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搜索资源列表

  1. mlcourse_dubai:迪拜机器学习课程的资料库-源码

  2. 迪拜的开放式机器学习课程 该库包含2020年Spring在迪拜举行的ML课程的所有考试材料。该课程在开放数据科学社区的支持下成立。该课程于2月19日开始。该活动将由霍特国际商学院举办。所有讲座将由具有Reactor，FICO，Deloitte，VISA，沙迦美国大学的实践经验的导师讲授。 讲座时间表 简介，2020年2月19日 熊猫探索性数据分析，2020年3月25日 使用Python进行可视数据分析，2020年1月4日 决策树，2020年4月4日 Logistic回归，2020年4月15日 合

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：96mb
    • 提供者：weixin_42159267

  1. P5Candyyyy:我们的仓库-源码

  2. 街机粉碎 终极街机，可满足您所有游戏目的！ 关键条款 PYTHON SQL 增删改查 CSS HTML 蜜蜂 JAVA GAMES 金佳 目标 一种快速便捷的方式来玩一些热门游戏。这将使人们在漫长的一天中放松身心，并在玩乐的同时喝杯咖啡。 快速入门指南 您将进入主页： 如果您点击顶部的GAMES，则可以找到我们所有的游戏： 如果单击关于，它将为您提供信息以及游戏的等级： **如果您单击BEGIN，该页面将带您进入提示。 “开始吧”将带您进入GAMES部分。 “回到顶部”将把用户带到顶部。

  3. 所属分类：其它

  1. unsilence:控制台界面和库，用于删除媒体文件的静默部分:speaker_low_volume:-源码

  2. 沉默 控制台界面和库，用于删除媒体文件的静默部分 演示版 未经编辑（之前） 由沉默处理（之后） 编辑前时间：0:09:45（100％） 编辑后时间：0:07:56（81.2％），差异：-0：01：50（-18.8％） 开始时不包括MIT简介，因为我将其留给展示视频的许可证。 这些视频来自此在线讲座： 安娜·贝尔（Ana Bell），埃里克·格里姆森（Eric Grimson）和约翰·古塔格（John Guttag）。 6.0001 Python中的计算机科学和编程简介。 2016年秋季。麻省理工

  3. 所属分类：其它

  1. subparprogrammer:我编写的无目的，劣等代码的集合-源码

  2. 子编程器 我编写的无目的的，低于标准的代码组合。 ：操作系统概念。教科书的问题和项目。 当前项目状态：正在进行中。 完成编程问题和项目。 ：记录我的编码面试问题的解决方案。 当前项目状态：已完成。 项目6：转录NU讲座1。 当前项目状态：未开始。之后开始： 。 最后，对愚蠢的观众信号量问题进行评论。 ：从程序推理中以python Dijkstra的Problem 2算法实现 当前项目状态：已完成。 ：完成Udemy Web训练营课程。 当前项目状态：已完成。 ：转录并记下迪克

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：161mb
    • 提供者：weixin_42131541

  1. aplatkouski:我的GitHub个人资料README-源码

  2. 嗨，我是Artsiom。 我正在寻找Python开发人员职位！ 我已经用Python编写了两年了。我完全是通过和讲座，专业和。 我在脚本编写方面具有丰富的经验，涉及实时数据收集，监视和分析处理系统（FinTech）。但是现在，我想使Python成为我职业/工作的核心，而不仅仅是其中的一小部分。 您可以在找到有关我的学习经历和项目的一些详细信息。 与我联系： 语言和工具： :high_voltage:最近的Github活动 :party_popper:在合并PR :party_popper

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  1. DS_sessions-源码

  2. DS会议 讲座更新 嗨，大家好！！ 下周，DS帮助者小组的讲座将再次开始。 我们已经安排了2场Python讲座和1场关于GSEA的R讲座！ 再次检查页面以获取更多信息。 下一场演讲将在几周后进行。 但是，诊所会议仍在进行中。 只需使用此预订一个景点，我们将尽力为您提供帮助:) 临床会议最新情况 您是否有一个需要较长解释的问题？ 填写此，选择您有空的日子，我们将尝试与DS帮助小组的一名学生进行30分钟的通话。 在下载讲座材料时遇到问题吗？ 您可以通过以下两种方式下载材料： - -选项1 -

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_42098251

  1. AdvancedDjango:使用Django的一些鲜为人知的功能的Django应用列表，旨在教用户从新手到高级Django开发人员的过渡-源码

  2. 进阶Django 由FalseG0d制造 使用Django的一些鲜为人知的功能的Django应用列表，旨在教会用户从新手到高级Django开发人员的过渡。 ·· 目录 入门 只需选择所需的文件夹，即可打开您想要学习的应用程序或功能。 克隆仓库 git clone https://github.com/FalseG0d/AdvancedDjango.git 安装Django软件包 pip install django 先决条件 Python 点子 管理员ID密码 用户名：-Apoorv

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：weixin_42128015

  1. stat_rethinking_2020:20202021年冬季统计反思课程-源码

  2. 统计反思：贝叶斯课程（R / Stan / Python / Julia中的代码示例） 2020/2021年冬季 授课教师：Richard McElreath 格式：在线翻转说明。 讲座已预先录制。 我们每周一次会在线开会一个小时，以解决分配给您的问题的解决方案。 时间：从2020年12月2日开始，欧洲中部时间星期三3-4PM（请参阅底部的完整日历）。 将为已注册的学生提供“缩放”链接。 注册：请通过进行注册。 我还在同一链接上留出了100张审核票，供那些想参加但不需要分级工作和课程学分

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  1. march_python_lectures-源码

  2. 三月Python讲座 这是我在课堂上针对2021年3月Python堆栈Coding Dojo进行的所有讲座的github存储库。 演算法 反向字符串 有效期 是回文 首字母缩写 演讲笔记 第1周，第1天： 第1周，第2天： 第1周，第3天： 上午讲座-OOP（即将到来的笔记） 下午活动-RPG游戏（即将到来的笔记） 第1周，第4天：

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：18kb
    • 提供者：weixin_42111465

  1. 2019_materials-源码

  2. Neurohackademy 2019课程材料 该存储库包含Neurohackademy 2019的讲师使用的所有可公开共享的材料，代码，数据等的链接和描述。讲座和教程的顺序按照课程的时间顺序排列。 第一天（07/29/2019） [09:00] （Ariel Rokem） [11:00] （Russ Poldrack） [13:00] （Mayann Martone） [14:00] （Anisha Keshavan） [14:00] （Elizabeth Dupre） 第2天

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：221mb
    • 提供者：weixin_42124497

  1. QC-CPE-2021-源码

  2. 本课程向想要熟悉量子计算技术并学习新的计算范式的学生介绍现代量子编程。 课程内容 我们将回顾： 量子力学基础 量子计算的电路模型 量子编程语言 量子通信协议 长期应用的量子算法 中期应用的量子算法 对标QPU 先决条件 不需要物理学和量子力学背景，但是您需要在入门课程的水平上理解线性代数。 而且，您将需要对计算机编程有所了解，因为本课程是使用开放源代码Python软件包与公开可用的量子处理器一起工作的。 课程日历 每周一次讲座。 星期五8:00 – 12:00： 21/02/21 5-12

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  1. 贝叶斯统计-源码

  2. 贝叶斯统计，课程大纲 日程 星期 日程 话题 讲师 1个 1个 计量经济学与ML 影音 2个 影音 2个 3 影音 4 内核方法 nvf 3 5 影音 6 nvf 4 7 影音 8 nvf 5 9 影音 10 nvf 由于这是我们第一次使用本书，因此我们需要积累一些有关每周合理阅读负荷的经验。 A van Vuuren（avv）的演讲着重于机器学习的理论方面 N van Foreest（nvf）的讲座着重于机器学习的计算方面（在python中实现） 课程目标 在

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    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：25kb
    • 提供者：weixin_42117224

  1. Coursera-深度学习-专业化-源码

  2. 深层学习专业 吴安（Andrew Ng），deeplearning.ia，库拉 教学大纲 + Course 1: Neural Networks and Deep Learning 第一周 第1课：深度学习简介 第二周 第2课：逻辑回归作为神经网络 第3课：Python和向量化 实验1：Numpy的Python基础 作业1：具有神经网络心态的Logistic回归 第三周 第4课：浅层神经网络 作业2：具有一个隐藏层的平面数据分类 第四周 讲座5：深度神经网络 作业3：逐步建立您的深度神经网络

