ApacheCN 編程/大數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)科學(xué)/人工智能學(xué)習(xí)資源 2019.9
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特色項目
AILearning - 機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)
文字教程（https://github.com/apachecn/AiLearning）
教學(xué)版視頻（https://space.bilibili.com/97678687/channel/detail?cid=22486）
討論版視頻（https://space.bilibili.com/97678687/channel/detail?cid=13045）
Interview：簡歷指南 + LeetCode + Kaggle（https://github.com/apachecn/Interview）
計算機(jī)公開課推薦（https://github.com/apachecn/awesome-cs-courses-zh）
Kaggle 學(xué)習(xí)系列視頻（https://www.bilibili.com/video/av53119200）
AI 路線圖（知識樹）（https://github.com/apachecn/ai-roadmap）
Machine Learning Mastery 博客文章翻譯（https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh）
PyTorch 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文檔和教程（https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh）
數(shù)據(jù)科學(xué)比賽收集平臺（https://github.com/iphysresearch/DataSciComp）
斯坦福 DS/AI 系列筆記
斯坦福 CS229 機(jī)器學(xué)習(xí)中文筆記（http://ai-start.com/ml2014/）
DeepLearning.ai 深度學(xué)習(xí)中文筆記（http://ai-start.com/dl2017/）
斯坦福 CS224n 自然語言處理中文筆記（https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh）
斯坦福 CS234 強化學(xué)習(xí)中文講義（https://github.com/apachecn/stanford-cs234-notes-zh）
斯坦福 STATS60 課本：21 世紀(jì)的統(tǒng)計思維（https://github.com/apachecn/stats-thinking-21-zh）
斯坦福博弈論中文筆記（https://github.com/apachecn/stanford-game-theory-notes-zh）
UCB CS/DS/AI 系列課本/筆記
UCB CS61a 課本：SICP Python 描述（https://github.com/apachecn/sicp-py-zh）
UCB CS61b 課本：Java 中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh）
UCB Data8 課本：計算與推斷思維（https://github.com/apachecn/data8-textbook-zh）
UCB Prob140 課本：面向數(shù)據(jù)科學(xué)的概率論（https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh）
UCB DS100 課本：數(shù)據(jù)科學(xué)的原理與技巧（https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh）
UCB CS294-112 深度強化學(xué)習(xí)中文筆記（https://github.com/apachecn/ucb-cs294-112-notes-zh）
斯坦福 CS183 系列 / YC 創(chuàng)業(yè)課系列中文筆記（https://github.com/apachecn/stanford-cs183-notes）
Numpy 技術(shù)棧中文文檔
NumPy 中文文檔（https://github.com/apachecn/numpy-ref-zh）
Pandas 中文文檔（https://github.com/apachecn/pandas-doc-zh）
Matplotlib 中文文檔（https://github.com/apachecn/matplotlib-user-guide-zh）
Sklearn 0.19 中文文檔（https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh）
statsmodels 中文文檔（https://github.com/apachecn/statsmodels_doc_zh）
seaborn 0.9 中文文檔（https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh）
Numba 0.44 中文文檔（https://github.com/apachecn/numba-doc-zh）
Cython 3.0 中文文檔（https://github.com/apachecn/cython-doc-zh）
Girls In AI：面向編程零基礎(chǔ)女孩子的AI算法工程師養(yǎng)成計劃（https://github.com/YZHANG1270/Girls-In-AI）
Daily Interview - 人工智能面經(jīng)（https://github.com/datawhalechina/Daily-interview）
ApacheCN 公眾號歷史文章（https://github.com/apachecn/awesome-article-recomm）
編程語言
Java
Java 編程思想（https://github.com/apachecn/thinking-in-java-zh）
Java 8 簡明教程（https://github.com/apachecn/modern-java-zh）
Java 從0～1個人筆記（https://javaee.strivebo.com）
Java8 中文官方教程（https://github.com/apachecn/java8-tut-zh）
Python
Think Python 中文第二版（https://github.com/apachecn/think-py-2e-zh）
笨辦法學(xué) Python · 續(xù) 中文版（https://github.com/apachecn/lmpythw-zh）
Java
Java 編程精解 中文第三版（https://github.com/apachecn/eloquent-js-3e-zh）
寫給不耐煩程序員的 Java（https://github.com/apachecn/impatient-js-zh）
C
笨辦法學(xué) C 中文版（https://github.com/apachecn/lcthw-zh）
PHP
手把手教你寫 PHP 協(xié)程擴(kuò)展（https://github.com/apachecn/study）
綜合
TutorialsPoint 中文教程（https://github.com/apachecn/tutorialspoint-ebooks-zh）
BeginnersBook 中文教程（https://github.com/apachecn/beginnersbook-zh）
后端/大數(shù)據(jù)
Spark 2.2.0 中文文檔（https://github.com/apachecn/spark-doc-zh）
Storm 1.1.0 中文文檔（https://github.com/apachecn/storm-doc-zh）
