ApacheCN 编程/大数据/数据科学/人工智能学习资源 2019.8

落日映苍穹つ 2021-11-13 20:26 258阅读 0赞

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2.  我们组织了一个开源互助平台，方便开源组织和大 V 互相认识，互相帮助，整合资源。请回复[这个帖子][Link 1]并注明组织/个人信息来申请加入。
3.  请回复[这个帖子][Link 2]来推荐希望翻译的内容。如果大家遇到了做得不错的教程或翻译项目，也可以推荐给我们。我们会联系项目的维护者，一起把它变得更好。
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## 特色项目 ##

*  AILearning - 机器学习实战
    
     *  [文字教程][Link 6]
     *  [教学版视频][Link 7]
     *  [讨论版视频][Link 8]
 *  [Interview：简历指南 + LeetCode + Kaggle][Interview_ _ LeetCode _ Kaggle]
 *  [Kaggle 学习系列视频][Kaggle]
 *  [简历分享系列视频][Link 9]
 *  [AI 路线图（知识树）][AI]
 *  [Machine Learning Mastery 博客文章翻译][Machine Learning Mastery]
 *  [PyTorch 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文档和教程][PyTorch 0.2_0.3_0.4_1.0]
 *  [数据科学比赛收集平台][Link 10]
 *  斯坦福 DS/AI 系列笔记
    
     *  [斯坦福 CS229 机器学习中文笔记][CS229]
     *  [DeepLearning.ai 深度学习中文笔记][DeepLearning.ai]
     *  [斯坦福 CS224n 自然语言处理中文笔记][CS224n]
     *  [斯坦福 CS234 强化学习中文讲义][CS234]
     *  [斯坦福 STATS60 课本：21 世纪的统计思维][STATS60 _21]
     *  [斯坦福博弈论中文笔记][Link 11]
 *  UCB CS/DS/AI 系列课本/笔记
    
     *  [UCB CS61a 课本：SICP Python 描述][UCB CS61a _SICP Python]
     *  [UCB CS61b 课本：Java 中的数据结构][UCB CS61b _Java]
     *  [UCB Data8 课本：计算与推断思维][UCB Data8]
     *  [UCB Prob140 课本：面向数据科学的概率论][UCB Prob140]
     *  [UCB DS100 课本：数据科学的原理与技巧][UCB DS100]
     *  [UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记][UCB CS294-112]
 *  [斯坦福 CS183 系列 / YC 创业课系列中文笔记][CS183 _ _ YC]
 *  Numpy 技术栈中文文档
    
     *  [NumPy 中文文档][NumPy]
     *  [Pandas 中文文档][Pandas]
     *  [Matplotlib 中文文档][Matplotlib]
     *  [Sklearn 0.19 中文文档][Sklearn 0.19]
     *  [statsmodels 中文文档][statsmodels]
     *  [seaborn 0.9 中文文档][seaborn 0.9]
     *  [Numba 0.44 中文文档][Numba 0.44]
     *  [Cython 3.0 中文文档][Cython 3.0]
 *  [Girls In AI：面向编程零基础女孩子的AI算法工程师养成计划][Girls In AI_AI]
 *  [Daily Interview - 人工智能面经][Daily Interview -]

## 编程语言 ##

1.  Java
    
    1.  [Java 编程思想][Java]
    2.  [Java 8 简明教程][Java 8]
    3.  [Java 从0～1个人笔记][Java _0_1]
    4.  [Java8 中文官方教程][Java8]
2.  Python
    
    1.  [Think Python 中文第二版][Think Python]
    2.  [笨办法学 Python · 续 中文版][Python _ _]
3.  JavaScript
    
    1.  [JavaScript 编程精解 中文第三版][JavaScript _]
    2.  [写给不耐烦程序员的 JavaScript][JavaScript]
4.  C
    
    1.  [笨办法学 C 中文版][C]
5.  PHP
    
    1.  [手把手教你写 PHP 协程扩展][PHP]
6.  综合
    
    1.  [BeginnersBook 中文教程][BeginnersBook]

