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RSS订阅原创 如果我重新读一遍统计学本科
《统计学科经典教材推荐：Bickel的统计学方法论》 本文强烈推荐Bickel的统计学教材，认为其兼具数学严谨性与直觉引导，突破了传统教材重推导轻理解的局限。该书特色在于深入探讨统计本质，强调方法背后的假设前提与逻辑动机，对经典统计问题如充分性、似然函数、贝叶斯与频率学派对比等有独到见解。第一册侧重基础思维培养，第二册深入非参数统计等高级内容。作者建议本科生用第一册打基础，研究生用第二册攻关研究难题，并提供了免费获取渠道。这套教材特别适合统计理论、计量经济和理论机器学习方向的学习者，能帮助建立扎实的统计学哲
2025-06-06 09:25:47
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原创 研究者视作“最该啃完的一本基础书”---《机器学习基础》
《Foundations of Machine Learning》是麻省理工的经典机器学习理论教材，系统讲解监督学习、VC维、泛化边界等核心原理，注重数学推导和底层逻辑而非工具使用。该书结构严谨，通过公式推导和精选习题培养读者的理论建模能力，适合作为长期学习的基础读物。尽管对初学者有一定难度，但有助于深入理解算法本质，是夯实机器学习理论基础的必读书目。目前该书资源已整理开放免费获取。
2025-06-05 10:15:48
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原创 如果你有想学懂整个世界的野心，建议你看看这本《金融工程中的蒙特卡洛方法》
《金融工程中的蒙特卡洛方法》是一本系统讲解蒙特卡洛模拟在金融领域应用的经典著作。该书从随机过程建模到风险评估，全面覆盖期权定价、路径依赖产品仿真等核心内容，将金融产品转化为数理模型进行工程化解析。不同于普通金融教材，它融合概率论、数值分析和统计推断等数学工具，展现金融与复杂系统建模的深度关联。本书特别适合金融工程、量化分析和精算建模的学习者，以及希望从编程/理工背景切入金融建模的人士。通过严密的数理逻辑，本书不仅能提升金融定价能力，更能培养对不确定性、风险和系统行为的认知体系。
2025-06-05 10:13:12
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原创 有哪些让你吹爆的学习工具？
发现一款懒人自学神器：输入想学的内容（如区块链），系统自动生成定制课程，提供PPT+AI讲解视频。可调节难度、节奏和授课风格，支持选择语音类型。适合碎片化学习，解决知识点零散难懂的问题。工具已整理好，点击链接即可免费获取。
2025-06-04 10:30:00
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原创 斯坦福新出的计算机数学讲义
这份讲义系统梳理了计算机视觉、机器人、图形学等领域的核心数学基础，涵盖线性代数、变换矩阵、李群李代数等关键概念。通过计算问题驱动的方式，将几何直觉、数学推导与实际应用紧密结合，解答了齐次坐标优势、李代数在机器人运动规划中的作用等典型问题。其清晰易懂的排版和渐进式内容设计，特别适合对3D变换、姿态估计等概念存在理解障碍的开发者。该资源现已整理为电子文档免费共享，包含大量图解和实例说明，是掌握相关领域数学基础的优质学习材料。
2025-06-04 10:15:55
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原创 悄悄给大家说一个，普通人进入AI行业的方法
吴恩达分享AI学习资源：顶级专家精心录制基础课程并编写《AI转行指南》，系统讲解技能学习、求职面试等全流程。该书提供免费获取渠道，为转行AI者提供实用指导。吴恩达用实际行动降低AI学习门槛，值得学习者珍惜这些宝贵资源。
2025-06-04 08:45:00
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原创 推上疯传的微软AI agent课
微软推出的AI Agent构建教程在推特爆火，该教程从原理到实现细节全面讲解，配合代码演示，适合想深入了解RAG、Agent等技术原理的开发者。课程涵盖ReAct、Planner-Executor等热门架构，提供可运行的代码实现，信息密度高且易于理解。配套GitHub代码完整，无需自行猜测实现步骤，比单纯调用API的项目更有深度。教程已整理好免费获取链接。
2025-06-03 09:59:01
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原创 谷歌放大招！Prompting指南101：一站式Prompt工程解决方案，让你的工作效率飙升300%！
