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{Awesome Math Awesome}
{Spider-Cralwer} [Spider常识] [反爬虫] ;Web crawler [case.Spider] ;笔记之Python网络数据采集 [cURL爬虫] [headless-browser] ;Avoiding Webscraping Throttling Using Python and Tor as a Proxy [JS解析-浏览器模擬] ; Scraping Stack Overflow ;Requests-HTML: HTML Parsing for Humans™ ;Scylla 中文文档 ;banner_scylla Build Status codecov Documentation Status PyPI version Docker Build Status Donate [M$ cralwer.py] [pySpider] ;关于 Content-Encoding: gzip ;SpiderDuck与NoSQL – Twitter实时URL抓取服务架构 - NoSQLFan - 关注NoSQL相关技术、新闻 ;在 Linux 上构建 Web spider [内容抽取-Article Extractor] [网页相似度分析] ;搜索引擎重复网页发现技术分析 ;建立SQL全文索引提升搜索速度 ;中文搜索引擎技术揭密:网络蜘蛛 ;搜索引擎研究之继续监视用户的选
{SE~搜索引擎} ;DuckDuckGo or Startpage – Update (March 2, 2017) ;InfoQ: 这就是搜索引擎:核心技术详解 [Full-text search engine] ;常用正则表达式应用 [搜索界] [数学之美] [谷歌分享] ;中文搜索:公正性是实现准确性的根本—中国搜索行业应当立即行动起来、正视搜索公正性 [全能搜索] [FuzzyWuzzy] [搜索.分词] [OpenCC] [SEO] [recommend:推荐] [防盗链] ;QihooBot来过 ;MTR和WinMTR [桌面搜索] ;利用blogsearch自动发现站外引用
{我的”怪癖” (作业) (2005-08-26 01:09:00)}
{Pandas ~ python} ;2019 Pandas User Survey [NumPy] ;Pandas : How to Merge Dataframes using Dataframe.merge() in Python – Part 1 ;Building a Financial Model with Pandas [python-sprints.github.io] ;Plotly Python Library for Pandas [Pandas 实操] ;Pandashells ;pandas: powerful Python data analysis toolkit [pd.DataFrame] ;Python Data Analysis Library [Pandas 101] ;14 Best Python Pandas Features ;PyData関係の環境構築 [matplotlib] [Libextract 高速提取表格数据] ;我用python实现的关联规则挖掘算法
{Data Science 数据科学} ;DaPy - 享受你的数据挖掘之旅 [@王树义] ;LeetCode 中国:诚招全栈/前端工程师 [Kaggle] ;有人将吴恩达的视频课程做成了文字版 ;最全数据集网站汇总,绝对是一个金矿请查收! ;深度玄学:你的网络不work的37种原因 [DataWorks.aliyun] ;机器学习/深度学习入门资料汇总 [_Time-Series 时序图] ;Exploring Supervised Machine Learning Algorithms ;Migrating to Python 3 with pleasure [TIANCHI] [XGBoost] [_Bayesian] [Py:Keras] ;Kaggle入门实例-预测房价 ;Blaze Ecosystem provides Python users high-level access to efficient com ;CSVtoTable [Py:tsfresh] ;Python Data Science Handbook ;Building a data science portfolio: Storytelling with data ;Cheat Sheet of Machine Learning and Python (and Math) Cheat Sheets ;用Python学微积分 ;Data Science at the Command Line ;data-science-ipython-notebooks [量化交易] [DS 资源] [数据工程师] [DS 101] ;How to share data with a statistician [DS 实操] ;10天100小时学数据科学,我推荐你这样学! ;50 years of Data Science – by David Donoho ;大数据全栈式开发语言 – Python ;公司里的 Data Scientist(数据科学家) [Rodeo] [Caravel.airbnb] ;Data Science for Losers 9 comments ;Python和数据科学的起步指南 ;Randy Olson's data analysis and