## 后端/大数据 ##

1.  [Spark 2.2.0 中文文档][Spark 2.2.0]
2.  [Storm 1.1.0 中文文档][Storm 1.1.0]
3.  [Kafka 1.0.0 中文文档][Kafka 1.0.0]
4.  [Beam 中文文档][Beam]
5.  [Zeppelin 0.7.2 中文文档][Zeppelin 0.7.2]
6.  [Elasticsearch 5.4 中文文档][Elasticsearch 5.4]
7.  [Kibana 5.2 中文文档][Kibana 5.2]
8.  [Kudu 1.4.0 中文文档][Kudu 1.4.0]
9.  [Spring Boot 1.5.2 中文文档][Spring Boot 1.5.2]
10. [Airflow 0.10.2 中文文档][Airflow 0.10.2]
11. [HBase 3.0 中文参考指南][HBase 3.0]
12. [Flink 1.7 中文文档][Flink 1.7]
13. [Django 1.8 中文文档][Django 1.8]
14. [PySpark 学习手册][PySpark]

## 工具 ##

1.  [Scapy 中文文档][Scapy]
2.  [笨办法学 Linux 中文版][Linux]
3.  [Git 中文参考][Git]
4.  [Scrapy 1.6 中文文档][Scrapy 1.6]
5.  [PyQt4 中文文档][PyQt4]
6.  [命令行的艺术][Link 12]
7.  [Numba 0.44 中文文档][Numba 0.44]
8.  [Cython 3.0 中文文档][Cython 3.0]
9.  [rpy2 2.8 中文文档][rpy2 2.8]

## 区块链 ##

1.  [Solidity 中文文档][Solidity]

## 数学笔记 ##

1.  [MIT 18.06 线性代数笔记][MIT 18.06]
2.  [MIT 18.03 写给初学者的微积分][MIT 18.03]

## 数据科学文档 ##

1.  [NumPy 1.11 中文文档][NumPy]
2.  [Pandas 0.19.2 中文文档][Pandas]
3.  [Matplotlib 2.0 中文文档][Matplotlib]
4.  [statsmodels 中文文档][statsmodels]
5.  [seaborn 0.9 中文文档][seaborn 0.9]

## 数据科学教程 ##

1.  [斯坦福 STATS60 课本：21 世纪的统计思维][STATS60 _21]
2.  [斯坦福博弈论中文笔记][Link 11]
3.  [UCB Data8 课本：计算与推断思维][UCB Data8]
4.  [UCB Prob140 课本：面向数据科学的概率论][UCB Prob140]
5.  [UCB DS100 课本：数据科学的原理与技巧][UCB DS100]
6.  [TutorialsPoint NumPy 教程][TutorialsPoint NumPy]
7.  [复杂性思维 中文第二版][Link 13]
8.  [利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版][Python _ _ _ 2]
9.  [fast.ai 数值线性代数讲义 v2][fast.ai _ v2]
10. [Pandas Cookbook 带注释源码][Pandas Cookbook]
11. [数据科学 IPython 笔记本][IPython]
12. [UCSD COGS108 数据科学实战中文笔记][UCSD COGS108]
13. [USF MSDS501 计算数据科学中文讲义][USF MSDS501]

## CS 教程 ##

1.  [LeetCode，HackRank，剑指 offer，经典算法实现（已停更）][LeetCode_HackRank_ offer]
2.  [GeeksForGeeks 翻译计划][GeeksForGeeks]
3.  [UCB CS61a 课本：SICP Python 描述][UCB CS61a _SICP Python]
4.  [UCB CS61b 课本：Java 中的数据结构][UCB CS61b _Java]
5.  [UIUC CS241 系统编程中文讲义][UIUC CS241]
6.  [数据结构思维][Link 14]
7.  [中国大学 MOOC 计算机操作系统笔记][MOOC]
8.  [简单数据结构实现][Link 15]
9.  [司镜的数据结构课程（持续更新）][Link 16]
10. [从零编写简单的数据库][Link 17]

