布客·ApacheCN 编程/后端/大数据/人工智能学习资源 2020.11

公告

  1. 我们始终与所有创作者站在一起,为创作自由而战。我们还会提供一切必要的技术支持。
  2. 我们全力支持科研开源(DOCX)计划。希望大家了解这个倡议,把这个倡议与自己的兴趣点结合,做点力所能及的事情。
  3. 我们的部分文档已备份到 PYPI、NPM 和 Docker,详情请查看各个文档 README 中的“下载”一节。
  4. ApacheCN 项目的最终目标:五年内备份并翻译 Github 上的所有教程(其实快被我们啃完了,剩下的不多了)。
  5. 警告各位培训班:对 ApacheCN 宣传文章的举报,也将视为对 ApacheCN 的挑衅。我们不像友社那么好欺负,自己看着办。
  6. 请关注我们的公众号“ApacheCN”,回复“教程/路线/比赛/报告/技术书/课程/轻小说/漫画/新知”来获取更多资源。

编程语言

  1. Java
    1. On Java 8 中文版(Java 编程思想第五版)↗
    2. Effective Java 中文第三版
    3. Java 编程思想
    4. Java 8 简明教程
    5. Java 从 0~1 个人笔记
    6. Java8 中文官方教程📚🚧
    7. JavaTutorialNetwork 中文系列教程📚
    8. HowToDoInJava 中文系列教程📚
    9. JavaBeginnersTutorial 中文系列教程📚
  2. Python
    1. ApacheCN Python 译文集📚
    2. Think Python 中文第二版
    3. 笨办法学 Python · 续 中文版
    4. PythonSpot 中文系列教程📚
    5. PythonBasics 中文系列教程📚
    6. PythonGuru 中文系列教程📚
  3. JavaScript
    1. JavaScript 编程精解 中文第三版
    2. 写给不耐烦程序员的 JavaScript🚧
  4. C
    1. 笨办法学 C 中文版
  5. PHP
    1. 手把手教你写 PHP 协程扩展
  6. Ruby
    1. 我爱 Ruby🚧
  7. 综合
    1. TutorialsPoint 中文系列教程📚
    2. BeginnersBook 中文系列教程📚
    3. ZetCode 中文系列教程📚
    4. Succinctly 中文系列教程📚🚧
    5. Programiz 中文系列教程📚
    6. Guru99 中文系列教程📚🚧

后端/大数据

  1. Spark 2.2.0 中文文档
  2. Storm 1.1.0 中文文档
  3. Kafka 1.0.0 中文文档
  4. Beam 中文文档
  5. Zeppelin 0.7.2 中文文档
  6. Elasticsearch 5.4 中文文档
  7. Kibana 5.2 中文文档
  8. Kudu 1.4.0 中文文档
  9. Spring Boot 1.5.2 中文文档
  10. Airflow 0.10.2 中文文档
  11. HBase 3.0 中文参考指南
  12. Flink 1.7 中文文档
  13. Django 1.8 中文文档
  14. Hudi 0.5 中文文档
  15. HighScalability 中文示例📚🚧

工具

  1. Numpy 技术栈中文文档
    1. Numba 0.44 中文文档
    2. Cython 3.0 中文文档
  2. Scapy 中文文档
  3. 笨办法学 Linux 中文版
  4. Git 中文参考🚧
  5. Scrapy 1.6 中文文档
  6. PyQt4 中文文档🚧
  7. 命令行的艺术
  8. rpy2 2.8 中文文档🚧
  9. Gitlab 中文文档🚧

区块链

  1. Solidity 中文文档

数学笔记

  1. MIT 公开课课本/笔记
    1. MIT 18.06 线性代数笔记
    2. MIT 18.03 写给初学者的微积分🚧

数据科学文档

  1. Numpy 技术栈中文文档
    1. NumPy 1.11 中文文档🚧
    2. Pandas 0.19.2 中文文档🚧
    3. Matplotlib 2.0 中文文档
    4. statsmodels 中文文档🚧
    5. seaborn 0.9 中文文档
  2. SimuPy 中文文档↗
  3. PyMiner 开发者指南

数据科学教程

  1. QuantLearning - Python 量化交易教程整理📚
  2. ApacheCN 数据科学译文集📚
  3. ApacheCN 数据科学和人工智能知识库📚
  4. DataWhale 开源数据科学教程↗
    1. Joyful Pandas
  5. 斯坦福公开课课本/笔记
    1. 斯坦福 STATS60 课本:21 世纪的统计思维🚧
    2. 斯坦福博弈论中文笔记🚧
  6. UCB 公开课课本/笔记
    1. UCB Data8 课本:计算与推断思维
    2. UCB Prob140 课本:面向数据科学的概率论🚧
    3. UCB DS100 课本:数据科学的原理与技巧🚧
  7. 复杂性思维 中文第二版
  8. 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版
  9. 数据科学 IPython 笔记本📚
  10. 数据可视化的基础知识

