今天给大家整理上一周 GitHubDaily 在微博、知乎平台分享的一些内容。
下面是上周分享的几本开源书籍。
一本免费的 Python 教程,作者是美国计算机科学家,兼密歇根大学教授 Charles Severance,在国外知名教育平台 Coursera 上面开放过多份新手入门教程。
一本免费的深度学习书籍,涵盖听觉、视觉、语言和强化学习四大领域,深入浅出的理论分析和详尽的代码分析。
一本机器学习书籍,该书为斯坦福大学教授 Andrew Ng 著的《Machine Learning Yearning》中文翻译版。
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下面是上周分享一些比较实用的多工具以及一些有趣的资源。
一个收集了好多超级实用的工具网站。
Mac 生产力工具链推荐,助你提升开发效率,含有 Markdown 编辑器、Mac 重度使用工具、终端便捷工具、Chrome 插件等。
一款精致、简洁、扩展性强的开源 Web 浏览器。
一款可以轻松的将多张图片合为一张图的工具。
Windows 95 风格的 React 组件库。
一款完整的小商场系统,技术栈有 Spring Boot 后端、Vue 管理员前端、微信小程序用户前端、Vue 用户移动端。
一款支持一键在终端中打开当前目录或选中目录的 Mac 小工具。
一个静态博客写作客户端,支持对文章进行标签分组,可自定义主题,有多设备同步等功能,可运行在 macOS 和 Windows 平台上。
一款高颜值的划词翻译 Chrome 插件,自带生词簿可与扇贝、有道单词同步,并基于人记忆曲线进行「吐司弹词」助你背单词。
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接下来分享的是一些学习资料整合。
一份可作为你学习机器学习导师的指南,为你提供完整学习路径,让你了解更多工具的使用,掌握更多技能。
一份学习 Python 教程,涵盖 Python 初中高级知识点,跟着教程学习让你在 100 天之内从新手到大师级别水平,正在学习 Python 的同学不妨看下。
一份收集整理了所有开源编程技能图谱的集合。
最新 2019 年 Go 开发者的路线图。
一群 Apache 技术栈(以及 AI)的爱好者收集整理了机器学习、深度学习、自然语言处理相关的学习资料。
一份由维也纳数据科学家 Florian Rohrer 整理的 Python 数据科学清单,含各种工具、代码片段、教程、博客等资源。