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    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：30mb
    • 提供者：weixin_42157188

  1. python-and-analytics：Python和分析研讨会（https：ibm.github.iopython-and-analytics）-源码

  2. Python和分析 这是一个使用Pandas和Jupyter笔记本演示AI基本Python的研讨会。 该研讨会在上托管。 议程样本 这是为2个90分钟的会话而设计的。 第一天 话题 描述 时间 欢迎 课程和学员简介 00:05 讲座：Python，Jupyter和Pandas的基础 Python编程语言，Jupyter笔记本工具和Pandas Python库的背景知识 00:10 为研讨会设置项目 00:10 学习Python的基础知识 00:25 使用熊猫进行数据可视化 00：25 使用熊

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    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42102358

  1. 统计分析-源码

  2. 统计分析 有关分析应用计算统计的课程材料的一些说明 概述 :construction:正在施工:construction: 课程资料 是课程主页。 文件类型 html-课程讲义。 注意要在浏览器中预览，请在https://htmlpreview.github.io/? 到浏览器中的路径，例如 PDF-现场讲座中使用的简短插图幻灯片 Rmd-原始的R Markdown代码，供学生查看基本HTML的生成方式。 日程 第1周-使用数据/查看数据的框架进行推理-插曲：创建第一个.Rmd文件。第2周-随机

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  1. 808_用于业务分析的机器学习-源码

  2. 808_用于业务分析的机器学习注意 lec1：线性回归 lec2：Logistic回归 讲义3：逻辑回归2 第四讲：模型评估（精确度和召回率） 第五讲：Keras学习 讲座6：Tensorflow学习 讲座7：无监督学习（K均值和DBSCAN） Lec8_2：无监督学习（PCA） 讲座9：随机森林 Lec9_2：系统建议 Lec10：卷积神经网络 项目：猫猫图像识别 其他资源 我发现了150多种最佳的机器学习，NLP和Python教程 正则化 L1和L2有什么区别？ 在线资源学

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  1. PythonBook：“ Pythonと実データで游んで学ぶデータ分析讲座”サポートページ-源码

  2. Python书 「Pythonと実データで游んで学ぶデータ分析讲座」サポートページ 书籍修正点 2019.12.03更新 3章で使用している，国土交通省のAPIですが，URLが変更されました。以下のように，「http：//」となっているURLを「https：//」と変更してください。 第2版​​では修正済みです。 2020.06.25更新 Google Colaboratory上でデフォルトで使用されている，scikit-learnライブラリのバージョンが変更されました それに伴い，いくつかの处

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：331kb
    • 提供者：weixin_42131405

  1. Python编程语言：Python编程语言-源码

  2. Python程式语言50H 针对计算机科学学生的Python编程语言讲座。 Part 1: Python基础和函数25H 讲座01- 讲座02- 讲座03- 讲座04- 讲座05- 讲座06- Part 2: Python集合和字符串25H 讲座07- 讲座08- 讲座09- 讲座10- 讲座11- 讲座12- 教科书 Python教程，Guido van Rossum 面向所有人的Python ，Charles R. Severance 学习使用Python编程，Cody Jackson

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_42153793

  1. 使用PyTorch进行深度学习：“使用PyTorch进行深度学习：零到GAN”-源码

  2. 使用PyTorch进行深度学习 “使用PyTorch进行深度学习：零到GAN”。 本课程由机器学习的项目管理和协作平台Jovian.ml教授。 教学大纲 该课程分为6个模块，将通过视频讲座和交互式Jupyter笔记本电脑进行为期6周的教学。 每个讲座将持续2个小时左右。 第1单元：PyTorch基础知识-张量和渐变 Jupyter笔记本简介和Python数据科学 在PyTorch中创建向量，矩阵和张量 张量运算和梯度计算 PyTorch与Numpy的互操作性 单元2：线性回归和梯度下降 使用T

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  1. 讲座2-python-源码

  2. 讲座2-python

  3. 所属分类：其它

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