简介：专注于AI领域的资源共享和整合
- Geekhoo官方群【248087140】
- AI = Python + MachineLearning（Sklearn） + DeepLearning（PyTorch）
- 推荐：你可能会用到的计算机书籍
编码入门-学习建议
具体的做法：
1、选择一个方向：产品、实施、测试、运维、编程、架构、算法、人工智能。
2、选择一门编程语言：Shell、JAVA、Python、C、C++、C#、PHP、GO
3、然后计算机基础：可以看看《计算机导论》和《计算机操作系统》，《计算机网络》《XXX编程语言教学指南》
4、然后开始着手你想要做的项目：Web前端? Web前端？自动化运维？数据分析？数据挖掘？
5、然后就开始去横冲直撞的找工作和选择Offer
说完这些干货后，我作为过来人想告诉你：
书还是别看了，网上去搜索《某某技术》的视频教程？？
视频网站：百度搜索？网易云课堂？淘宝？慕课网？51CTO？哔哩哔哩？传智播客？
最后送你一句话：加油！！ 路可远可近，但愿遇见都是好人一枚！
面向0基础编程的同学，请仔细Coding
- 01. Python 工具
- 02. Python 基础
- 03. Numpy
- 03.01 Numpy 简介
- 03.02 Matplotlib 基础
- 03.03 Numpy 数组及其索引
- 03.04 数组类型
- 03.05 数组方法
- 03.06 数组排序
- 03.07 数组形状
- 03.08 对角线
- 03.09 数组与字符串的转换
- 03.10 数组属性方法总结
- 03.11 生成数组的函数
- 03.12 矩阵
- 03.13 一般函数
- 03.14 向量化函数
- 03.15 二元运算
- 03.16 ufunc 对象
- 03.17 choose 函数实现条件筛选
- 03.18 数组广播机制
- 03.19 数组读写
- 03.20 结构化数组
- 03.21 记录数组
- 03.22 内存映射
- 03.23 从 Matlab 到 Numpy
- 04. Scipy
- 05. Python 进阶
- 05.01 sys 模块简介
- 05.02 与操作系统进行交互：os 模块
- 05.03 CSV 文件和 csv 模块
- 05.04 正则表达式和 re 模块
- 05.05 datetime 模块
- 05.06 SQL 数据库
- 05.07 对象关系映射
- 05.08 函数进阶：参数传递，高阶函数，lambda 匿名函数，global 变量，递归
- 05.09 迭代器
- 05.10 生成器
- 05.11 with 语句和上下文管理器
- 05.12 修饰符
- 05.13 修饰符的使用
- 05.14 operator, functools, itertools, toolz, fn, funcy 模块
- 05.15 作用域
- 05.16 动态编译
- 06. Matplotlib
- 07. 使用其他语言进行扩展
- 08. 面向对象编程
- 09. Theano 基础
- 09.01 Theano 简介及其安装
- 09.02 Theano 基础
- 09.03 Theano 在 Windows 上的配置
- 09.04 Theano 符号图结构
- 09.05 Theano 配置和编译模式
- 09.06 Theano 条件语句
- 09.07 Theano 循环：scan（详解）
- 09.08 Theano 实例：线性回归
- 09.09 Theano 实例：Logistic 回归
- 09.10 Theano 实例：Softmax 回归
- 09.11 Theano 实例：人工神经网络
- 09.12 Theano 随机数流变量
- 09.13 Theano 实例：更复杂的网络
- 09.14 Theano 实例：卷积神经网络
- 09.15 Theano tensor 模块：基础
- 09.16 Theano tensor 模块：索引
- 09.17 Theano tensor 模块：操作符和逐元素操作
- 09.18 Theano tensor 模块：nnet 子模块
- 09.19 Theano tensor 模块：conv 子模块
- 10. 有趣的第三方模块
- 11. 有用的工具
- 12. Pandas
面向基础编程转型做 MachineLearning，请仔细Coding
| 第一部分-分类 | 第二部分 回归 | 第三部分 无监督学习 | 第四部分 其他工具 |
|---|---|---|---|
| 1」 机器学习基础 | 8」 预测数值型数据：回归 | 10」 k-means聚类 | 13」 利用PCA来简化数据 |
| 2」 k-近邻算法 | 9」 树回归 | 11」 使用Apriori算法进行关联分析 | 14」 利用SVD简化数据 |
| 3」 决策树 | 12」 使用FP-growth算法发现频繁项集 | 15」 大数据与MapReduce | |
| 4」 朴素贝叶斯 | |||
| 5」 Logistic回归 | |||
| 6」 支持向量机 | |||
| 7」 集成方法-随机森林、AdaBoost |
面向 MachineLearning 转型做 DeepLearning，请仔细Coding
代码地址：高级-PyTorch/tutorial-contents
PyTorch 简介
PyTorch 神经网络基础
建造第一个神经网络
- 3.1 关系拟合 (回归 Regression)
- 3.2 区分类型 (分类 Classification)
- 3.3 快速搭建回归神经网络
- 3.4 保存和恢复模型
- 3.5 数据读取 (Data Loader)
- 3.6 Optimizer 优化器
高级神经网络结构
- 4.1 CNN 卷积神经网络
- 4.2 RNN 循环神经网络 (分类 Classification)
- 4.3 RNN 循环神经网络 (回归 Regression)
- 4.4 AutoEncoder (自编码/非监督学习)
- 4.5 DQN 强化学习 (Reinforcement Learning)
- 4.6 GAN (Generative Adversarial Nets 生成对抗网络)
高阶内容
| 项目名称 | 文档地址 | 代码地址 | 作者信息 | 更新时间 |
|---|---|---|---|---|
| 手写数字识别 | 文档 | 代码 | 片刻 | 2017-12-16 |
| 房屋预测 | 文档 | 代码 | 忧郁一休 | 2017-12-16 |
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent