ApacheCN 翻译/校对/笔记整理活动进度公告 2019.10.18

ApacheCN_飞龙

发布于 2019-10-25 10:16:14

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请贡献者查看参与方式，然后直接在 ISSUE 中认领。
翻译/校对三个文档就可以申请当负责人，我们会把你拉进合伙人群。翻译/校对五个文档的贡献者，可以申请实习证明。
请私聊片刻（529815144）、咸鱼（1034616238）、或飞龙（562826179）来领取以上奖励。

翻译校对活动

百页机器学习小书【翻译】

参与方式：https://github.com/apachecn/ml-book-100-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/ml-book-100-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/ml-book-100-zh

认领：11/12，翻译：8/12

章节	贡献者	进度
零、前言	@PEGASUS1993	100%
一、介绍	@PEGASUS1993
二、符号和定义	@PEGASUS1993
三、基本算法
四、线性算法剖析	@P3n9W31	100%
五、基本实践	@chengchengbai
六、神经网络和深度学习	@xiemaycherry	100%
七、问题和答案	@LaicZhang	100%
八、高级实践	@LaicZhang	100%
九、无监督学习	@onlyonewater	100%
十、其它学习形式	@kjlintong	100%
十一、总结	@kjlintong	100%

CS234 强化学习讲义【翻译】

参与方式：https://github.com/apachecn/uiuc-cs241-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/stanford-cs234-notes-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/uiuc-cs241-notes-zh

认领：9/15，翻译：8/15

章节	贡献者	进度
Lecture 1	@Everglow0214	100%
Lecture 2
Lecture 3	@Everglow0214	100%
Lecture 4	@Everglow0214	100%
Lecture 5	@Everglow0214	100%
Lecture 6	@Everglow0214	100%
Lecture 7	@Everglow0214	100%
Lecture 8	@Everglow0214	100%
Lecture 9	@Everglow0214	100%
Lecture 10	@Everglow0214
Lecture 11
Lecture 12
Lecture 13
Lecture 14
Lecture 15

MIT 18.03 写给初学者的微积分【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/calc4b-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/calc4b-zh/issues/1

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认领：9/73，校对：0/73

章节	贡献者	进度
第 0 章：为何学习微积分？	@PEGASUS1993
0.1 你应该知道什么	@PEGASUS1993
0.2 什么是微积分？我们为什么要研究它？	@PEGASUS1993
第 1 章：数字	@PEGASUS1993
1.1 什么是数字？有理数	@PEGASUS1993
1.2 小数和实数	@PEGASUS1993
1.3 复数	@PEGASUS1993
复数运算	@PEGASUS1993
1.4 可数集（消遣）	@PEGASUS1993
第 2 章：使用电子表格
2.1 什么是电子表格？
2.2 斐波纳契数
2.3 帕斯卡的三角形
2.4 与电子表格集成
第 3 章：线性函数
3.1 什么是函数？
3.2 线性函数
3.3 线性
第四章：函数的二次型和导数
4.1 更复杂的函数
4.2 二次函数的斜率
第 5 章：有理函数和导数的计算
5.1 有理函数的导数
第 6 章：指数函数，替换和链规则
6.1 最有用函数的导数
第 7 章：三角函数及其导数
7.1 二维数学
7.2 三角学和导数以及加法定理
第 8 章：反函数及其导函数
8.1 反函数
8.2 微分反函数
8.3 更多规则
第 9 章：数值微分和不可微函数
9.1 数值微分
9.2 绘制导数图
9.3 不可微函数
第 10 章：微分的回顾
10.1 复习
第 11 章：微分在求解方程中的应用
11.1 求解方程
第 12 章：反导数
12.1 反导数
第 13 章：曲线下面积;定积分
13.1 区域：定义，名称和符号
13.2 微积分和确定区域的基本定理
13.3 积分的诀窍
第 14 章：数值积分
14.1 数值积分计划
14.2 积分的“规则”
14.3 为什么这些规则有效？
第 15 章：平行数字的面积和体积;行列式
15.1 有符号面积和体积
15.2 表示平行边的图形
15.3 行列式的属性
15.4 求解行列式
15.5 用于求解电子表格中的行列式的爱丽丝梦游仙境方法
第 16 章一些纯数学
16.1 极限和点集拓扑简介
16.2 紧集
16.3 杂注
16.4 Lebesgue 积分
第 17 章：物理的建模应用
17.1 垂直运动建模
17.2 弹簧建模（谐波振荡器）
17.3 受迫振荡
17.4 简单电路
第 18 章捕食者猎物模型
18.1 捕食者猎物模型
第 19 章：求解微分方程
19.1 计划
19.2 一阶微分方程
19.3 二阶微分方程
19.4 行星运动

UIUC CS241 系统编程中文讲义【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/uiuc-cs241-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/uiuc-cs241-notes-zh/issues/1

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认领：6/78，校对：6/78

章节	贡献者	进度
#Informal词汇表
#Piazza：何时以及如何寻求帮助
编程技巧，第1部分
系统编程短篇小说和歌曲
C编程，第1部分：简介	@blue-bird1	100%
C编程，第2部分：文本输入和输出	@hqiwen	100%
C编程，第3部分：常见问题	@hqiwen	100%
C编程，第4部分：字符串和结构	@hqiwen	100%
C编程，第5部分：调试	@hqiwen	100%
C编程，复习题	@hqiwen	100%
进程，第1部分：简介
分叉，第1部分：简介
分叉，第2部分：Fork，Exec，等等
进程控制，第1部分：使用信号等待宏
进程复习题
内存，第1部分：堆内存简介
内存，第2部分：实现内存分配器
内存，第3部分：粉碎堆栈示例
内存复习题
Pthreads，第1部分：简介
Pthreads，第2部分：实践中的用法
Pthreads，第3部分：并行问题（奖金）
Pthread复习题
同步，第1部分：互斥锁
同步，第2部分：计算信号量
同步，第3部分：使用互斥锁和信号量
同步，第4部分：临界区问题
同步，第5部分：条件变量
同步，第6部分：实现障碍
同步，第7部分：读者编写器问题
同步，第8部分：环形缓冲区示例
同步复习题
死锁，第1部分：资源分配图
死锁，第2部分：死锁条件
死锁，第3部分：餐饮哲学家
死锁复习题
虚拟内存，第1部分：虚拟内存简介
管道，第1部分：管道介绍
管道，第2部分：管道编程秘密
文件，第1部分：使用文件
调度，第1部分：调度过程
调度，第2部分：调度过程：算法
IPC复习题
POSIX，第1部分：错误处理
网络，第1部分：简介
网络，第2部分：使用getaddrinfo
网络，第3部分：构建一个简单的TCP客户端
网络，第4部分：构建一个简单的TCP服务器
网络，第5部分：关闭端口，重用端口和其他技巧
网络，第6部分：创建UDP服务器
网络，第7部分：非阻塞I O，select（）和epoll
RPC，第1部分：远程过程调用简介
网络复习题
文件系统，第1部分：简介
文件系统，第2部分：文件是inode（其他一切只是数据…）
文件系统，第3部分：权限
文件系统，第4部分：使用目录
文件系统，第5部分：虚拟文件系统
文件系统，第6部分：内存映射文件和共享内存
文件系统，第7部分：可扩展且可靠的文件系统
文件系统，第8部分：从Android设备中删除预装的恶意软件
文件系统，第9部分：磁盘块示例
文件系统复习题
过程控制，第1部分：使用信号等待宏
信号，第2部分：待处理的信号和信号掩码
信号，第3部分：提高信号
信号，第4部分：信号
信号复习题
考试主题
C编程：复习题
多线程编程：复习题
同步概念：复习题
内存：复习题
管道：复习题
文件系统：复习题
网络：复习题
信号：复习题
系统编程笑话

Cython 3.0 中文文档【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/cython-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/cython-doc-zh/issues/1

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认领：7/37，校对：7/37

章节	贡献者	进度
Cython - 概述	@varyshare	100%
安装 Cython	@varyshare	100%
构建 Cython 代码	@varyshare	100%
通过静态类型更快的代码	@varyshare	100%
基础教程	@varyshare	100%
调用 C 函数	@varyshare	100%
使用 C 库	@varyshare	100%
扩展类型（又名.cdef 类）
pxd 文件
Caveats
Profiling
Unicode 和传递字符串
内存分配
纯 Python 模式
使用 NumPy
使用 Python 数组
进一步阅读
相关工作
附录：在 Windows 上安装 MinGW
语言基础
扩展类型
扩展类型的特殊方法
在 Cython 模块之间共享声明
与外部 C 代码连接
源文件和编译
早期绑定速度
在 Cython 中使用 C ++
融合类型（模板）
将 Cython 代码移植到 PyPy
Limitations
Cython 和 Pyrex 之间的区别
键入的内存视图
实现缓冲协议
使用并行性
调试你的 Cython 程序
用于 NumPy 用户的 Cython
Pythran 作为 Numpy 后端

Numba 0.44 中文文档【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/numba-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/numba-doc-zh/issues/1

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认领：1/73，校对：1/73

章节	贡献者	进度
1. 用户手册	-	-
1.1。 Numba 的约 5 分钟指南	@saltball	100%
1.2。概述
1.3。安装
1.4。使用@jit 编译 Python 代码
1.5。使用@generated_jit 进行灵活的专业化
1.6。创建 Numpy 通用函数
1.7。用@jitclass 编译 python 类
1.8。使用@cfunc 创建 C 回调
1.9。提前编译代码
1.10。使用@jit 自动并行化
1.11。使用@stencil装饰器
1.12。从 JIT 代码中回调到 Python 解释器
1.13。性能提示
1.14。线程层
1.15。故障排除和提示
1.16。常见问题
1.17。示例
1.18。会谈和教程
2. 参考手册	-	-
2.1。类型和签名
2.2。即时编译
2.3。提前编译
2.4。公用事业
2.5。环境变量
2.6。支持的 Python 功能
2.7。支持的 NumPy 功能
2.8。与 Python 语义的偏差
2.9。浮点陷阱
2.10。 Python 2.7 寿命终止计划
3. 用于 CUDA GPU 的 Numba	-	-
3.1。概述
3.2。编写 CUDA 内核
3.3。内存管理
3.4。编写设备功能
3.5。 CUDA Python 中支持的 Python 功能
3.6。支持的原子操作
3.7。随机数生成
3.8。设备管理
3.10。示例
3.11。使用 CUDA 模拟器调试 CUDA Python
3.12。 GPU 减少
3.13。 CUDA Ufuncs 和广义 Ufuncs
3.14。共享 CUDA 内存
3.15。 CUDA 阵列接口
3.16。 CUDA 常见问题
4. CUDA Python 参考	-	-
4.1。 CUDA 主机 API
4.2。 CUDA 内核 API
4.3。内存管理
5. 用于 AMD ROC GPU 的 Numba	-	-
5.1。概述
5.2。编写 HSA 内核
5.3。内存管理
5.4。编写设备功能
5.5。支持的原子操作
5.6。代理商
5.7。 ROC Ufuncs 和广义 Ufuncs
5.8。示例
6. 扩展 Numba
6.1。高级扩展 API
6.2。低级扩展 API
6.3。示例：间隔类型
7. 开发者手册	-	-
7.1。贡献给 Numba
7.2。 Numba 建筑
7.3。多态调度
7.4。关于发电机的注意事项
7.5。关于 Numba Runtime 的注意事项
7.6。使用 Numba Rewrite Pass 获得乐趣和优化
7.7。实时变量分析
7.8。上市
7.9。模板注释
7.10。关于自定义管道的注意事项
7.11。环境对象
7.12。哈希的注意事项
7.13。 Numba 项目路线图
8. Numba 增强建议
9. 术语表

Scrapy 1.6 中文文档【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/scrapy-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/scrapy-doc-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/scrapy-doc-zh

认领：1/44，翻译：1/44

章节	校对者	进度
简介
Scrapy at a glance
安装指南
Scrapy 教程	@jiez1812	100%
实例
命令行工具
Spider
选择器
项目
项目加载器
Scrapy shell
项目管道
Feed 导出
请求和响应
链接提取器
设置
例外情况
Logging
统计数据集合
发送电子邮件
远程登录控制台
Web服务
常见问题
调试spiders
Spider 合约
常用做法
通用爬虫
使用浏览器的开发人员工具进行抓取
调试内存泄漏
下载和处理文件和图像
部署 Spider
AutoThrottle 扩展
Benchmarking
作业：暂停和恢复爬行
体系结构概述
下载器中间件
Spider 中间件
扩展
核心API
信号
条目导出器
发行说明
为 Scrapy 贡献
版本控制和API稳定性

短篇集【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/misc-docs-zh

关于卷积神经网络：认领：2/12，校对：2/12

章节	贡献者	进度
关于卷积神经网络	-	-
1	@daewis	100%
2.1.1-2.1.3	@daewis	100%
2.1.4-2.1.6
2.2.1
2.2.2-2.2.3
2.3-2.4
3.1
3.2
3.3
3.4-3.5
4.1
4.2

写给不耐烦程序员的 JavaScript【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/impatient-js-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/impatient-js-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/impatient-js-zh