谷歌发布《Prompting Guide 101》实用手册，聚焦如何将大模型应用于日常工作场景。不同于技术文档，它提供可直接套用的提示词模板，涵盖市场、客服、HR等多领域案例，围绕角色、任务、上下文和输出格式四个核心要素展开。手册采用企业级图文结构，帮助用户快速提升提示词质量，解决实际工作问题。现已整理资源供获取使用。（98字）
2025-06-03 09:56:54
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原创 日本人写的AI科普书也太好懂了
如果你平时对 AI 好奇、但又被各种复杂教程劝退，那强烈推荐你从这本书开始。通俗易懂、结构清晰、图文并茂，甚至还有小漫画辅助理解。”这样的概念都能让你秒懂。对刚入门的人来说，真的是“Deep Learning 为什么这么火？为什么 AI 被称为“下一代工业革命”？神经网络到底是怎么“模仿人脑”的？AlphaGo 背后用了什么技术？”这件事上，真正做到了极致的例子。日本人写的 AI 书就是不一样！而且作者非常贴心地做了。
2025-05-30 08:57:31
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原创 日本人给文科生写的算法书
《文科生也能轻松上手的算法入门书》推荐一本适合零基础读者的算法科普书。该书采用通俗易懂的语言和手绘插图讲解排序、递归等概念，避免复杂公式带来的阅读压力。作者以"不炫技"的方式循序渐进地讲解，特别适合被传统教材劝退的文科生、编程新手或对算法感兴趣的读者。这本书能让读者在轻松阅读中建立算法思维，是培养算法直觉的理想入门读物。
2025-05-30 08:47:54
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原创 挖到宝了！这本《深度学习推荐系统》直接把巨头们的家底都给“扒”了！
《深度学习推荐系统实践指南》是一本聚焦工业级应用的硬核技术书籍。该书突破传统理论框架，深度解析YouTube、阿里等大厂的推荐系统落地经验，涵盖深度学习、生成式AI等前沿技术，详细讲解模型训练、特征工程等全链路实践方案。业界专家评价其"为工程师提供了强有力的工具支持"，特别适合算法工程师、研究人员及推荐系统学习者。书籍内容包含大量一线工程细节，是掌握推荐系统最新进展的实用指南。目前已提供免费获取渠道。
2025-05-28 09:23:45
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原创 一本不可多得的《算法竞赛》好书！俞勇推荐
如果你是个算法竞赛的新手，或者正打算入门这个领域，那罗勇军老师的《算法竞赛》这套书你一定不能错过。这本书内容全面，覆盖了从基础数据结构到高级图论的十个专题，几乎包含了算法竞赛的所有考点。每个知识点都有详细的理论解释和经典例题，还有实用的模板代码，让你能快速上手。罗老师不仅在理论上有深入的研究，他还是华东理工大学XCPC集训队的教练，带领队伍在各大比赛中屡获佳绩。这样的实战经验，让他的书不仅仅是理论的堆砌，更多的是教你如何在实际比赛中运用这些知识。
2025-05-26 13:53:24
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原创 数据科学家不得不知的线性代数基础
《高级线性代数：基础到前沿》是一本641页的数值线性代数教材，专为研究生设计。该书通过理论、算法与编程实践相结合的方式，生动讲解正交性、线性系统求解和特征值问题等核心内容。作为德克萨斯大学奥斯汀分校的课程教材，它被广泛应用于计算机科学、工程等多个领域，并在edX平台开放为MOOC课程。该书提供完整的配套资源（视频+练习+代码），适合希望深入掌握线性代数应用的学习者。
2025-05-26 13:49:52
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原创 MIT教授线代笔记《线性代数与数据学习》，手撕深度学习就靠它了！
在数学界，尤其是线性代数的领域，有一份资料因其精炼和深刻而广受赞誉，它就是Gilbert Strang教授的12页线性代数笔记。这份笔记以其简洁明了的方式总结了线性代数的核心要点，在全球范围内被无数学生和专业人士奉为学习宝典，。这份笔记的作者，Gilbert Strang，是麻省理工学院（MIT）的荣誉退休教授，**他在线性代数和数学分析领域有着深厚的造诣。**Strang教授以其清晰的教学风格和对数学的深刻理解而闻名，。现在，这位备受尊敬的教授带来了他的新作——。
2025-05-26 13:35:41
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原创 独立开发者如何赚300万
这篇文章介绍了一位从iOS独立开发者转型为创业者的经历。他在2014年开始开发iOS应用，但直到2021年才意识到自己在产品推广方面的不足。2019年，他跳过产品经理阶段直接创业，但直到2022年才学会如何打造真正有价值的产品。他分享了自己从技术开发到运营心理情感业务和宗教饰品的转变，以及这一过程中的挑战和成长。文章还提供了一个链接，方便读者获取更多详细内容。
2025-05-23 12:55:29
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原创 Claude泄露的25K提示词，比大多数prompt教程有用多了
你如果在研究 prompt engineering、做 AI 应用、写 Agent 或者研究 RAG，这份提示词的写法很值得抄下来、分析一遍再分析一遍，这个提示词正好暴露出他们是怎么用语言一步一步构建一个“有边界的智能体”的。**不是写得多就好，而是他们真的知道该怎么“用语言控制模型的行为”。它不只说“你是一个助手”，而是像写小说一样铺垫人格特质、语言风格、价值观倾向，甚至对用户该不该讨好、能不能幽默、哪些领域可以引导、哪些话题坚决不碰，写得非常细。
2025-05-23 09:30:57
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原创 他写了一本近800页的数据分析开源书，竟然引领了整个数据科学界的潮流！
今天推荐一本由资深数据分析师编写的《数据分析必知必会》手册，适合所有对数据分析感兴趣的人阅读。手册内容涵盖从初级到高级数据分析师应掌握的技能，解答了如转行、职业发展等常见问题，并详细介绍了数据分析师的工作内容和职业路径。作者凭借超过40个数据项目的实战经验，提供了数据赋能、用户运营、算法模型等14个章节的深入分析。手册近800页
2025-05-22 15:41:38
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原创 AI 教程看这几篇官方出品的就够了
👉Anthropic 的《Building Effective Agents》就更偏系统设计层面，它会跟你讲“Agent 和普通聊天机器人的本质区别是什么”、“为什么任务要显式分解”、“什么时候用 tool-use，什么时候不该用”，比起面向大众，这个更适合开发者和产品经理参考。📌 比如Google Gemini 的《Prompting Guide 101》，不仅告诉你“什么是好 prompt”，还结合 Gmail、Docs 等工具教你怎么具体落地，信息密度很高。
2025-05-22 15:31:18
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原创 如果你想造自己的agent，让微软教你
微软推出了一门面向初学者的AI Agent课程，该课程在外网广受关注，已获得近2万星。课程内容包括文本教程、视频讲解和全套代码，并配有中文翻译，适合完全没有接触过AI Agent的新手。课程从基础概念讲起，涵盖Agent的定义、典型结构、任务规划、工具调用等，甚至涉及多智能体协作与冲突处理。课程特别强调设计思想，不仅提供代码，还解释架构设计背后的原理和实际风险。课程内容深入，适合自学，为进军AutoGPT、AgentOps等项目提供启发，非常推荐。
2025-05-21 09:38:20
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原创 如果早看到这个微积分教程就不会挂科了
《Calculus One》是Coursera上的一门单变量微积分公开课，尽管是2015年的教程，但至今仍被许多人视为最理想的微积分入门课程。该课程以“概念动机”为核心，通过5分钟左右的短视频，清晰讲解每个知识点，避免了传统课堂的冗长和复杂。课程从生活中的实际问题出发，如车速变化与总路程的关系，帮助学习者建立数学直觉和概念框架，而非直接陷入复杂的公式和理论。相比MIT的18.01公开课，该课程更适合自学者，信息密度高但不过载，适合碎片化学习。此外，老师的讲解充满热情，极具感染力，能够有效减少学习者的疏离感。
2025-05-21 09:26:07
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原创 历经十载磨砺，Twitter全栈工程师倾力打造《深入理解数据结构》，漫画与故事结合，高中生就能学懂（附PDF下载）
《深入理解数据结构》是一本专为程序员和数据分析师设计的指南，旨在帮助读者轻松掌握数据结构的核心知识。书中通过生动的例子、行业故事和丰富的图表，将复杂的数据结构知识变得简单易懂。内容涵盖从基础数组到高级图结构的广泛主题，每个数据结构都配有完整的Python代码实现，便于读者动手实践。无论你是初学者还是希望复习已有知识，这本书都能提供有效的学习路径，帮助你在编码挑战中选择最佳的数据结构解决方案，并理解其时间和空间复杂度。立即下载免费PDF，开启你的数据结构学习之旅。
2025-05-19 13:51:29
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原创 读完这本trading神书，堪比在投行混了 5 年！
《The Complete Guide to Trading》是一本全面的交易入门指南，深入探讨了量化金融的多个领域。书中涵盖了固定收益、货币、股票、ETF、商品期货及外汇市场，并详细解析了随机漫步理论、基本面与技术分析、股票图表解读以及价值投资与成长投资的区别。此外，书中还介绍了技术分析的基础知识，包括ADX、三角形态、Trin、MACD等指标及趋势跟踪策略。无论是金融交易新手还是专业人士，都能从中获益，尤其适合计划从事量化分析的留学生。书籍提供免费PDF下载，极具参考价值。
2025-05-19 13:48:22
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原创 斯坦福大学权威讲义：《统计学与信息论》
本书从信息论的角度出发，探讨了信号处理、统计学、机器学习和优化等领域的内在联系，旨在通过信息论工具揭示数据分布的基本极限，并开发最优的统计推断和机器学习程序。全书分为四个部分：第一部分回顾基本信息论概念和指数族模型；第二部分研究基本极限，推导统计问题的收敛速率下界；第三部分重新解释信息论概念，提供熵和信息的操作性解释；第四部分探讨随机优化和在线博弈。本书通过信息论技术，帮助读者避免错误决策，理解任务的不可能性，并计算解决统计问题所需的数据量。
2025-05-15 09:25:26
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原创 博士生的高级统计学资源---《贝叶斯推断：理论、方法、计算》
在数据科学的世界里，贝叶斯推断正变得越来越重要。它不仅帮助我们处理不确定性，还在决策制定中扮演着关键角色。《**贝叶斯推断：理论、方法、计算》**这本书，就是为那些渴望深入了解这一领域的人准备的。本书的作者，，都是统计学界的权威人物。茨万齐格教授在乌普萨拉大学担任数学统计学教授，她的学术背景和研究兴趣涵盖了理论统计和计算密集型方法。艾哈迈德副教授同样在乌普萨拉大学统计学系任教，他的专长包括高维推断和数学统计。他们的专业知识和经验，为这本书的内容增添了分量。
2025-05-15 09:22:13
291
原创 整理了10个能写进简历的数分项目
本文推荐了10个高质量的数据分析项目，涵盖离线分析、实时流处理、可视化和建模预测等多个领域，适合不同技术背景的开发者。这些项目使用真实的大规模数据集，如淘宝用户行为、深圳通刷卡数据等，工具链完整，包括Hive、Kafka、Flink、Pandas等。每个项目都配有详细的说明文档和数据集，不仅能够帮助开发者提升技能，还能直接用于简历中，展示对大数据处理、实时分析、数据可视化及预测建模的实战能力。特别适合投递数据仓库、数据分析、算法建模等岗位的求职者。项目文档可免费获取，为开发者提供了宝贵的学习和实战资源。
2025-05-14 10:04:46
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原创 04女大勇闯腾讯算法岗
大厂面试竞争激烈，准备充分是关键。建议求职者提前刷面经，熟悉面试流程和技巧。本文作者分享了自己从备战到成功上岸的全流程经验，并提供了珍藏的面经和高频知识点，助力大家顺利通关。此外，还提供了免费获取面试真题的通道，帮助求职者更好地准备面试。
2025-05-13 15:31:55
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原创 张量也能可视化了！对数学表达的降维打击
学习 PyTorch 时，张量的维度操作常常令人困惑。许多教程直接介绍方法如 .unsqueeze(1)，但缺乏背后的逻辑解释，导致理解困难。然而，一本新书通过引入张量图的图形化语言，将复杂的张量运算转化为直观的图形连接，显著降低了处理高维数据时的认知负担。书中通过图示清晰地展示了操作前后的形状变化、维度调整、数据挤压、内存共享等，使读者一目了然。例如，.expand() 和 .repeat() 的区别通过图形明确标注，比文字解释更为有效。这本小册子虽然篇幅不长，但视觉化效果极佳，可作为 PyTorch 中
2025-05-13 09:27:12
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原创 其实谷歌就有官方的机器学习课
阮一峰推荐的谷歌官方课程备受关注，课程质量有保障，学习资源免费开放。通过官方渠道获取课程，与业界大咖同步学习，提升自我技能。课程链接已提供，感兴趣者可立即行动，把握学习机会。
2025-05-13 09:18:32
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原创 推上大佬强推的数据分析课
