数据科学技能。练习题支持Binder在线测试和GitHub阅读。项目基于MIT许可证,并衍生出其他编程语言的版本。
PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程
GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习
PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目,专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧,提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南,展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新,配有环境配置说明,适合深度学习研究者和实践者参考学习。
TensorFlow-Tutorials - TensorFlow 2 深度学习教程
GithubKerasPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导,涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解,帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。
PythonProgrammingPuzzles - Python编程谜题集:评估与提升AI编程技能
AIGithubPython开源项目算法编程
PythonProgrammingPuzzles是一个开源项目,提供多样化的Python编程谜题,用于评估和提升AI的编程能力。项目包含从基础到高级的各类问题,涵盖经典算法、竞赛题目和开放性数学难题。通过代码定义的规范和自动验证机制,该平台为AI编程学习和评估提供了客观、有效的测试环境。项目不仅展示了现有AI系统的解题能力,还鼓励社区贡献新谜题,促进AI编程技术的持续发展。
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