认领：33/42，校对：33/42

章节	贡献者	进度
1.关于本书（ES2019 版）	@YouWillBe	100%
2.常见问题：本书	@huangzijian888	100%
3. JavaScript 的历史和演变	@t532	100%
4.常见问题：JavaScript	@t532	100%
5.概览	@kj415j45	100%
6.语法	@lq920320	100%
7.在控制台上打印信息（console.*）	@lq920320	100%
8.断言 API	@lq920320	100%
9.测验和练习入门	@so-hard	100%
10.变量和赋值	@so-hard	100%
11.值	@lq920320	100%
12.运算符	@wizardforcel	100%
13.非值undefined和null	@wizardforcel	100%
14.布尔值	@wizardforcel	100%
15.数字	@wizardforcel	100%
16. Math	@wizardforcel	100%
17. Unicode - 简要介绍（高级）	@wizardforcel	100%
18.字符串	@wizardforcel	100%
19.使用模板字面值和标记模板	@wizardforcel	100%
20.符号	@wizardforcel	100%
21.控制流语句	@wizardforcel	100%
22.异常处理
23.可调用值
24.模块
25.单个对象
26.原型链和类	@lq920320	100%
27.同步迭代	@lq920320	100%
28.数组（Array）	@52admln	100%
29.类型化数组：处理二进制数据（高级）
30.映射（Map）	@so-hard	100%
31. WeakMaps（WeakMap）
32.集（Set）	@liuyepiaoxiang	100%
33. WeakSets（WeakSet）
34.解构	@Kavelaa	100%
35.同步生成器（高级）
36. JavaScript 中的异步编程	@Kavelaa	100%
37.异步编程的 Promise	@iChrisJ	100%
38.异步函数	@iChrisJ	100%
39.正则表达式（RegExp）	@iChrisJ	100%
40.日期（Date）	@facebesidewyj	100%
41.创建和解析 JSON（JSON）
42.其余章节在哪里？	@wizardforcel	100%

Git 中文参考【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/git-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/git-doc-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/git-doc-zh

认领：13/80，校对：13/80

序号	章节	贡献者	进度
1	git
2	git-config	@honglyua	100%
3	git-help	@honglyua	100%
4	git-init	@honglyua	100%
5	git-clone	@honglyua	100%
6	git-add	@yulezheng	100%
7	git-status	@honglyua	100%
8	git-diff	@honglyua	100%
9	git-commit
10	git-reset	@honglyua	100%
11	git-rm	@honglyua	100%
12	git-mv	@honglyua	100%
13	git-branch	@honglyua	100%
14	git-checkout
15	git-merge
16	git-mergetool
17	git-log
18	git-stash
19	git-tag
20	git-worktree
21	git-fetch
22	git-pull	@Mrhuangyi	100%
23	git-push	@Mrhuangyi	100%
24	git-remote
25	git-submodule
26	git-show
27	git-log
29	git-shortlog
30	git-describe
31	git-apply
32	git-cherry-pick
34	git-rebase
35	git-revert
36	git-bisect
37	git-blame
38	git-grep
39	gitattributes
40	giteveryday
41	gitglossary
42	githooks
43	gitignore
44	gitmodules
45	gitrevisions
46	gittutorial
47	gitworkflows
48	git-am
50	git-format-patch
51	git-send-email
52	git-request-pull
53	git-svn
54	git-fast-import
55	git-clean
56	git-gc
57	git-fsck
58	git-reflog
59	git-filter-branch
60	git-instaweb
61	git-archive
62	git-bundle
63	git-daemon
64	git-update-server-info
65	git-cat-file
66	git-check-ignore
67	git-checkout-index
68	git-commit-tree
69	git-count-objects
70	git-diff-index
71	git-for-each-ref
72	git-hash-object
73	git-ls-files
74	git-merge-base
75	git-read-tree
76	git-rev-list
77	git-rev-parse
78	git-show-ref
79	git-symbolic-ref
80	git-update-index
81	git-update-ref
82	git-verify-pack
83	git-write-tree

HBase 3.0 中文参考指南【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/hbase-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/hbase-doc-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/hbase-doc-zh

认领：18/31，校对：16/31

章节	贡献者	进度
Preface	@xixici	100%
Getting Started	@xixici	100%
Apache HBase Configuration	@xixici	100%
Upgrading	@xixici	100%
The Apache HBase Shell	@xixici	100%
Data Model	@ruibababa	100%
HBase and Schema Design	@RaymondCode	100%
RegionServer Sizing Rules of Thumb	@ruibababa
HBase and MapReduce	@BridgetLai	100%
Securing Apache HBase
Architecture
In-memory Compaction	@mychaow	100%
Backup and Restore	@mychaow	100%
Synchronous Replication	@mychaow	100%
Apache HBase APIs	@xixici	100%
Apache HBase External APIs	@xixici	100%
Thrift API and Filter Language	@xixici	100%
HBase and Spark	@TsingJyujing	100%
Apache HBase Coprocessors
Apache HBase Performance Tuning
Troubleshooting and Debugging Apache HBase
Apache HBase Case Studies	@540928898
Apache HBase Operational Management
Building and Developing Apache HBase
Unit Testing HBase Applications
Protobuf in HBase
Procedure Framework (Pv2): HBASE-12439
AMv2 Description for Devs
ZooKeeper	@ruibababa	100%
Community
Appendix