CS 教程

  1. 计算机公开课推荐
  2. LeetCode,HackRank,剑指 offer,经典算法实现(已停更)📚
  3. GeeksForGeeks 翻译计划📚🚧
  4. UCB 公开课课本/笔记
    1. UCB CS61a 课本:SICP Python 描述
    2. UCB CS61b 课本:Java 中的数据结构🚧
  5. UIUC CS241 系统编程中文讲义🚧
  6. 数据结构思维
  7. 操作系统思维
  8. 中国大学 MOOC 计算机操作系统笔记
  9. 简单数据结构实现
  10. 司镜的数据结构课程(持续更新)🎥
  11. 从零编写简单的数据库

AI 教程

  1. AILearning - 机器学习实战📚🎥
  2. AI 路线图(知识树)📝
  3. ApacheCN 深度学习译文集📚
  4. Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南第二版
  5. Machine Learning Mastery 博客文章翻译📚🚧
  6. DataWhale 开源 AI 教程↗
    1. 南瓜书(西瓜书公式推导解析)
    2. Daily Interview - 人工智能面经
    3. 李宏毅机器学习笔记
    4. 钥匙书(机器学习理论导引笔记)
  7. 斯坦福公开课课本/笔记
    1. 斯坦福 CS229 机器学习中文笔记↗
    2. DeepLearning.ai 深度学习中文笔记↗
    3. 斯坦福 CS224n 自然语言处理中文笔记🚧
    4. 斯坦福 CS234 强化学习中文笔记
  8. UCB 公开课课本/笔记
    1. UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记
  9. Girls In AI:面向编程零基础女孩子的AI算法工程师养成计划📚↗
  10. 台湾大学林轩田机器学习笔记
  11. Python 自然语言处理 中文第二版
  12. PyTorch 自然语言处理中文版
  13. PythonProgramming.net 中文系列教程📚
  14. 面向机器学习的特征工程🚧
  15. Python 数据分析与挖掘实战(带注释源码)
  16. fast.ai 机器学习和深度学习中文笔记🚧
  17. HackCV 网站文章翻译🚧
  18. 百页机器学习小书🚧
  19. 推荐系统遇上深度学习↗
  20. 可解释的机器学习🚧

AI 文档

  1. Numpy 技术栈中文文档
    1. Sklearn 0.19 中文文档
  2. PyTorch 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文档和教程
  3. XGBoost 中文文档
  4. LightGBM 中文文档
  5. FastText 中文文档
  6. Gensim 中文文档
  7. OpenCV 4.0 中文文档

AI 比赛

  1. Interview:简历指南 + LeetCode + Kaggle📚
  2. 数据科学/人工智能比赛解决方案汇总📝
  3. Kaggle 学习系列视频🎥
  4. 数据科学比赛收集平台📝↗

安全

  1. ApacheCN 网络安全译文集📚
  2. ApacheCN 安全知识库📚
  3. Web Hacking 101 中文版
  4. 米斯特白帽培训讲义
  5. 安卓应用安全指南 中文版
  6. 渗透测试实战第三版(红队版)↗
  7. 生成软件测试🚧
  8. CobaltStrike 4.0 中文用户手册↗

其它

  1. 简历分享系列视频🎥
  2. iBooker 团队知识库📚
  3. 斯坦福 CS183 系列 / YC 创业课系列中文笔记📚
  4. 独立开发/自由职业/远程工作资源列表📝
  5. 通往财富自由之路精细笔记
  6. 5 分钟商学院精细笔记
  7. English - World Travel
  8. Gainlo 面试指南
  9. 校招污点公司记录📝↗
  10. iBooker 布客老实人报
  11. 程序媛计划:儿童性教育项目↗
  12. 环材化生劝退计划
  13. ZhangYi 的博客文章↗
  14. 使用 Qiskit 学习量子计算

组织介绍

我们是布客(iBooker),一个大型开源社区、自媒体和网赚社区,旗下 QQ 群共一万余人,订阅用户至少一万人。Github Star 数量超过 60k 个,在所有 Github 组织中排名前 100。旗下所有网站日 uip 超过 4k,Alexa 排名的峰值为 20k。我们的核心成员拥有 优快云 博客专家简书程序员优秀作者认证。我们建立了公益性文档和教程翻译项目 ApacheCN

与商业组织不同,我们并不会追逐热点,或者唯利是图。作为公益组织,我们将完成项目放在首要位置,并有足够时间把项目打磨到极致。我们希望做出广大 AI 爱好者和个人开发者真正需要的东西,打造真正有价值的长尾作品。

我们要感谢 DatawhaleAI 有道黄海广博士PythonChina苍海国际黑客派GirlsInAIDataSciCompSeanCheneyAI 科技大本营BiliDriveFlyAITesra 的创意和支持。

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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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