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人工智能学习路线

阶段一、人工智能基础 - 高等数学必知必会
阶段二、人工智能提升 - Python高级应用
阶段三、人工智能实用 - 机器学习篇
阶段四、人工智能实用 - 数据挖掘篇
阶段五、人工智能前沿 - 深度学习篇
阶段六、人工智能进阶 - 自然语言处理篇
阶段七、人工智能进阶 - 图像处理篇
阶段八、人工智能终极实战 - 项目应用
阶段九、人工智能实战 - 企业项目实战
阶段十、阿里云认证……

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Python学习路线和思维导图

python语言基础
python核心编程
python全栈工程师前端后端
Linux运维自动化开发
python数据分析
python大数据
人工智能机器学习深度学习
……

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推荐系统通俗入门

我还是推荐系统小白,因此对此课题理解相当浅显,但一定很好懂。这才是学一样新东西的正确开始方式。……

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数据科学中的6个基本算法,掌握它们要学习哪些知识

如果想从事数据科学,但是又没有数学背景,那么有多少数学知识是做数据科学所必须的?

统计学是学习数据科学绕不开的一门数学基础课程,但数据科学也经常会涉及数学中的其他领域。

数据科学使用算法进行预测,这些算法称为机器学习算法,有数百种之多。有人总结了数据科学中最常用的6种算法,已经掌握它们分别需要哪些数学知识。……

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以实战的方式学习《深度网络架构 》pdf

本文为大家带来了加泰罗尼亚理工大学的Santlago同学分享的深度网络架构slides,其中详细描述了各种常见的网络架构,并为每种网络附带了一份pytorch实现的代码,相信对初学者理解网络模型有非常大的帮助。……

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使用类型注解让 Python 代码更易读

动态语言的灵活性使其在做一些工具,脚本时非常方便,但是同时也给大型项目的开发带来了一些麻烦。

自python3.5开始,PEP484为python引入了类型注解(type hints),虽然在pep3107定义了函数注释(function annotation)的语法,但仍然故意留下了一些未定义的行为.现在已经拥有许多对于静态类型的分析的第三方工具,而pep484引入了一个模块来提供这些工具,同时还规定一些不能使用注释(annoation)的情况……

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《统计思维:程序员数学之概率统计》pdf

《统计思维:程序员数学之概率统计》是一本以全新视角讲解概率统计的入门图书。抛开经典的数学分析,Downey 手把手教你用编程理解统计学。概率、分布、假设检验、贝叶斯估计、相关性等,每个主题都充满趣味性,经编程解释后变得更为清晰易懂。

本书研究数据主要来源于美国全国家庭成长调查(NSFG)与行为风险因素监测系统(BRFSS),数据源及解决方案的相关代码全部开放,具体章节列出了大量学习和进阶资料,方便读者参考。……

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《PyTorch深度学习实战》(附代码及PDF下载)

深度学习目前最流行的框架是Tensorflow和PyTorch,市面上讲解Tensorflow的实战教材很多,但关于PyTorch的书却很少。今天给大家推荐一本2019年最新出炉的新书《PyTorch实战 – 一个解决问题的方法》。本书内容很新,由浅入深,全面讲解了如何基于PyTorch框架搭建深度学习模型,进行模型部署的方方面面,是一本不可多得的PyTorch入门书籍。……

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如何自己搭建一个机器学习框架?

过去半年,我们团队在机器学习平台上做过一些工作,因为最近看到几篇关于机器学习算法与工程方面的的文章,觉得十分有道理,萌发了总结一下这块的一些工作的念头,我最近工作主要分为两块:
1,机器学习框架的研发、机器学习平台的搭建;
2,基础NLP能力的业务支持。
本篇文章会总结下在机器学习框架这部分系统工作上的一些工作,主要也分为两部分:
1,经典框架的支持;
2,自研框架的工作;……

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TensorFlow、PyTorch 和 Keras 样例资源

TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。……

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用Python轻松打造定制款《植物大战僵尸》

《植物大战僵尸》这款游戏也算是曾经风靡一时,不少网友曾用Python开发《坦克大战》、《飞机大战》、《扫雷》等经典游戏,开发《植物大战僵尸》当然也没问题。相比《坦克大战》等游戏,《植物大战僵尸》的游戏元素更多,设计起来会更加复杂,不过不必担心,因为我们这次不是从0开始凭空开发,而是借助一款植物大战僵尸的Python开源框架来实现。……

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简洁的Python时间序列可视化实现

时间序列数据在数据科学领域无处不在,在量化金融领域也十分常见,可以用于分析价格趋势,预测价格,探索价格行为等。

学会对时间序列数据进行可视化,能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据,寻找其潜在的规律。……

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