## AI 教程 ##

1.  AILearning - 机器学习实战
    
    1.  [文字教程][Link 6]
    2.  [教学版视频][Link 7]
    3.  [讨论版视频][Link 8]
2.  [AI 路线图（知识树）][AI]
3.  Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南（已下线，请自行搜索）
4.  [Machine Learning Mastery 博客文章翻译][Machine Learning Mastery]
5.  [斯坦福 CS229 机器学习中文笔记][CS229]
6.  [DeepLearning.ai 深度学习中文笔记][DeepLearning.ai]
7.  [斯坦福 CS224n 自然语言处理中文笔记][CS224n]
8.  [斯坦福 CS234 强化学习中文笔记][CS234]
9.  [UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记][UCB CS294-112]
10. [台湾大学林轩田机器学习笔记][Link 18]
11. [Python 自然语言处理 中文第二版][Python _]
12. [Scikit-learn 秘籍][Scikit-learn]
13. [PythonProgramming.net 教程翻译][PythonProgramming.net]
14. [写给人类的机器学习][Link 19]
15. [面向机器学习的特征工程][Link 20]
16. [Python 数据分析与挖掘实战（带注释源码）][Python]
17. [与 TensorFlow 的初次接触][TensorFlow]
18. [TensorFlow Eager 教程][TensorFlow Eager]
19. [图嵌入综述（Arxiv 1709.07604）][Arxiv 1709.07604]
20. [基于深度学习的推荐系统：综述和新视角][Link 21]
21. [SciPyCon 2018 Sklearn 教程][SciPyCon 2018 Sklearn]
22. [TensorFlow 学习指南][TensorFlow 1]
23. [fast.ai 机器学习和深度学习中文笔记][fast.ai]
24. [HackCV 网站文章翻译][HackCV]
25. [数据科学和人工智能技术笔记][Link 22]
26. [Girls In AI：面向编程零基础女孩子的AI算法工程师养成计划][Girls In AI_AI]
27. [Sklearn 学习指南][Sklearn]
28. [南瓜书（西瓜书公式推导解析）][Link 23]
29. [关于卷积神经网络我们理解了什么][Link 24]
30. [Daily Interview - 人工智能面经][Daily Interview -]
31. [百页机器学习小书][Link 25]
32. [Natural Language Processing with PyTorch 中文版][Natural Language Processing with PyTorch]
33. [李宏毅机器学习笔记][Link 26]
34. [推荐系统遇上深度学习][Link 27]

## AI 文档 ##

1.  [Sklearn 0.19 中文文档][Sklearn 0.19]
2.  [PyTorch 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文档和教程][PyTorch 0.2_0.3_0.4_1.0]
3.  [XGBoost 中文文档][XGBoost]
4.  [LightGBM 中文文档][LightGBM]
5.  [FastText 中文文档][FastText]
6.  [Gensim 中文文档][Gensim]
7.  [OpenCV 4.0 中文文档][OpenCV 4.0]

## AI 比赛 ##

1.  [Interview：简历指南 + LeetCode + Kaggle][Interview_ _ LeetCode _ Kaggle]
2.  [Kaggle 学习系列视频][Kaggle]
3.  [数据科学比赛收集平台][Link 10]

## 安全 ##

1.  [Kali Linux 秘籍 中文版][Kali Linux _]
2.  [Kali Linux Web 渗透测试秘籍 中文版][Kali Linux Web _]
3.  [Kali Linux 无线渗透测试入门指南 中文版][Kali Linux _ 1]
4.  [Kali Linux 网络扫描秘籍 中文版][Kali Linux _ 2]
5.  [Web Hacking 101 中文版][Web Hacking 101]
6.  [米斯特白帽培训讲义][Link 28]
7.  [安卓应用安全指南 中文版][Link 29]
8.  [渗透测试实战第三版（红队版）][Link 30]

## 其它 ##

1.  [简历分享系列视频][Link 9]
2.  [斯坦福 CS183 系列 / YC 创业课系列中文笔记][CS183 _ _ YC]
3.  [独立开发/自由职业/远程工作资源列表][Link 31]
4.  [通往财富自由之路精细笔记][Link 32]
5.  [5 分钟商学院精细笔记][5]
6.  [English - World Travel][]

## 关于我们 ##

> 我们是一个大型开源社区，旗下 QQ 群共一万余人，订阅用户至少一万人。Github Star 数量超过 40k 个，在所有 Github 组织中[排名前 150][150]。网站日 uip 超过 4k，[Alexa 排名的峰值为 20k][Alexa _ 20k]。我们的核心成员拥有[ CSDN 博客专家][CSDN]和[简书程序员优秀作者][Link 33]认证。我们与 [Datawhale][]、[AI 有道][AI 1]、[黄海广博士][Link 34]等国内知名开源组织和大 V 合作，组织公益性的翻译活动、学习活动和比赛组队活动。
> 
> 与商业组织不同，我们并不会追逐热点，或者唯利是图。作为公益组织，我们将完成项目放在首要位置，并有足够时间把项目打磨到极致。我们希望做出广大 AI 爱好者真正需要的东西，打造真正有价值的长尾作品。