UCB Prob140：面向数据科学的概率论【翻译】

参与方式：https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh/issues/2

项目仓库：https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh

认领：23/28，翻译：23/28

标题	译者	翻译进度
一、基础	飞龙	100%
二、计算几率	飞龙	100%
三、随机变量	飞龙	100%
四、事件之间的关系	@biubiubiuboomboomboom	100%
五、事件集合	-	-
5.1 ~5.3	@PEGASUS1993	100%
5.4
六、随机计数	@viviwong	100%
七、泊松化	@YAOYI626	100%
八、期望	-	-
8.1 ~ 8.2	@PEGASUS1993	100%
8.3
九、条件（续）	@YAOYI626	100%
十、马尔科夫链	喵十八	100%
十一、马尔科夫链（续）	喵十八	100%
十二、标准差	缺只萨摩	100%
十三、方差和协方差	缺只萨摩	100%
十四、中心极限定理	喵十八	100%
十五、连续分布
十六、变换	@hellozhaihy	100%
十七、联合密度	@Winchester-Yi	100%
十八、正态和 Gamma 族	@Winchester-Yi	100%
十九、和的分布	平淡的天	100%
二十、估计方法	平淡的天	100%
二十一、Beta 和二项	@lvzhetx	100%
二十二、预测	-	-
22.1	@lvzhetx	100%
22.2 ~ 22.4
二十三、联合正态随机变量
二十四、简单线性回归	@ThomasCai	100%
二十五、多元回归	@lanhaixuan	100%

Machine Learning Mastery【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh

认领：24/64，校对：22/64

章节	贡献者	进度
深度学习与 Keras	-	-
Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期	@ElmaDavies	100%
在 Python 迷你课程中应用深度学习	@ElmaDavies	100%
Keras 深度学习库的二元分类教程	@ElmaDavies	100%
如何用 Keras 构建多层感知器神经网络模型	@Lnssssss	100%
如何在 Keras 中检查深度学习模型	@ElmaDavies	100%
10 个用于 Amazon Web Services 深度学习的命令行秘籍	@Lnssssss	100%
机器学习卷积神经网络的速成课程	@ElmaDavies	100%
如何在 Python 中使用 Keras 进行深度学习的度量	@Lnssssss	100%
深度学习书籍	@Lnssssss	100%
深度学习课程	@ElmaDavies	100%
你所知道的深度学习是一种谎言	@Lnssssss	100%
如何设置 Amazon AWS EC2 GPU 以训练 Keras 深度学习模型（分步）	@ElmaDavies	100%
神经网络中批量和迭代之间的区别是什么？	@Lnssssss	100%
在 Keras 展示深度学习模型训练历史	@ElmaDavies	100%
基于 Keras 的深度学习模型中的dropout正则化	@Lnssssss	100%
评估 Keras 中深度学习模型的性能	@ElmaDavies	100%
评估深度学习模型的技巧	@ElmaDavies	100%
小批量梯度下降的简要介绍以及如何配置批量大小	@Lnssssss
在 Keras 中获得深度学习帮助的 9 种方法	@ElmaDavies	100%
如何使用 Keras 在 Python 中网格搜索深度学习模型的超参数	@ElmaDavies	100%
用 Keras 在 Python 中使用卷积神经网络进行手写数字识别
如何用 Keras 进行预测
用 Keras 进行深度学习的图像增强
8 个深度学习的鼓舞人心的应用
Python 深度学习库 Keras 简介
Python 深度学习库 TensorFlow 简介
Python 深度学习库 Theano 简介
如何使用 Keras 函数式 API 进行深度学习
Keras 深度学习库的多类分类教程
多层感知器神经网络速成课程
基于卷积神经网络的 Keras 深度学习库中的目标识别
流行的深度学习库
用深度学习预测电影评论的情感
Python 中的 Keras 深度学习库的回归教程
如何使用 Keras 获得可重现的结果
如何在 Linux 服务器上运行深度学习实验
保存并加载您的 Keras 深度学习模型
用 Keras 逐步开发 Python 中的第一个神经网络
用 Keras 理解 Python 中的有状态 LSTM 循环神经网络
在 Python 中使用 Keras 深度学习模型和 Scikit-Learn
如何使用预训练的 VGG 模型对照片中的物体进行分类
在 Python 和 Keras 中对深度学习模型使用学习率调度
如何在 Keras 中可视化深度学习神经网络模型
什么是深度学习？
何时使用 MLP，CNN 和 RNN 神经网络
为什么用随机权重初始化神经网络？
XGBoost	-	-
通过在 Python 中使用 XGBoost 提前停止来避免过度拟合	@tabeworks	100%
如何在 Python 中调优 XGBoost 的多线程支持	@tabeworks	100%
如何配置梯度提升算法
在 Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备
如何使用 scikit-learn 在 Python 中开发您的第一个 XGBoost 模型	@tabeworks
如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型
在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择
浅谈机器学习的梯度提升算法
应用机器学习的 XGBoost 简介	@tabeworks	100%
如何在 macOS 上为 Python 安装 XGBoost
如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型
从梯度提升开始，比较 165 个数据集上的 13 种算法
在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 进行随机梯度提升
如何使用 Amazon Web Services 在云中训练 XGBoost 模型
在 Python 中使用 XGBoost 调整梯度提升的学习率
如何在 Python 中使用 XGBoost 调整决策树的数量和大小
如何在 Python 中使用 XGBoost 可视化梯度提升决策树
在 Python 中开始使用 XGBoost 的 7 步迷你课程

