协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零.前言 一.TensorFlow 简介 二.回归 三.神经网络:感知器 四.卷积神经网络 五.高级卷积神经网络 六.循环神经网络 七.无监督学习 八.自编码器 九.强化学习 十.移动计算 十一.生成模型和 CapsNet…

新增了七个教程: PyTorch 中文官方教程 1.7 学习 PyTorch PyTorch 深度学习:60 分钟的突击 张量 torch.autograd的简要介绍 神经网络 训练分类器 通过示例学习 PyTorch 热身:NumPy PyTorch:张量 PyTorch:张量和 Autograd PyTorch:定义新的 Autograd 函数 PyTorch:nn PyTorch:optim PyTorch:自定义nn模块 PyTorch:控制流 + 权重共享 torch.nn到底是什么?…

新增了六个教程: TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习 零.前言 一.使用 Keras 入门高级深度学习 二.深度神经网络 三.自编码器 四.生成对抗网络(GAN) 五.改进的 GAN 六.纠缠表示 GAN 七.跨域 GAN 八.变分自编码器(VAE) 九.深度强化学习 十.策略梯度方法 十一.对象检测 十二.语义分割 十三.使用互信息的无监督学习 GCP 上的人工智能实用指南 零.前言 第 1 节:Google Cloud Platform 的基础 一.AI 和 GCP 概述…

新增了七个教程: TensorFlow 和 Keras 应用开发入门 零.前言 一.神经网络和深度学习简介 二.模型架构 三.模型评估和优化 四.产品化 TensorFlow 图像深度学习实用指南 零.前言 一.机器学习工具包 二.图片数据 三.经典神经网络 Python 元学习实用指南 零.前言 一.元学习导论 二.使用连体网络的人脸和音频识别 三.原型网络及其变体 四.使用 TensorFlow 的关系和匹配网络 五.记忆增强神经网络 六.MAML 及其变体 七.元 SGD 和 Reptil…

新增了四个教程: Python 人工智能中文版 0 前言 1 人工智能简介 2 人工智能的基本用例 3 机器学习管道 4 特征选择和特征工程 5 使用监督学习的分类和回归 6 集成学习的预测分析 7 通过无监督学习检测模式 8 构建推荐系统 9 逻辑编程 10 启发式搜索技术 11 遗传算法和遗传编程 12 云上的人工智能 13 使用人工智能构建游戏 14 构建语音识别器 15 自然语言处理 16 聊天机器人 17 序列数据和时间序列分析 18 图像识别 19 神经网络 20 将卷积神经网络用于…

协议:CC BY-NC-SA 4.0 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TutorialsPoint NumPy 教程 NumPy 秘籍中文第二版 零.前言 一.使用 IPython 二.高级索引和数组概念 三.掌握常用函数 四.将 NumPy 与世界的其他地方连接 五.音频和图像处理 六.特殊数组和通用函数 七.性能分析和调试 八.质量保证 九.使用 C…

笨办法学C 中文版 前言 导言:C的笛卡尔之梦 练习0:准备 练习1:启用编译器 练习2:用Make来代替Python 练习3:格式化输出 练习4:Valgrind 介绍 练习5:一个C程序的结构 练习6:变量类型 练习7:更多变量和一些算术 练习8:大小和数组 练习9:数组和字符串 练习10:字符串数组和循环 练习11:While循环和布尔表达式 练习12:If,Else If,Else 练习13:Switch语句 练习14:编写并使用函数 练习15:指针,可怕的指针 练习16:结构体和指向它…

PySpark 大数据分析实用指南 零.前言 一.安装 Pyspark 并设置您的开发环境 二.使用 RDD 将您的大数据带入 Spark 环境 三.Spark 笔记本的大数据清理和整理 四.将数据汇总成有用的报告 五.强大的 MLlib 探索性数据分析 六.使用 SparkSQL 构建大数据结构 七.转换和动作 八.不变设计 九.避免打乱和降低操作成本 十.以正确的格式保存数据 十一.使用 Spark 键/值应用编程接口 十二.测试 ApacheSpark 作业 十三.利用 Spark 图形接…

计算与推断思维 一.数据科学 二.因果和实验 三.Python 编程 四.数据类型 五.表格 六.可视化 七.函数和表格 八.随机性 九.经验分布 十.假设检验 十一.估计 十二.为什么均值重要 十三.预测 十四.回归的推断 十五.分类 十六.比较两个样本 十七.更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件 第 4 章 NumPy…

新增了五个教程: Python 和 Jupyter 机器学习入门 零.前言 一.Jupyter 基础知识 二.数据清理和高级机器学习 三.Web 爬取和交互式可视化 Python 数据科学和机器学习实践指南 零.前言 一.入门 二.统计和概率回顾和 Python 实践 三.Matplotlib 和高级概率概念 四.预测模型 五.Python 机器学习 六.推荐系统 七.更多数据挖掘和机器学习技术 八.处理真实数据 九.Apache Spark-大数据机器学习 十.测试与实验设计 精通 Pytho…