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## 赞助我们 ##

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[Link 1]: https://www.ibooker.org.cn/topic/2019-04-%e4%ba%92%e5%8a%a9%e8%81%94%e7%9b%9f/
[Link 2]: https://www.ibooker.org.cn/topic/%e7%bf%bb%e8%af%91%e5%be%81%e9%9b%86/
[Link 3]: https://github.com/apachecn/awesome-AI-blog-post
[ApacheCN _IT]: https://www.zhihu.com/question/318287335
[Link 4]: https://t.modian.com/project/67957.html
[ByteInAI]: http://byteinai.com
[Link 5]: http://home.apachecn.org/img/about/datawhale_wx_qr.png
[Link 6]: https://github.com/apachecn/AiLearning
[Link 7]: https://space.bilibili.com/97678687/channel/detail?cid=22486
[Link 8]: https://space.bilibili.com/97678687/channel/detail?cid=13045
[Interview_ _ LeetCode _ Kaggle]: https://github.com/apachecn/Interview
[Kaggle]: https://www.bilibili.com/video/av53119200
[Link 9]: https://www.bilibili.com/video/av53122083
[AI]: https://github.com/apachecn/ai-roadmap
[Machine Learning Mastery]: https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh
[PyTorch 0.2_0.3_0.4_1.0]: https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh
[Link 10]: https://github.com/iphysresearch/DataSciComp
[CS229]: http://ai-start.com/ml2014/
[DeepLearning.ai]: http://ai-start.com/dl2017/
[CS224n]: https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh
[CS234]: https://github.com/apachecn/stanford-cs234-notes-zh
[STATS60 _21]: https://github.com/apachecn/stats-thinking-21-zh
[Link 11]: https://github.com/apachecn/stanford-game-theory-notes-zh
[UCB CS61a _SICP Python]: https://github.com/apachecn/sicp-py-zh
[UCB CS61b _Java]: https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh
[UCB Data8]: https://github.com/apachecn/data8-textbook-zh
[UCB Prob140]: https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh
[UCB DS100]: https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh
[UCB CS294-112]: https://github.com/apachecn/ucb-cs294-112-notes-zh
[CS183 _ _ YC]: https://github.com/apachecn/stanford-cs183-notes
[NumPy]: https://github.com/apachecn/numpy-ref-zh
[Pandas]: https://github.com/apachecn/pandas-doc-zh
[Matplotlib]: https://github.com/apachecn/matplotlib-user-guide-zh
[Sklearn 0.19]: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh
[statsmodels]: https://github.com/apachecn/statsmodels_doc_zh
[seaborn 0.9]: https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh
[Numba 0.44]: https://github.com/apachecn/numba-doc-zh
[Cython 3.0]: https://github.com/apachecn/cython-doc-zh
[Girls In AI_AI]: https://github.com/YZHANG1270/Girls-In-AI
[Daily Interview -]: https://github.com/datawhalechina/Daily-interview
[Java]: https://github.com/apachecn/thinking-in-java-zh
[Java 8]: https://github.com/apachecn/modern-java-zh
[Java _0_1]: https://javaee.strivebo.com
[Java8]: https://github.com/apachecn/java8-tut-zh
[Think Python]: https://github.com/apachecn/think-py-2e-zh
[Python _ _]: https://github.com/apachecn/lmpythw-zh
[JavaScript _]: https://github.com/apachecn/eloquent-js-3e-zh
[JavaScript]: https://github.com/apachecn/impatient-js-zh
[C]: https://github.com/apachecn/lcthw-zh
[PHP]: https://github.com/apachecn/study
[BeginnersBook]: https://github.com/apachecn/beginnersbook-zh
[Spark 2.2.0]: https://github.com/apachecn/spark-doc-zh
[Storm 1.1.0]: https://github.com/apachecn/storm-doc-zh
[Kafka 1.0.0]: https://github.com/apachecn/kafka-doc-zh
[Beam]: https://github.com/apachecn/beam-site-zh
[Zeppelin 0.7.2]: https://github.com/apachecn/zeppelin-doc-zh
[Elasticsearch 5.4]: https://github.com/apachecn/elasticsearch-doc-zh
[Kibana 5.2]: https://github.com/apachecn/kibana-doc-zh
[Kudu 1.4.0]: https://github.com/apachecn/kudu-doc-zh
[Spring Boot 1.5.2]: https://github.com/apachecn/spring-boot-doc-zh
[Airflow 0.10.2]: https://github.com/apachecn/airflow-doc-zh
[HBase 3.0]: https://github.com/apachecn/hbase-doc-zh
[Flink 1.7]: https://github.com/apachecn/flink-doc-zh
[Django 1.8]: https://github.com/apachecn/django-doc-18-zh