machine learning projects ;Python For Data Analysis’s documentation! ;Seven Python Tools All Data Scientists Should Know How to Use [面向程序员的数据挖掘指南] ;开智讲座】肖凯:数据科学家是如何炼成的 [statistics 统计学] [SciPy] ;Spark or R [R-project] [motorway] [Rodeo] ;PyCon-SymPy ;The Top Mistakes Developers Make When Using Python for Big Data Analytic [julia] [FlowingData] [q - Text as Data] ;Enterprise Software Doesn't Have to Suck: Why learn R? ;Data Science is real » Data Science is NOT for everyone
{OpenCV} ;Python批量制作百万点赞的卡点视频原来这么简单! 恋习Python [Detector...] ;Implementing Seam Carving with Python [AMCap] ;How can I extract a good quality JPEG image from an H264 video file with ffmpeg? [uvc 录像] [FFmpeg 视频处理] ;相机镜头光学中的一些疑难问题的解释 [HFR(High Frame Rate) ~ fps调节] ;AI 玩跳一跳的正确姿势,跳一跳 Auto-Jump 算法详解 ;Transcribing Speech to Text with Python and Google Cloud Speech API [Py:subprocess->PIPE->FFmpeg] ;几个图像处理方面的公司的面试经历 [HTML5 live streaming] ;Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks ;Programming Computer Vision with Python [cv2<-Linux] [FFmpeg <- macOS] ;执行音频提取 [FFmpeg <- Linux] [平面 midpoint 中点] [cv in M$] [cv+cv2 4 MAC] [cv3 in MAC] [cv 实操] [QR-Code] [ArUco Marker] ;SUPPORT | OpenCV [cv 101] [cv Doc.] [simpleCV] [OpenCV中国] ;在Raspberry Pi 2/B+上安装Python和OpenCV [cv3.py3] [cv3.go] [FPGA] [OGAMA (OpenGazeAndMouseAnalyzer)] [AR.py] [scikit-image] [Driving Simulator] ;Homebrew Science ;Open Source Computer Vision Library is a Restricted Group with 49487 mem ;OpenCV介绍
{Heroku} [heroku.clj] [heroku.go] ;Configuration and Config Vars | Heroku Dev Center [Heroku Redis] ;Heroku CLI [Heroku CLI] [Heroku 域名] ;AngularBottle - AngularJS + Bottle.py [heroku.py] [heroku.js] ;Heroku的教训:糟糕的负载均衡 + RoR单线程 = 糟糕的性能
{Node.js -> io.js} ;Node.js 未来会超越 Java 吗? - 知乎 ;List of languages that compile to JS [npm] ;Node.js 和 JavaScript 的最新版 npm 导致 Linux 系统崩溃,迫使用户重装系统! [Hubot] ;非零基础JavaScript简易指南 [全桟全端] [NVM 多版本环境] [node.js] ;Ten (10) Best Node.js Productivity Tools, Plugins, and Libraries ;如何看待 TJ 宣布退出 Node.js 开发,转向 Go? ;Tutorial ;JavaScript Patterns [天猫11.11] [fibjs] ;MooTools - Help! I Don’t Know JavaScript! ;jsdt s版本的帮助文档 [JS回思] ;快速排序(Quicksort)的Javascript实现 [CommonJS] [DocPad] [CoffeeScript] ;Javascript异步编程的4种方法 [Jscex~Wind.js] [Pyjamas] [Comet~长连接]
{Amazon.com} ;市值破7000亿美元 贝索斯成全球新首富,人工智能如何成就了亚马逊帝国 ;亚马逊AWS(EC2)资源汇总 ;Amazon CloudFront [Chaos Monkey] [Amazon云经验] [Amazon8卦] [AWS] ;Amazon提供云计算开放式基金申请 [S3] [EC2] [SQS] [SimpleDB]