Kafka 1.0.0 中文文檔（https://github.com/apachecn/kafka-doc-zh）
Beam 中文文檔（https://github.com/apachecn/beam-site-zh）
Zeppelin 0.7.2 中文文檔（https://github.com/apachecn/zeppelin-doc-zh）
Elasticsearch 5.4 中文文檔（https://github.com/apachecn/elasticsearch-doc-zh）
Kibana 5.2 中文文檔（https://github.com/apachecn/kibana-doc-zh）
Kudu 1.4.0 中文文檔（https://github.com/apachecn/kudu-doc-zh）
Spring Boot 1.5.2 中文文檔（https://github.com/apachecn/spring-boot-doc-zh）
Airflow 0.10.2 中文文檔（https://github.com/apachecn/airflow-doc-zh）
HBase 3.0 中文參考指南（https://github.com/apachecn/hbase-doc-zh）
Flink 1.7 中文文檔（https://github.com/apachecn/flink-doc-zh）
Django 1.8 中文文檔（https://github.com/apachecn/django-doc-18-zh）
PySpark 學(xué)習(xí)手冊（https://github.com/apachecn/learning-pyspark-zh）
工具
Scapy 中文文檔（https://github.com/apachecn/scapy-docs-zh）
笨辦法學(xué) Linux 中文版（https://github.com/apachecn/llthw-zh）
Git 中文參考（https://github.com/apachecn/git-doc-zh）
Scrapy 1.6 中文文檔（https://github.com/apachecn/scrapy-doc-zh）
PyQt4 中文文檔（https://github.com/apachecn/pyqt4-doc-zh）
命令行的藝術(shù)（https://github.com/apachecn/the-art-of-command-line/blob/master/README-zh.md）
Numba 0.44 中文文檔（https://github.com/apachecn/numba-doc-zh）
Cython 3.0 中文文檔（https://github.com/apachecn/cython-doc-zh）
rpy2 2.8 中文文檔（https://github.com/apachecn/rpy2-doc-zh）
區(qū)塊鏈
Solidity 中文文檔（https://github.com/apachecn/solidity-doc-zh）
數(shù)學(xué)筆記
MIT 18.06 線性代數(shù)筆記（https://github.com/apachecn/math）
MIT 18.03 寫給初學(xué)者的微積分（https://github.com/apachecn/calc4b-zh）
數(shù)據(jù)科學(xué)文檔
NumPy 1.11 中文文檔（https://github.com/apachecn/numpy-ref-zh）
Pandas 0.19.2 中文文檔（https://github.com/apachecn/pandas-doc-zh）
Matplotlib 2.0 中文文檔（https://github.com/apachecn/matplotlib-user-guide-zh）
statsmodels 中文文檔（https://github.com/apachecn/statsmodels_doc_zh）
seaborn 0.9 中文文檔（https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh）
數(shù)據(jù)科學(xué)教程
斯坦福 STATS60 課本：21 世紀(jì)的統(tǒng)計思維（https://github.com/apachecn/stats-thinking-21-zh）
斯坦福博弈論中文筆記（https://github.com/apachecn/stanford-game-theory-notes-zh）
UCB Data8 課本：計算與推斷思維（https://github.com/apachecn/data8-textbook-zh）
UCB Prob140 課本：面向數(shù)據(jù)科學(xué)的概率論（https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh）
UCB DS100 課本：數(shù)據(jù)科學(xué)的原理與技巧（https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh）
TutorialsPoint NumPy 教程（https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tutorialspoint-numpy.md）
復(fù)雜性思維 中文第二版（https://github.com/apachecn/think-comp-2e-zh）
利用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 · 第 2 版（https://github.com/apachecn/pyda-2e-zh）
fast.ai 數(shù)值線性代數(shù)講義 v2（https://github.com/apachecn/fastai-num-linalg-v2-zh）
Pandas Cookbook 帶注釋源碼（https://github.com/apachecn/pandas-cookbook-code-notes）
數(shù)據(jù)科學(xué) IPython 筆記本（https://github.com/apachecn/ds-ipynb-zh）
UCSD COGS108 數(shù)據(jù)科學(xué)實戰(zhàn)中文筆記（https://github.com/apachecn/ucsd-cogs108-notes）
USF MSDS501 計算數(shù)據(jù)科學(xué)中文講義（https://github.com/apachecn/usf-msds501-notes-zh）
數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)知識（https://github.com/apachecn/found-data-vis-zh）
CS 教程
計算機(jī)公開課推薦（https://github.com/apachecn/awesome-cs-courses-zh）
LeetCode，HackRank，劍指 offer，經(jīng)典算法實現(xiàn)（已停更）（https://github.com/apachecn/LeetCode）
GeeksForGeeks 翻譯計劃（https://github.com/apachecn/geeksforgeeks-zh）
UCB CS61a 課本：SICP Python 描述（https://github.com/apachecn/sicp-py-zh）
UCB CS61b 課本：Java 中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh）
UIUC CS241 系統(tǒng)編程中文講義（https://github.com/apachecn/uiuc-cs241-notes-zh）
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)思維（https://github.com/apachecn/think-dast-zh）
操作系統(tǒng)思維（https://github.com/apachecn/think-os-zh）
