本项目面向对深度学习感兴趣，尤其是想使用PyTorch进行深度学习的童鞋。本项目并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识，你只需了解基础的数学和编程，如基础的线性代数、微分和概率，以及基础的Python编程。

《动手学深度学习》，英文版即伯克利深度学习（STAT 157，2019春）教材。面向中文读者、能运行、可讨论。

Python 是一门面向对象，解释型的高级程序设计语言，它的语法非常简洁、优雅，而这也是 Python 的一些设计哲学。Python 自带了很完善的库，涵盖了数据库，网络，文件处理，GUI 等方方面面，通过这些库，我们可以比较快速地解决一些棘手问题，也可以将其作为基础库，开发出一些高级库。

这是一本关于大数据学习记录的手册,主要针对初学者.做为一个老IT工作者,学习是一件很辛苦的事情.希望这本手册对帮助大家快速的学习与认识大数据(特指Hadoop Spark),为了不让初学者一下接触爆炸式的新概念,我们会以实验先行,概念跟进的方式进行课程学习,这样有利于大家快速进入状态,而不至于一直深陷逻辑概念出不来,但是每个人的学习方式不一样,仁者见仁智者见智吧.

Google Python 开源项目风格指南

HyperDL-Tutorial 是一个深度学习相关的系列文章，总结了我们在深度学习实践中的一些经验。

最近以来一直在学习机器学习和算法，然后自己就在不断总结和写笔记，记录下自己的学习AI与算法历程。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

这是一本用于学习基本数据挖掘知识的书籍。大部分关于数据挖掘的书籍都着重于讲解理论知识，难以理解，让人望而却步。不要误会，这些理论知识还是非常重要的。但如果你是一名程序员，想对数据挖掘做一些了解，一定会需要一本面向初学者的入门书籍。这就是撰写本书的初衷。

数据结构和算法是过去 50 年来最重要的发明之一，它们是软件工程师需要了解的基础工具。