Sklearn 0.21 中文文档【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/sklearn-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/sklearn-doc-zh/issues/352

项目仓库：https://github.com/apachecn/sklearn-doc-zh

认领：25/72，校对：21/72

章节	校验者	进度
安装 scikit-learn
用户指南	-	-
1. 监督学习
1.1. 广义线性模型	@qinhanmin2014	100%
1.2. 线性和二次判别分析	@VPrincekin	100%
1.3. 内核岭回归	@qinhanmin2014	100%
1.4. 支持向量机	@qinhanmin2014	100%
1.5. 随机梯度下降	@qinhanmin2014	100%
1.6. 最近邻	@qinhanmin2014	100%
1.7. 高斯过程
1.8. 交叉分解	@qinhanmin2014	100%
1.9. 朴素贝叶斯	@qinhanmin2014	100%
1.10. 决策树	@ReneeGithub
1.11. 集成方法	@qinhanmin2014	100%
1.12. 多类和多标签算法
1.13. 特征选择
1.14. 半监督学习
1.15. 等式回归
1.16. 概率校准
1.17. 神经网络模型（有监督）
2. 无监督学习
2.1. 高斯混合模型	@barrycg	100%
2.2. 流形学习	@barrycg	100%
2.3. 聚类	@barrycg	100%
2.4. 双聚类	@barrycg	100%
2.5. 分解成分中的信号（矩阵分解问题）	@barrycg	100%
2.6. 协方差估计	@barrycg	100%
2.7. 新奇和异常值检测	@barrycg	100%
2.8. 密度估计	@barrycg	100%
2.9. 神经网络模型（无监督）	@barrycg	100%
3. 模型选择和评估
3.1. 交叉验证：评估估算器的表现
3.2. 调整估计器的超参数
3.3. 模型评估: 量化预测的质量
3.4. 模型持久化
3.5. 验证曲线: 绘制分数以评估模型
4. 检验
4.1. 部分依赖图
5. 数据集转换	@VPrincekin	100%
5.1. Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器	@VPrincekin	100%
5.2. 特征提取	@VPrincekin	100%
5.3 预处理数据	@VPrincekin
5.4 缺失值插补	@VPrincekin
5.5. 无监督降维	@VPrincekin
5.6. 随机投影
5.7. 内核近似
5.8. 成对的矩阵, 类别和核函数
5.9. 预测目标 (y) 的转换
6. 数据集加载工具
6.1. 通用数据集 API
6.2. 玩具数据集
6.3 真实世界中的数据集
6.4. 样本生成器
6.5. 加载其他数据集
7. 使用scikit-learn计算
7.1. 大规模计算的策略: 更大量的数据
7.2. 计算性能
7.3. 并行性、资源管理和配置
教程
使用 scikit-learn 介绍机器学习
关于科学数据处理的统计学习教程
机器学习: scikit-learn 中的设置以及预估对象
监督学习：从高维观察预测输出变量
模型选择：选择估计量及其参数
无监督学习: 寻求数据表示
把它们放在一起
寻求帮助
处理文本数据
选择正确的评估器(estimator.md)
外部资源，视频和谈话
API 参考
常见问题
时光轴