{Grid-Cloud} [_aliyun] [Azure] [公有云平台] [Low Code Platform_低代码] [云存储] [Quantum 量子计算] [Glitch] [FaaS] [SaaS] [PaaS] [PythonAnywhere] [IaaS] [云计算] [YCSB:测试云工具] [科大讯飞MSC] ;iPic - 图床神器 ;图床搬家神器:iPic Mover ;论云存储服务性能评测的正确姿势 ;aText - Typing accelerator - Text macro utility for Mac. ;究竟什么样的公有云最适合开发者,Forrester告诉你真相! [开源云] ;Why TCP Over TCP Is A Bad Idea ;Asynchronous Servers in Python ;集中/分布式搜索引擎的4种设计方案::[Search Engine]
{分布式服务开发} ;sdfs [Py迸发:线程/进程] ;CAP 定理的含义 [Cache 缓存] ;Webservice/SOAP/WSDL释疑篇 [*RPC] ;构建分布式系统——技术考量 ;The Log: What every software engineer should know about real-time data's [CRDT 策略/算法] ;学习笔记:The Log(我所读过的最好的一篇分布式技术文章) ;目前为止读过最好的一篇关于分布式系统的技术学习笔记 ;负载均衡--大型在线系统实现的关键(上篇)(再谈QQ游戏百万人在线的技术实现) ;类似于QQ游戏百万人同时在线的服务器架构实现 [ECS: Entity Component System] [Grid开发] ;Grid computing [并行计算] [分布式计算] ;Utility computing [Matrix] [OpenFlow]
{MQ~消息队列} ;一条日志消息的现代生活 ;分布式系统的事务处理 [zbus] [消息编码] ;链表,队列,堆栈的区别【转】 - 东北熊的日志 - 网易博客 [Apache Kafka™] [queues (任务调度)task schedule] [遥测传输 (MQTT)] [jeff: RainBow] [Celery 芹菜] ;Redis作为消息队列与RabbitMQ的性能对比 [nanomsg] ;用MongoDB取代RabbitMQ [RabbitMQ] [企业MQ] [NSQ] [libev] [ØMQ] ;AMQP 0-9-1 简介 [AMQP] [gotalk] [Hprose] [SurgeMQ] [PubSubHubbub] [HTTPSQS] [PgQ] [RestMQ] [MemcacheQ] [Jabber]
{HTTP/S核心网络协议} ;我的HTTP/3学习笔记 [HTTP Status Code] ;跨域资源共享 CORS 详解 [HTTP/S] ;【鹅厂网事】全局精确流量调度新思路-HttpDNS服务详解 [Google’s SPDY] ;给博客添加humans.txt - Glow Blog ;Web工程师的工具箱 | 酷壳 - CoolShell.cn [URI] ;HTML特殊转义字符列表 [全球 IPv4 地址归属地] [TCP/IP] ;互联网协议入门(二) ;互联网协议入门(一) ;第三次握手——革命斗争中的通信故事Comments>> ;The Future of Python HTTP ;谈一谈网络编程学习经验 收藏 ;RFC1951的部分翻译及原文(2/2) 选择自 prettynacl 的 Blog ;ddvshrpj_18c4drttfv.png (PNG Image, 694x1026 pixels) [W3C] ;相对协议URL ;网络通讯协议图 [email] [校园网认证] [I/O分析] [Socket开发] [Checksum]
{Wolfram Alpha|Mathematica} ;Learning about the Future from 2001: A Space Odyssey, Fifty Years Later [MMA 101] ;The Wolfram Language represents a major advance in programming languages [WolframAlpha 新闻] ;颠覆编程方式的感知编码:Stephen Wolfram雄心勃勃的全新计算模式 | 36氪 [Stephen@Wolfram] ;Paper 已经过时——计算机时代科学传播方式的变革 ;Learn wolfram in Y Minutes [MMA 推广/Edu...] [Wolfram 文档] ;Wolfram 产品与服务 [Mathematica] ;Wolfram Programming Cloud™ ;Take the power of Wolfram|Alpha ;An app for everything... ;Wolfram Alpha简介 [WolframAlpha剖析] ;Wolfram Alpha智能搜索引擎 [Wolfram Research]
{Fb:Pytorch} ;PyTorch 这一年——十佳开源项目 ;Torch 是一个十分老牌、对多维矩阵数据进行操作的张量(tensor )库,在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。但由于其语言采用 Lua [PyTorch圣殿] ;PyTorch比较吸引我的特性有以下几点: ;为什么 PyTorch 这么火?一线开发者这样说 ;PyTorch is a Python package that provides two high-level features: [Pytorch 101] [Pytorch Doc.]