中國大學(xué) MOOC 計算機(jī)操作系統(tǒng)筆記（https://github.com/apachecn/Computer-operating-system-notes）
簡單數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)（https://github.com/apachecn/DataStructure）
司鏡的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程（持續(xù)更新）（https://www.bilibili.com/video/av41164819）
從零編寫簡單的數(shù)據(jù)庫（https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/simple-db-zh）
AI 教程
AILearning - 機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)
文字教程（https://github.com/apachecn/AiLearning）
教學(xué)版視頻（https://space.bilibili.com/97678687/channel/detail?cid=22486）
討論版視頻（https://space.bilibili.com/97678687/channel/detail?cid=13045）
AI 路線圖（知識樹）（https://github.com/apachecn/ai-roadmap）
Sklearn 與 TensorFlow 機(jī)器學(xué)習(xí)實用指南（已下線，請自行搜索）
Machine Learning Mastery 博客文章翻譯（https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh）
斯坦福 CS229 機(jī)器學(xué)習(xí)中文筆記（http://ai-start.com/ml2014/）
DeepLearning.ai 深度學(xué)習(xí)中文筆記（http://ai-start.com/dl2017/）
斯坦福 CS224n 自然語言處理中文筆記（https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh）
斯坦福 CS234 強化學(xué)習(xí)中文筆記（https://github.com/apachecn/stanford-cs234-notes-zh）
UCB CS294-112 深度強化學(xué)習(xí)中文筆記（https://github.com/apachecn/ucb-cs294-112-notes-zh）
臺灣大學(xué)林軒田機(jī)器學(xué)習(xí)筆記（https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml）
Python 自然語言處理 中文第二版（https://github.com/apachecn/nlp-py-2e-zh）
Scikit-learn 秘籍（https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh）
PythonProgramming.net 教程翻譯（https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net）
寫給人類的機(jī)器學(xué)習(xí)（https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh）
面向機(jī)器學(xué)習(xí)的特征工程（https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh）
Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)（帶注釋源碼）（https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action）
與 TensorFlow 的初次接觸（https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/first_contact_with_tensorFlow）
TensorFlow Eager 教程（https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut）
圖嵌入綜述（Arxiv 1709.07604）（https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/ge-survey-arxiv-1709-07604-zh）
基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)：綜述和新視角（https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/rs-survey-arxiv-1707-07435-zh）
SciPyCon 2018 Sklearn 教程（https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh）
TensorFlow 學(xué)習(xí)指南（https://github.com/apachecn/learning-tf-zh）
fast.ai 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中文筆記（https://github.com/apachecn/fastai-ml-dl-notes-zh）
HackCV 網(wǎng)站文章翻譯（https://github.com/apachecn/HackCV-Translate）
數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記（https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes）
Girls In AI：面向編程零基礎(chǔ)女孩子的AI算法工程師養(yǎng)成計劃（https://github.com/YZHANG1270/Girls-In-AI）
Sklearn 學(xué)習(xí)指南（https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn）
南瓜書（西瓜書公式推導(dǎo)解析）（https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book）
關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)我們理解了什么（https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/what-do-we-understand-about-convnet）
Daily Interview - 人工智能面經(jīng)（https://github.com/datawhalechina/Daily-interview）
百頁機(jī)器學(xué)習(xí)小書（https://github.com/apachecn/ml-book-100-zh）
Natural Language Processing with PyTorch 中文版（https://github.com/apachecn/NLP-with-PyTorch）
李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí)筆記（https://github.com/datawhalechina/Leeml-Book）
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)（https://www.jianshu.com/c/e12d7195a9ff）
可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)（https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh）