[PySpark]: https://github.com/apachecn/learning-pyspark-zh
[Scapy]: https://github.com/apachecn/scapy-docs-zh
[Linux]: https://github.com/apachecn/llthw-zh
[Git]: https://github.com/apachecn/git-doc-zh
[Scrapy 1.6]: https://github.com/apachecn/scrapy-doc-zh
[PyQt4]: https://github.com/apachecn/pyqt4-doc-zh
[Link 12]: https://github.com/apachecn/the-art-of-command-line/blob/master/README-zh.md
[rpy2 2.8]: https://github.com/apachecn/rpy2-doc-zh
[Solidity]: https://github.com/apachecn/solidity-doc-zh
[MIT 18.06]: https://github.com/apachecn/math
[MIT 18.03]: https://github.com/apachecn/calc4b-zh
[TutorialsPoint NumPy]: https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tutorialspoint-numpy.md
[Link 13]: https://github.com/apachecn/think-comp-2e-zh
[Python _ _ _ 2]: https://github.com/apachecn/pyda-2e-zh
[fast.ai _ v2]: https://github.com/apachecn/fastai-num-linalg-v2-zh
[Pandas Cookbook]: https://github.com/apachecn/pandas-cookbook-code-notes
[IPython]: https://github.com/apachecn/ds-ipynb-zh
[UCSD COGS108]: https://github.com/apachecn/ucsd-cogs108-notes
[USF MSDS501]: https://github.com/apachecn/usf-msds501-notes-zh
[LeetCode_HackRank_ offer]: https://github.com/apachecn/LeetCode
[GeeksForGeeks]: https://github.com/apachecn/geeksforgeeks-zh
[UIUC CS241]: https://github.com/apachecn/uiuc-cs241-notes-zh
[Link 14]: https://github.com/apachecn/think-dast-zh
[MOOC]: https://github.com/apachecn/Computer-operating-system-notes
[Link 15]: https://github.com/apachecn/DataStructure
[Link 16]: https://www.bilibili.com/video/av41164819
[Link 17]: https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/simple-db-zh
[Link 18]: https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml
[Python _]: https://github.com/apachecn/nlp-py-2e-zh
[Scikit-learn]: https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh
[PythonProgramming.net]: https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net
[Link 19]: https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh
[Link 20]: https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh
[Python]: https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action
[TensorFlow]: https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/first_contact_with_tensorFlow
[TensorFlow Eager]: https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut
[Arxiv 1709.07604]: https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/ge-survey-arxiv-1709-07604-zh
[Link 21]: https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/rs-survey-arxiv-1707-07435-zh
[SciPyCon 2018 Sklearn]: https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh
[TensorFlow 1]: https://github.com/apachecn/learning-tf-zh
[fast.ai]: https://github.com/apachecn/fastai-ml-dl-notes-zh
[HackCV]: https://github.com/apachecn/HackCV-Translate
[Link 22]: https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes
[Sklearn]: https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn
[Link 23]: https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book
[Link 24]: https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/what-do-we-understand-about-convnet
[Link 25]: https://github.com/apachecn/ml-book-100-zh
[Natural Language Processing with PyTorch]: https://github.com/apachecn/NLP-with-PyTorch
[Link 26]: https://github.com/datawhalechina/Leeml-Book
[Link 27]: https://www.jianshu.com/c/e12d7195a9ff
[XGBoost]: https://github.com/apachecn/xgboost-doc-zh
[LightGBM]: https://github.com/apachecn/lightgbm-doc-zh
[FastText]: https://github.com/apachecn/fasttext-doc-zh
[Gensim]: https://github.com/apachecn/gensim-doc-zh
[OpenCV 4.0]: https://github.com/apachecn/opencv-doc-zh
[Kali Linux _]: https://github.com/apachecn/kali-linux-cookbook-zh
[Kali Linux Web _]: https://github.com/apachecn/kali-linux-web-pentest-cookbook-zh
[Kali Linux _ 1]: https://github.com/apachecn/kali-linux-wireless-pentest-zh
[Kali Linux _ 2]: https://github.com/apachecn/kali-linux-network-scanning-cookbook-zh
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