weixin_45136615的博客

此书是国内外深度学习课的第一教材，本人以前上 DL 课用过。坦白说，之前都盯着 PPT 看，没来得及好好看书。近来看 KAN 论文准备回顾下 MLP 的时候，翻起了这本老古董。重读之后，发现书上有很多让人惊喜的细节。短短的一个 induction，涉及了非常多神经网络抽象的知识。通过阅读这本书，我不仅巩固了之前学过的知识，还学到了许多新的观点和技巧。这些知识和技巧不仅对我的学术研究有所帮助，更对我的实际工作产生了积极的影响。

1️⃣ 《Python编程：从入门到实践》这本书简直就是Python新手的福音！它以深入浅出的方式，带你一步步走进Python的大门，从基础语法到实战项目，应有尽有。无论是想要系统学习，还是急于上手实践，这本书都能完美满足你的需求。2️⃣ 《Python编程快速上手：让繁琐工作自动化》这本书将教你如何利用Python轻松实现工作自动化，解放双手，提升效率。它不仅教会你Python的核心知识，更注重实际应用，让你快速感受到编程带来的便捷与乐趣。职场加分技能，get√！

简直就是算法小白们的福音，让你轻松跨越算法门槛，成为算法界的璀璨新星！这本书采用简单易懂的语言，详细介绍了各种基础算法和数据结构。每章节都配备了丰富的练习题和思考题，帮助你巩固所学知识，并引导你深入探索算法的无限可能。.✅书里没有复杂的公式，冗长的代码，只有生动有趣的图解，让你在轻松愉快的氛围中，不知不觉就掌握了算法的核心精髓！✅内容结构很简单，主要讲解常用的7个数据结构：链表、数组、栈等等；以及26种常见算法：二分查找、冒泡排序等等，基础而且实用。

最近在学习机器学习的同学🈶福啦！！今天给大家分享一本机器学习神书！！👇🏻👇🏻这本书的作者是新加坡咨询公司Octagon量化总监王圣元，他是机器学习的坚实簇拥者，发表过大量机器学习领域的文章，这本**《快乐机器学习》**就是他的代表作之一！✅1.机器学习是什么？✅2.机器学习的可行性在哪？✅3.机器学习怎么学？✅4.如何学好机器学习？💡全书根据这四个主题展开对机器学习的细致性讲解，内容涉及到机器学习的各个方面，包括线性回归、对率回归、正则化回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等经典算法。

信我吧 你的Python就稳了！今天，向大家分享一份精心整理的Python学习指南，它不仅全面覆盖了Python学习过程中的基础知识点与核心语法，更以简洁明了的方式呈现，让你轻松上手，稳步前行。不论你是偏爱电子版的便捷学习，还是倾向于纸质版的深度沉浸，这份资料都能完美适配你的需求。电子版学习，随开随学；纸质版打印，随时随地，查阅无忧，学习更高效！第一章：初识Python世界 —— 带你轻轻推开Python的大门，领略其独特的魅力与广泛的应用前景。

你还在为深度学习的大坑发愁吗？别怕，牛津大学博士Andrew Trask带着他的神作《Grokking Deep Learning》来救场啦！作者采用易于理解的方式，讲解了整本书的内容，值得好评的就是每一章都有示例代码，将指导你从基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家Andrew W．Trask以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，书中各种插画丰富生动，是学习深度学习的入门好书！数学小白也能玩转AI？没错！Andrew大神早就想到了！《图解深度学习》对零基础超友好，只需高中代数+

本手册适用范围为：对系统最大化深度学习模型性能感兴趣的工程师和研究人员，包括个人和团队（需要掌握机器学习基本知识和深度学习概念），其中内容主要聚焦超参数调整，因为这是作者们在工作中耗时最多、收获也最多的环节。》，它是由谷歌和哈佛大学联合出版的，这个项目从上线到现在已经收获了**25.4K的标星！**实用性得到了大家的验证可以放心使用！今天的分享就到这里。如果大家需要这本书的PDF电子版与配套代码可以无偿发送给大家！今天给深度学习领域的同学来分享一本《如何决定每次训练运行步数。训练过程中的其他经验。

这份教程是由李宏毅老师于》课程上整理和优化的，这份教程共历时5年，修改了513次！其中涵盖了机器学习、深度学习基础、神经网络和trasfoemer等19个章节。内容全面而深入，小白也可以轻松入门！，包含了深度学习基础、自注意力机制、Transformer、神经网络等等，甚至连最新的ChatGPT、大模型都有讲解，内容的非常的全面，即使新手也能轻松入门！

它是一门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的学科。作为一套数据驱动的方法，机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别和机器人等领域。机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身。机器人的控制领域：工业机器人、机械臂、多足机器人、扫地机器人、无人机等。

*自学网上资料多，但质量参差不齐；资料杂乱又不成体系，而且缺乏企业级项目实战；应用方向太多了，没有全面的学习路径不知道怎么选择**。整理出了一套系统的学习路线，这套资料涵盖了诸多学习内容：开发工具，基础视频教程，项目实战源码，51本电子书籍，100道练习题等。相信可以帮助大家在最短的时间内，能达到事半功倍效果，用来复习也是非常不错的。

在本指南中，我们探讨了开始学习之旅所需了解的所有内容，包括 Python 的基础介绍、日常应用和就业市场需求，还有学习计划以及学习步骤。学习 Python 所需的时间可能会有很大差异，具体取决于你之前的编程经验、你想要掌握的概念的复杂性以及你可以投入学习的时间。书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。R ：学习基础知识需要 1-3 个月，高级主题需要 4-12 个月。