本文推荐了一门数据分析课程，特别适合零基础学习者。课程内容涵盖从基础工具（如Excel、SQL、Power BI）的使用到项目实战和求职技巧，由讲师Alex详细讲解，案例贴近实际工作，易于上手。此外，还提供了一个浓缩版视频，适合时间紧张的学习者快速掌握数据分析的入门要点。课程资源已整理并提供免费获取链接，方便大家学习。
2025-05-12 08:59:08
954
原创 还得是麻省！用AI做任何事的跨界新课来了
尽管DeepSeek、GPT等大模型在文字处理上表现出色，但它们仍局限于虚拟语言空间，无法真正“理解”世界。这门课程的核心在于突破这一局限，从底层原理出发，探索如何让AI具备多感官能力，如视觉、听觉、触觉等，甚至未来可能发展出嗅觉和味觉。课程通过实际案例，如AI解读CT片、听懂方言、避障机器人等，展示了多模态AI的潜力。当AI能同时处理文字、视频、音乐、医疗数据时，将带来革命性应用，如手术直播中的实时预警、音乐情感的艺术创作等。这门课程为医疗、艺术、机器人等领域的从业者提供了前沿的跨界学习机会。
2025-05-12 07:45:00
166
原创 微软爸爸的机器学习课终于抬上来了
微软推出的这门机器学习课程专为新手设计，时长12周，共24节课，已获得超过70k的星标。课程内容循序渐进，涵盖机器学习的基本概念和实用技能，基于Scikit-learn库，不涉及深度学习或神经网络。通过丰富的案例，如北美南瓜市场定价、泛亚洲菜系分类、尼日利亚音乐品味聚类分析等，帮助学员从理论走向实践。课程经过MIT授权，提供代码示例和练习，支持Python实践，并配备Azure云支持，方便云端操作。无论学生还是转行者，这门课程都是快速入门机器学习的理想选择。课程免费获取，适合零基础学员。
2025-05-11 13:46:07
264
原创 50个工业级CV实战案例（含涵盖代码+实测效果）
这套计算机视觉资源包含了50多个实战案例，代码可直接使用，适合初学者和项目开发者快速上手。资源内容扎实，能够帮助用户减少学习过程中的困难。为了方便大家获取，作者已整理好并提供免费下载通道。建议收藏此资源以便随时查阅和学习。
2025-05-11 10:00:00
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原创 余老师pytorch模型训练教程的第二版来了
但说实话，很多人卡住的不是看不懂论文，而是 PyTorch 真正怎么用、模型到底怎么搭、训练过程中各种细节要怎么调，网上资料要么太碎要么太老，中文系统教程更是少得可怜。这两天重新翻了余霆嵩老师出的**《PyTorch实用教程》（第二版）**，真的想说一句——如果你偏爱用中文学，这可能是目前最扎实、最系统的 PyTorch 教程了。说实话，如果你不是只想调调开源代码，而是真的想用PyTorch把模型训明白、训好看、训得稳，这套教程是非常值得啃完的，省了我很多绕远路的时间。
2025-05-10 10:00:00
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原创 美团的骑手都快被算法卷死了
美团在各个环节和场景中广泛应用了机器学习和数据挖掘等AI技术，并正在研发无人配送系统。然而，无人配送车在实际操作中遇到了被骑手踢踹的问题。美团内部工程师的经验总结了一本书，涵盖了用户画像、文本图像处理、广告、搜索推荐等多个研发部门的真实案例。这本书侧重于AI技术在真实业务场景中的应用，对于希望进入大厂从事人工智能工作的读者具有很高的参考价值。为了方便读者获取，该书已整理并提供免费下载链接。
2025-05-10 09:30:38
218
原创 哥大新课：计算机视觉第一原理
重点是，这门课不光讲理论**，还会连接神经科学、艺术史等跨学科视角，学起来既硬核又有趣**。想打好计算机视觉基础或者未来往这方向发展，上完这门课这门课，起点就超过90%的人了。哥大出了一个计算机视觉的课，内容从零开始，很适合想系统入门的小白或者对视觉技术底层原理好奇的同学。Slides 也整理得超详细，全是干货，随时翻阅超方便。
2025-05-10 09:02:05
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原创 给这个印度老哥的计算机视觉课跪下了
印度讲师提供的深度学习计算机视觉课程内容丰富，涵盖了梯度下降优化、卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）等高级技术，特别是它们的架构和反向传播算法讲解详细。课程不仅注重理论，还强调实际应用，包括图像描述、物体检测和通过结构光（SfM）技术进行3D场景重建等内容。课程资源已整理并提供免费下载链接，适合对深度学习计算机视觉技术感兴趣的学者和开发者。
2025-05-10 08:30:00
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原创 推上大佬怎么都在学浙大的大模型教程