UCB CS61b：Java 中的数据结构【翻译】

参与方式：https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh

认领：11/12，翻译：11/12

标题	译者	进度
一、算法复杂度	@leader402	100%
二、抽象数据类型	@Allenyep	100%
三、满足规范	@renyuhuiharrison	100%
四、序列和它们的实现	@biubiubiuboomboomboom	100%
五、树	@biubiubiuboomboomboom	100%
六、搜索树	@yongfengyan	100%
七、哈希	@Abel-Huang	100%
八、排序和选择	@Rachel-Hu	100%
九、平衡搜索	@Abel-Huang	100%
十、并发和同步	@Ruffianjiang	100%
十一、伪随机序列
十二、图	@yuanrw	100%

PyTorch 1.2 中文文档【校对】

参与方式：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/issues/422

项目仓库：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh

认领：30/75，翻译：21/75

章节	校验者	进度
中文教程	-	-
入门	-	-
PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门	@FoxerLee	100%
数据加载和处理教程	@yangkae	100%
用例子学习 PyTorch	@yangkae	100%
迁移学习教程	@DrDavidS	100%
部署与TorchScript一个Seq2Seq模型	@FoxerLee	100%
可视化模型，数据，和与训练TensorBoard
保存和加载模型	@lhc741
torch.nn 到底是什么？	@DrDavidS
图片	-	-
TorchVision 对象检测微调教程	@jiangzhonglian	100%
微调 TorchVision 模型	@jiangzhonglian	100%
空间变压器网络教程	@jiangzhonglian	100%
使用PyTorch进行神经网络传递	@jiangzhonglian	100%
对抗性示例生成	@jiangzhonglian	100%
DCGAN教程	@jiangzhonglian	100%
音频	-	-
torchaudio教程	@jiangzhonglian	100%
文本	-	-
NLP From Scratch: 使用char-RNN对姓氏进行分类	@HelWireless	100%
NLP From Scratch: 生成名称与字符级RNN	@HelWireless	100%
NLP From Scratch: 用序列到序列网络和翻译注意	@DrDavidS
文本分类与TorchText	@PengboLiu	100%
语言翻译与TorchText	@PengboLiu	100%
序列到序列与nn.Transformer和TorchText建模	@dabney777
强化学习（DQN）教程	@wutongzhang
在生产部署PyTorch模型	-	-
通过带有Flask的REST API在Python中部署PyTorch	@pkwangwanjun
介绍TorchScript	@HelWireless	100%
在C ++中加载TorchScript模型
（可选）将模型从PyTorch导出到ONNX并使用ONNX Runtime运行
并行和分布式训练	-	-
模型并行化最佳实践	@sherlockbear	100%
入门分布式数据并行	@sherlockbear
PyTorch编写分布式应用
（高级）PyTorch 1.0分布式训练与Amazon AWS	-	-
扩展PyTorch	-	-
使用自定义 C++ 扩展算TorchScript
创建扩展使用numpy的和SciPy的
自定义 C++ 和CUDA扩展
PyTorch在其他语言	-	-
使用PyTorch C++ 前端
中文文档	-	-
注解	-	-
自动求导机制	@PengboLiu	100%
广播语义	@AlexJakin
CPU线程和TorchScript推理	@AlexJakin
CUDA语义
扩展PyTorch
常见问题
对于大规模部署的特点
多处理最佳实践
重复性
序列化语义
Windows 常见问题
社区	-	-
PyTorch贡献说明书
PyTorch治理
PyTorch治理感兴趣的人	@jiangzhonglian	100%
封装参考文献	-	-
torch
torch.Tensor
Tensor Attributes
Type Info
torch.sparse
torch.cuda
torch.Storage
torch.nn
torch.nn.functional
torch.nn.init
torch.optim
torch.autograd
torch.distributed
torch.distributions
torch.hub
torch.jit
torch.multiprocessing
torch.random
torch.utils.bottleneck
torch.utils.checkpoint
torch.utils.cpp_extension
torch.utils.data
torch.utils.dlpack
torch.utils.model_zoo
torch.utils.tensorboard	@shuziP	100%
torch.onnx
torch.__ config__
torchvision 参考文献	-	-
torchvision

