我們已翻譯的文檔非常多，免得各位眼暈，以后就不直接貼整個(gè)列表了，只把新上線的文檔公告一下。

（1）AILearning 新增“數(shù)據(jù)分析”和“PyTorch”部分：

閱讀：https://ailearning.apachecn.org

倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/apachecn/ailearning

（2）上線 QuantLearning，也標(biāo)志著我們正式轉(zhuǎn)型 Quant：

閱讀：https://quant.apachecn.org

倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/apachecn/quant-learning

（3）GeekForGeek 翻譯發(fā)布第一版，共有 500+ 題目：

閱讀：http://g4g.apachecn.org

倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/apachecn/geeksforgeeks-zh

（4）剛剛下線的零組文庫(kù)已整合到我們的安全知識(shí)庫(kù)中：

閱讀：http://sec-wiki.apachecn.org

倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/apachecn/sec-wiki

感謝知匯社區(qū)（zhihuifly.com）提供原文！

（5）感謝徐神棍（github@xushengun）貢獻(xiàn)兩個(gè)文檔：

社交媒體挖掘：

閱讀：http://smm.apachecn.org

倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/apachecn/SocialMediaMining-zh

使用 Qiskit 學(xué)習(xí)量子計(jì)算：

閱讀：http://lqcuq.apachecn.org

倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/apachecn/lqcuq-zh

（6）上線 Python 譯文集：

閱讀：https://py.apachecn.org

倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/apachecn/apachecn-python-zh

再次感謝 @SeanCheney 的貢獻(xiàn)！

（7）數(shù)據(jù)分析譯文集改名為數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)譯文集，并整合了我們的零散翻譯內(nèi)容：

閱讀：https://ds.apachecn.org

倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/apachecn/apachecn-ds-zh

注意：多數(shù)文檔除了在線閱讀和 Git 倉(cāng)庫(kù)之外，還可以從 PYPI、NPM 和 DockerHub 下載，請(qǐng)見各個(gè)文檔的 README 文件。

另外我們 ApacheCN 全力支持科研開源（DOCX）計(jì)劃。希望大家了解這個(gè)倡議，把這個(gè)倡議與自己的興趣點(diǎn)結(jié)合，做點(diǎn)力所能及的事情。每個(gè)人的微小的貢獻(xiàn)，匯聚在一起就是整個(gè)開源生態(tài)。