代码示例也有，基于 Python 的那种，简单跑一跑就能上手试试，虽然不是那种手把手教你写模型，但对想自己摸索的人来说够用了。篇幅不算长，但内容挺扎实，前沿的东西也稍微提了点，像优化方法和部署啥的都有涉及。挺不错的，推荐一下。浙大这个大模型教程最近在推上还挺火的，跟风看了看，确实挺不错。写得挺顺溜，逻辑清晰，里面还挺贴心地放了不少图表，把那些抽象的东西可视化了，看着很明白。为了方便大家学习下载，我这边已经整理好了，
2025-05-09 10:12:13
151
原创 其实大佬已经告诉普通人要怎么进入AI行业了
从转化需要的哪些技能，怎么学，怎么规划你的AI职业，去哪里找可以写简历的项目，怎么找工作，投简历，面试，怎么利用你现有的人脉等等。是一个非常系统的转AI的指南。吴恩达他真的，我哭死。吴恩达虽然自己已经是AI的大牛，但是经常自己一个麦一个电脑，就在家里给大家录各种AI的启蒙教程。就是希望每个人都可以有学习AI的资源，他写的这本AI转行指南也是。很多人都想入行AI但是没有什么头绪，其实世界上顶级的AI专家已经告诉你答案了。
2025-05-09 10:00:00
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原创 哪些统计学的书让你相见恨晚
特别适合数学爱好者或研究生系统学习。在这本书这里，概率论不是玄学，就像玩拼图一样有意思，学起来有种抽丝剥茧的快感。其实很多人都是对概率和统计有天然的兴趣的，比如抽卡的概率是怎么回事，买房租房到底看到多少套房子做决策比较好？测度论、随机过程这些高大上的内容，这本书能讲得跟数手指头一样直白，连鞅理论这种硬核话题都被他拆得跟搭积木一样。这本书籍不太好找，为了方便的大家学习，我这已经给大家整理好了。这本书最大的亮点就是。
2025-05-08 14:33:12
265
原创 天杀的…离散数学天花板终于被我找到了
书里还讲到了递归、算法分析等内容，在工作中遇到需要优化算法、处理大数据时，这些知识能帮助我选择更高效的方案。像集合理论、逻辑运算这些基础内容，虽然看起来简单，但无论是在构建数据库、解决逻辑问题，还是编写代码时，都有广泛应用。组合数学这一块，我自己工作中也经常会用到，特别是在数据分析的时候，常需要运用排列、组合等方法来做决策分析或者预测模型。书中提到的图论，比如最短路径算法、网络流问题等，很多时候都能应用在路由优化、通信网络等实际问题中。斌叔说这本书里的数学是他接下来的20年职业生涯中用得最多的。
2025-05-08 11:21:30
309
Introduction to the Calculus of Variations, 4th Edition 9781800615267.pdf
2025-05-29
【深度学习推荐系统】基于深度学习的推荐系统模型优化与行业应用实践：构建高效智能推荐引擎的关键技术解析探讨了深度学习
2025-05-28
toaz.info-maa-problem-book-series-j-douglas-faires-first-steps-for-math-olympians-us-.pdf
2025-04-15
Advanced Machine Learning Algorithms for Complex Financial Applications 9781668444849.pdf
2025-05-29
240531-Interpretable Machine Learning with Python - Second Edition.pdf
2025-05-29
Learn AI-Assisted Python Programming With GitHub Copilot and ChatGPT
2025-06-02
R for Data Science 2nd Edition 9781492097402.pdf
2025-05-29
Practicing Trustworthy Machine Learning 9781098120276 - 副本.pdf
2025-05-29
Building Recommendation Systems in Python and JAX 9781492097938 - 副本.pdf
2025-05-29
Representation in Machine Learning 9789811979071.pdf
2025-05-29
Practical Time Series Analysis 9781492041658 c.pdf
2025-05-29
the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier-vf.pdf
2025-05-29
A Roadmap for Enabling Industry 4.0 by Artificial Intelligence 9781119904854 - 副本.pdf
2025-05-29
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