AI 文檔
Sklearn 0.19 中文文檔（https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh）
PyTorch 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文檔和教程（https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh）
XGBoost 中文文檔（https://github.com/apachecn/xgboost-doc-zh）
LightGBM 中文文檔（https://github.com/apachecn/lightgbm-doc-zh）
FastText 中文文檔（https://github.com/apachecn/fasttext-doc-zh）
Gensim 中文文檔（https://github.com/apachecn/gensim-doc-zh）
OpenCV 4.0 中文文檔（https://github.com/apachecn/opencv-doc-zh）
AI 比賽
Interview：簡歷指南 + LeetCode + Kaggle（https://github.com/apachecn/Interview）
Kaggle 學(xué)習(xí)系列視頻（https://www.bilibili.com/video/av53119200）
數(shù)據(jù)科學(xué)比賽收集平臺（https://github.com/iphysresearch/DataSciComp）
安全
Kali Linux 秘籍 中文版（https://github.com/apachecn/kali-linux-cookbook-zh）
Kali Linux Web 滲透測試秘籍 中文版（https://github.com/apachecn/kali-linux-web-pentest-cookbook-zh）
Kali Linux 無線滲透測試入門指南 中文版（https://github.com/apachecn/kali-linux-wireless-pentest-zh）
Kali Linux 網(wǎng)絡(luò)掃描秘籍 中文版（https://github.com/apachecn/kali-linux-network-scanning-cookbook-zh）
Web Hacking 101 中文版（https://github.com/apachecn/web-hacking-101-zh）
米斯特白帽培訓(xùn)講義（https://github.com/apachecn/mst-sec-lecture-notes）
安卓應(yīng)用安全指南 中文版（https://github.com/apachecn/android-app-sec-guidebook-zh）
滲透測試實戰(zhàn)第三版（紅隊版）（https://github.com/Snowming04/The-Hacker-Playbook-3-Translation）
其它
ApacheCN 公眾號歷史文章（https://github.com/apachecn/awesome-article-recomm）
斯坦福 CS183 系列 / YC 創(chuàng)業(yè)課系列中文筆記（https://github.com/apachecn/stanford-cs183-notes）
獨立開發(fā)/自由職業(yè)/遠(yuǎn)程工作資源列表（https://github.com/apachecn/awesome-indie-zh）
通往財富自由之路精細(xì)筆記（https://github.com/apachecn/the-way-to-wealth-freedom-notes）
5 分鐘商學(xué)院精細(xì)筆記（https://github.com/apachecn/5min-business-notes）
English - World Travel（https://github.com/apachecn/English）
關(guān)于我們
我們是一個大型開源社區(qū)，旗下 QQ 群共一萬余人，訂閱用戶至少一萬人。Github Star 數(shù)量超過 40k 個，在所有 Github 組織中排名前 150（https://gitstar-ranking.com/apachecn）。網(wǎng)站日 uip 超過 4k，Alexa 排名的峰值為 20k（http://home.apachecn.org/img/about/alexa_201906.png）。我們的核心成員擁有 CSDN 博客專家（https://blog.csdn.net/wizardforcel）和簡書程序員優(yōu)秀作者（https://www.jianshu.com/u/b508a6aa98eb）認(rèn)證。我們與 Datawhale（http://home.apachecn.org/img/about/datawhale_qr.jpg）、AI 有道（http://home.apachecn.org/img/about/redstone_qr.jpg）、黃海廣博士（http://home.apachecn.org/img/about/huanghaiguang_qr.jpg）等國內(nèi)知名開源組織和大 V 合作，組織公益性的翻譯活動、學(xué)習(xí)活動和比賽組隊活動。
與商業(yè)組織不同，我們并不會追逐熱點，或者唯利是圖。作為公益組織，我們將完成項目放在首要位置，并有足夠時間把項目打磨到極致。我們希望做出廣大 AI 愛好者真正需要的東西，打造真正有價值的長尾作品。
除了以上組織或個人，我們還要感謝蒼海國際（https://www.258ch.com/）、黑客派（https://hacpai.com/）、GirlsInAI（https://www.weibo.com/u/2650740963）、DataSciComp（https://iphysresearch.github.io/DataSciComp/）、SeanCheney（https://www.jianshu.com/u/130f76596b02）、AI 科技大本營（https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0）的創(chuàng)意和支持。
【導(dǎo)航】docs.apachecn.org（https://docs.apachecn.org/）
【歸檔】home.apachecn.org（http://home.apachecn.org）
【社區(qū)】ibooker.org.cn/forums（https://www.ibooker.org.cn/forums/）
【Github】@ApacheCN（https://github.com/apachecn）
【郵件訂閱】notice.ibooker.org.cn（http://notice.ibooker.org.cn/index）
【知識星球】ApacheCN（https://t.zsxq.com/Z3rFIEu）
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微博：@ApacheCN（https://weibo.com/u/6326715527）
知乎專欄：AILearning（https://zhuanlan.zhihu.com/apachecn-mlia）
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簡書（https://www.jianshu.com/c/4ee721d0c474） | 搜狐號（https://mp.sohu.com/profile?xpt=NDhjYmViMzMtZWE2Yi00NTlmLWE3OTQtY2FjNjIwNDBlZDJl） | 頭條號（https://www.toutiao.com/c/user/3901644178/） | bilibili（http://space.bilibili.com/97678687）
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