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GitHub 官方推荐的 20 个免费教程(下)

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GitHubDaily
发布2019-04-23 15:02:36
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发布2019-04-23 15:02:36
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文章被收录于专栏:GitHubDailyGitHubDaily

GitHub 官方在去年发布过一篇文章,总结了 GitHub 上最受欢迎的 20 个课程仓库。

因为列表较长,所以将文章拆分为两次发送,昨天发了第一篇,今天这篇是第二篇。

基于 Star 数排名的 5 个仓库

6. 应用数学基础课程

杨百翰大学在 GitHub 上托管的应用数学基础课程。

另外他们正在为该课程编写四本教科书,有关课程的信息也会在 GitHub 页面上提供。

该组织有几个其他的课程正在研发,但这个仓库 Star 数是最高的。

关注 GitHubDaily 公众号,后台回复「407」获取课程地址

7. Michael 的数据科学课程

Michael Alcorn 的数据科学课程附有一本指南,同样托管在了 GitHub 上,这个课程是他被别人问及如何进入这个行业之后编写的。

8. 如何使用 Python 进行深度学习

本课程由 Lesley Cordero 和 Dan Schlosser 编写。

在教你如何一步步构建和训练神经网络之前,该课程会先介绍 Python 的相关配置、基础使用以及深度学习的一些背景信息。

9. Minecraft U 课程

Minecraft U 将通过 Minecraft 作为桥梁来教授儿童学习编程。

第一节课会从最基础计算机知识开始讲起,如,如何使用计算机,因此对于不太懂计算机的人来说,该教程再合适不过了。

同时,课程也分为了多个等级,每一级都对应不同的年龄段与编程经验。

在该课程中,老师会引导学生学习电力、编程、Java 和产品管理等知识,同时也会让学生了解如何解决实际问题。

10. 网络安全

该课程目的在于为高中网络安全课程奠定基础。

课程特色是每个单元既可以作为独立课程进行教学,也可以合并为一整年作为完整课程教授。

同时,每个单元都会附带教学指南、学生目标,活动建议、问题评估等内容。

基于 Fork 排名的 5 个仓库

6. 「Hear Me Code」Python 课程

位于华盛顿特区的 Hear Me Code 是一个为女性提供免费,适合初学者的课程的组织。此存储库有一个 “Start Here” 指南,适用于之前从未安装或运行过 Python 的用户。

课程分为 16 个部分,每个部分涵盖不同的概念。这个课程的幻灯片也在 GitHub 上托管,所以任何人都可以轻松地自己学习这门课程。

7. 使用 Swift 开发 iOS 应用程序

该课程由斯坦福大学研发,项目仓库包含课程讲义、作业、问题集、PPT 等内容。

同时,该课程也被放到了 iTunesU 上供学生下载学习。

这个课程仓库用表格排版,每一行都包含对应课程的 PPT、示例代码、课程视频等链接。

这种格式的排版也让其他人可以更方便的学习课程的对应主题。

8. 斯坦福视觉识别的卷积神经网络课程资源

该仓库收集整理了斯坦福大学卷积神经网络课程的一些教学资源,以及学生们的课程解决方案。

9. Hadoop 与 MapReduce 介绍

该仓库包含了 Udacity 的《Hadoop 与 MapReduce 介绍》课程的源代码与问题集。

README 中提供了相关基础设置,输入和输出数据文件的文档以及课程问题集的说明,其中包括 Python 和 Java 变体。

10. ACM-ICPC 预备指南

这是一个为期 11 周的编程竞赛准备课程,旨在通过算法挑战帮助你准备面试和改进算法思维。

熟悉编程知识和数据结构,将有助于你学习该高级课程。

关注 GitHubDaily 公众号,后台回复「407」获取课程地址

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-04-07,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 基于 Star 数排名的 5 个仓库
    • 6. 应用数学基础课程
      • 7. Michael 的数据科学课程
        • 8. 如何使用 Python 进行深度学习
          • 9. Minecraft U 课程
            • 10. 网络安全
            • 基于 Fork 排名的 5 个仓库
              • 6. 「Hear Me Code」Python 课程
                • 7. 使用 Swift 开发 iOS 应用程序
                  • 8. 斯坦福视觉识别的卷积神经网络课程资源
                    • 9. Hadoop 与 MapReduce 介绍
                      • 10. ACM-ICPC 预备指南
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