笔记整理活动

CS224n 自然语言处理

参与方式：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh

认领：9/20，整理：8/20

章节	贡献者	进度
Lecture 1	@cx123cx456	100%
Lecture 2	@AllenZYJ
Lecture 3	@cx123cx456	100%
Lecture 4	@ZSIRS	100%
Lecture 5	@ZSIRS	100%
Lecture 6	@ZSIRS	100%
Lecture 7
Lecture 8
Lecture 9
Lecture 10
Lecture 11	@Originval	100%
Lecture 12
Lecture 13
Lecture 14
Lecture 15
Lecture 16
Lecture 17	@pingjing233	100%
Lecture 18
Lecture 19
Lecture 20	@Willianan	100%

斯坦福博弈论

参与方式：https://github.com/apachecn/stanford-game-theory-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/stanford-game-theory-notes-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/stanford-game-theory-notes-zh

认领：2/59，整理：0/59

章节	贡献者	进度
Game Theory I Week 1 Game Theory Intro - TCP Backoff	@whoKnowsss
Game Theory I Week 1 Self-Interested Agents and Utility Theory
Game Theory I Week 1 Defining Games
Game Theory I Week 1 Examples of Games
Game Theory I Week 1 Nash Equilibrium Intro
Game Theory I Week 1 Strategic Reasoning
Game Theory I Week 1 Best Response and Nash Equilibrium
Game Theory I Week 1 Nash Equilibrium of Example Games
Game Theory I Week 1 Dominant Strategies
Game Theory I Week 1 Pareto Optimality
Game Theory I Week 2 Mixed Strategies and Nash Equilibrium (I)
Game Theory I Week 2 Mixed Strategies and Nash Equilibrium (II)
Game Theory I Week 2 Computing Mixed Nash Equilibrium
Game Theory I Week 2 Hardness Beyond 2x2 Games - Basic
Game Theory I Week 2 Hardness Beyond 2x2 Games - Advanced
Game Theory I Week 2 Example: Mixed Strategy Nash
Game Theory I Week 2 Data: Professional Sports and Mixed Strategies
Game Theory I Week 3 Beyond the Nash Equilibrium
Game Theory I Week 3 Strictly Dominated Strategies & Iterative Removal
Game Theory I Week 3 Dominated Strategies & Iterative Removal: An Application
Game Theory I Week 3 Maxmin Strategies
Game Theory I Week 3 Maxmin Strategies - Advanced
Game Theory I Week 3 Correlated Equilibrium: Intuition
Game Theory I Week 4 Perfect Information Extensive Form: Taste
Game Theory I Week 4 Formalizing Perfect Information Extensive Form Games
Game Theory I Week 4 Perfect Information Extensive Form: Strategies, BR, NE
Game Theory I Week 4 Subgame Perfection
Game Theory I Week 4 Backward Induction
Game Theory I Week 4 Subgame Perfect Application: Ultimatum Bargaining
Game Theory I Week 4 Imperfect Information Extensive Form: Poker
Game Theory I Week 4 Imperfect Information Extensive Form: Definition, Strategies
Game Theory I Week 4 Mixed and Behavioral Strategies
Game Theory I Week 4 Incomplete Information in the Extensive Form: Beyond Subgame Perfection
Game Theory II week 1 Social Choice: Taste	@whoKnowsss
Game Theory II week 1 Social Choice: Voting Schemes
Game Theory II week 1 Social Choice: Paradoxical Outcomes
Game Theory II week 1 Social Choice: Impossibility of Non-Paradoxical Social Welfare Functions
Game Theory II week 1 Social Choice: Arrow’s Theorem
Game Theory II week 1 Impossible of Non-paradoxical Social Choice Functions
Game Theory II week 1 Single-Peaked Preferences
Game Theory II week 2 Mechanism Design: Taste
Game Theory II week 2 Mechanism Design: Implementation
Game Theory II week 2 Revelation Principle
Game Theory II week 2 Impossibility of General, Dominant-Strategy Implementation
Game Theory II week 2 Transferable Utility
Game Theory II week 2 Mechanism Design as an Optimization Problem
Game Theory II week 3 VCG: Taste
Game Theory II week 3 Vickrey-Clarke-Groves Mechanisms: Definitions
Game Theory II week 3 VCG Example
Game Theory II week 3 Limitations of VCG
Game Theory II week 3 Individual Rationality and Budget Balance in VCG
Game Theory II week 3 Myerson-Satterthwaite Theorem
Game Theory II week 4 Auctions: Taste
Game Theory II week 4 Auctions: Taxonomy
Game Theory II week 4 Bidding in Second-Price Auctions
Game Theory II week 4 Bidding in First-Price Auctions
Game Theory II week 4 Revenue Equivalence
Game Theory II week 4 Optimal Auctions
Game Theory II week 4 More Advanced Auctions

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