Android 是当今最流行的智能手机操作系统之一。 随着人气的增加，它存在很多安全风险，这些风险不可避免地被引入到应用程序中，使得用户本身受到威胁。 我们将在本书中以方法论和循序渐进的方式来讨论 Android 应用程序安全性和渗透测试的各个方面。

LightGBM 是一个梯度 boosting 框架, 使用基于学习算法的决策树. 它是分布式的, 高效的, 装逼的, 它具有以下优势: 速度和内存使用的优化、稀疏优化、准确率的优化、网络通信的优化、并行学习的优化、GPU 支持可处理大规模数据。

XGBoost 是一个开源 软件库，它提供了一个梯度提高 框架，采用 C++, Java, Python, R, 和 Julia. 它适用于Linux, Windows, 和 mac os. 根据项目的描述，它的目的在于提供一个"可扩展的、便携式和可分布的梯度提高库"。

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架

MindSpore，最佳匹配昇腾AI处理器算力的全场景深度学习框架，为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验，推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展

Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库，Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展，其目标不是重建其他服务，而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro

中文版Git使用指南/学习笔记，囊括Git相关的基础用法。

机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软，甚至国内的百度。Google 自然也在其中。「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统。如今，Google 正在将此系统成为开源系统，并将此系统的参数公布给业界工程师、...

《神经网络与深度学习》是《Neural Networks and Deep Learning》的中文翻译，一本免费的在线电子书。本书主要介绍以下内容：神经网络，一种启发自生物学的优美的编程范式，能够从观测到的数据中进行学习。深度学习，一系列神经网络中强大的学习技巧。神经网络和深度学习为图像识别、语音识别、自然语言处理等问题提供了目前最好的解决方案。