以前阅读完的书籍以及一些文档都没有一个保存的地方，碎片时间的学习记录就是这个库存在的目的，代码云端记录以供多端学习：
- 版本：Python3.6
- 环境管理：pipenv
- 笔记本：Jupyter Lab
书籍阅读留存，只留有相关笔记的
- Deep Learning with Python: #1
- 敏捷软件开发: #2
- 漫画线性代数: #3
- 深度学习入门：基于Python的理论与实现: #4
- 读统计思维：程序员数学之概率统计 : #5
- 百面机器学习: #9
- 统计学习方法: #10
- Neural Networks and Deep Learning: #11
- Grokking Deep Learning: #12
- 数据结构与算法：Python语言描述：#13
- hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF: #14
- Python机器学习经典实例: #15
- Spark机器学习-第二版：#16
- 深度卷积网络原理与实践：#17
- 计算机网络自顶向下方法：#18
- 构建实时机器学习系统：#19
- 第一本Docker书：#20
- 领域驱动设计精简版：#21
- 领域驱动设计：#22
- 大数据治理：思维导图
- [精通特征工程]: 思维导图
- [PySpark实战指南]: 思维导图
- Python设计模式（第二版）：TODO
- 统计学漫话
- 高等统计学
- 统计**综述
- 非参数统计
- 概率论基础
- 高等数理统计学
- 多元统计分析
课程学习
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专为程序员设计的线性代数课程：bobo老师的课程
-
玩转数据结构：bobo老师的课程
- 代码目录：play_with_data_structure
- 官方代码：Play-with-Data-Structures
- Python实现：Play-with-Data-Structures
-
极客时间：
-
CS 20: Tensorflow for Deep Learning Research
好的文章以及文档翻译
- 文章翻译目录: 见Articles On Translation
持续学习，努力就好：
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- 公众号：老胡的储物柜，扫一扫关注我~
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