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
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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
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极客时间:
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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:
- 博客:https://www.howie6879.cn
- 公众号:老胡的储物柜,扫一扫关注我~