ApacheCN 程式設計/大資料/資料科學/人工智慧學習資源 2019.4

ApacheCN_飛龍發表於2019-04-03
Apache程式設計大資料資料科學人工智慧

我們是一個大型開源社群，旗下 QQ 群共 9000 餘人，Github Star 數量超過 20k 個，網站日 uip 超過 4k，擁有 CSDN 部落格專家和簡書程式設計師優秀作者認證。我們組織公益性的翻譯活動、學習活動和比賽組隊活動，並和 DataWhale、LinuxStory 等國內著名開源組織保持良好的合作關係。
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與商業組織不同，我們並不會追逐熱點，或者唯利是圖。作為公益組織，我們將完成專案放在首要位置，並有足夠時間把專案打磨到極致。我們希望做出廣大 AI 愛好者真正需要的東西，打造真正有價值的長尾作品。

特色專案

程式語言

  1. Java
    1. Java 程式設計思想
    2. Java 從0～1個人筆記

後端/大資料

  1. Spark 2.2.0 中文文件
  2. Storm 1.1.0 中文文件
  3. Kafka 1.0.0 中文文件
  4. Beam 中文文件
  5. Zeppelin 0.7.2 中文文件
  6. Elasticsearch 5.4 中文文件
  7. Kibana 5.2 中文文件
  8. Kudu 1.4.0 中文文件
  9. Spring Boot 1.5.2 中文文件
  10. Airflow 中文文件
  11. HBase 3.0 中文參考指南
  12. Flink 1.7 中文文件

工具

  1. Git 中文參考

區塊鏈

  1. Solidity 中文文件

數學筆記

  1. MIT 18.06 線性代數筆記

Python 資料科學

  1. NumPy 中文文件
  2. Pandas 中文文件
  3. Matplotlib 中文文件 |
  4. UCB Data8 課本：計算與推斷思維
  5. UCB Prob140 課本：面向資料科學的概率論
  6. UCB DS100 課本：資料科學的原理與技巧
  7. 利用 Python 進行資料分析 · 第 2 版
  8. fast.ai 數值線性代數講義 v2
  9. Pandas Cookbook 帶註釋原始碼
  10. statsmodels 中文文件
  11. 資料科學 IPython 筆記本
  12. seaborn 0.9 中文文件

CS 教程

  1. LeetCode，HackRank，劍指 offer，經典演算法實現
  2. GeeksForGeeks 翻譯計劃
  3. UCB CS61a 課本：SICP Python 描述
  4. UCB CS61b 課本：Java 中的資料結構
  5. 資料結構思維
  6. 中國大學 MOOC 計算機作業系統筆記
  7. 簡單資料結構實現
  8. 司鏡的資料結構課程（持續更新）

AI 教程

  1. AILearning - 機器學習實戰
    1. 文字教程
    2. 教學版視訊
    3. 討論版視訊
  2. Sklearn 與 TensorFlow 機器學習實用指南
  3. 面向機器學習的特徵工程
  4. Python 資料分析與挖掘實戰（帶註釋原始碼）
  5. SciPyCon 2018 Sklearn 教程
  6. TensorFlow 學習指南
  7. fast.ai 機器學習和深度學習中文筆記
  8. HackCV 網站文章翻譯
  9. 臺灣大學林軒田機器學習筆記
  10. Scikit-learn 祕籍
  11. 寫給人類的機器學習
  12. 資料科學和人工智慧技術筆記
  13. Girls In AI：面向程式設計零基礎女孩子的AI演算法工程師養成計劃
  14. Machine Learning Mastery 部落格文章翻譯

AI 文件

  1. Sklearn 0.19 中文文件
  2. PyTorch 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文件和教程
  3. XGBoost 中文文件
  4. LightGBM 中文文件
  5. FastText 中文文件
  6. Gensim 中文文件
  7. OpenCV 4.0 中文文件

AI 比賽

  1. Kaggle 專案實戰教程：文件 + 程式碼 + 視訊
  2. 資料科學比賽收集平臺

其它

  1. 獨立開發/自由職業/遠端工作資源列表
  2. 通往財富自由之路精細筆記
  3. 5 分鐘商學院精細筆記

翻譯徵集

要求：

  • 機器學習/資料科學相關
  • 或者程式設計相關
  • 原文必須在網際網路上開放
  • 不能只提供 PDF 格式（我們實在不想把精力都花在排版上）
  • 請先搜尋有沒有人翻譯過

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