{G:TensorFlow} [Keras] ;Minigo: A minimalist Go engine modeled after AlphaGo Zero, built on MuGo [TFLite] ;TensorFlow 团队如何管理开源项目 [MXnet ...] [TensorFlow 101] ;TFLearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFl [TensorFlow Doc.] ;MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges
{AI-Artificial Intelligence} ;Business Machine Learning and Data Science Applications [Figaro] ;微软为什么在数据中心使用FPGA代替CPU? - SSDFans ;5 款不错的开源语音识别/语音文字转换系统 ;机器学习集训营 第9期 ~ Python中文社区 ;终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了! [101.AI] ;模拟人类大脑 :人工智能的救赎之路 ? [OpenBayes.com] [Quantitative Trading 量化交易] ;李飞飞为什么会离职 Google? ;人工智能产业链公司最全盘点(附2017年中国AI百强企业) [Parsec ~ MarsLiu 刘鑫] ;AI速查表:神经网络、机器学习、深度学习与数据科学一览 ;Hinton胶囊网络代码正式开源,5天GitHub fork超1.4万 ;Ai.codes [NLP] ;Effective Use of Amazon Mechanical Turk (MTurk) ;人工智能风口,Python程序员的狂欢与企业主的哀嚎。 ;Python 为何能坐稳 AI 时代头牌语言 ;Google到底做了啥 ;Pre-trained word vectors of 30+ languages [Kite] [M$ Cognitive] ;15 个开源的顶级人工智能工具 [ProLog] ;卷积神经网络架构详解:它与神经网络有何不同? ;Teaching an AI to write Python code with Python code ;gym ;Dr. 魏聊聊人的智能 | 魏坤琳北大演讲实录 [TextToSpeech] ;alexjc/neural-doodle: Turn your two-bit doodles into fine artworks with deep neural networks! An implementation of Semantic Style Transfer. ;人工智能之父"马文・明斯基 ;世界第一个机器人 [OpenAI] ;AI Challenge ;【独家】《Nature》杂志探访谷歌人工智能公司DeepMind,有何新发现? [Leaf.rust] ;计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合--持续更新…… - zouxy09的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET ;Top 10 Study Groups & Resources for Stanford’s Open Class on AI ;SixthSense Technology ----- Integrating Information With The Real World [AI开发] ;论文发表 ;Dr. Hichem Frigui [Ai算法] ;机器学习与人工智能学习资源导引 [AI:book] ;自由意志杂谈 [Ai硬件] [aichallenge.org] [Robocode] ;用 CodeRuler 征服中世纪王国 [MIT] [WEKA] [Cortex Command] [NetLogo] ;粗糙集理论介绍(对于初学者来说,很经典的滴)
{awesome Machine Learning frameworks, libraries and software.}
{fast.ai@Jeremy Howard} ;如何在 fast.ai 用 BERT 做中文文本分类? ;如何用 fast.ai 高效批量推断测试集? - 知乎 ;course-v3 ;Lesson 7: Resnets from scratch; U-net; Generative (adversarial) networks ;Lesson 6: Regularization; Convolutions; Data ethics ;Lesson 5: Back propagation; Accelerated SGD; Neural net from scratch ;Lesson 4: NLP; Tabular data; Collaborative filtering; Embeddings ;Lesson 3: Data blocks; Multi-label classification; Segmentation ;Lesson 2: Data cleaning and production; SGD from scratch ;Lesson 1: Image classification ;fastai ;Welcome to fastai [Returning to work] ;Practical Deep Learning for Coders, v3 [Server setup] ;Welcome to the forums for the fast.ai Practical Deep Learning For Coders MOOC! These forums were also used for the in-person course we taught in co... ;Practical Deep Learning for Coders 2019
{17年GitHub中最为流行的30个开源机器学习项目}
{Machine Learning} ;共享GPU来了!投身去中心化机器学习,比挖矿多赚3倍 ;有人将吴恩达的视频课程做成了文字版 ;使用 Python 开始机器学习 ;十大必须掌握的机器学习算法,你都知道了吗? [ensembles] [ML 101] ;机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 [ML 实案] [TSP:旅行商问题] [ML doc.] ;基于Spark的机器学习经验 [CV:图像识别] [neuropy] [@Michael Young] ;图解机器学习 已关联纸书 可申请 [机器学习算法.Py] [机器学习.py 模块] ;Manning: Machine Learning in Action
{国外程序员整理的机器学习资源大全}
{ML:Deep Learning} ;HyperTools is designed to facilitate dimensionality reduction-based visual explorations of high-dimensional data. The basic pipeline is to feed in ... [面向机器学习的特征工程] ;@王树义 如何从零基础学最前沿的 Python 深度学习? ;Python好书有很多,这本却不得不提! ;深度学习中的Data Augmentation方法和代码实现 ;理解dropout [神经网络*NN] ;Awesome Deep Learning Awesome ;Awesome - Most Cited Deep Learning Papers ;Building a Deep Learning Camera with a Raspberry Pi and YOLO [DL 101] ;理解 LSTM 网络 [DL news] [DL doc.] ;机器学习和深度学习的最佳框架大比拼 [Prisma 样图像拟合] ;Andrej Karpathy blog [DL 生态] ;Andrej Karpathy Academic Website [深度学习笔记@Zouxy] ;Deep Learning ;NIPS回来,捎点和本组相关的新消息 ;寒武纪深度学习处理器重磅发布】ISCA 2016 顶级论文产业化 ;Data-processing and machine learning with Python ;那些开创深度学习的大师们 ;Geoffrey Hinton 是这个人,一步步把“深度学习”从边缘课题变成Google等网络巨头仰赖的核心技术 ;深度学习:推进人工智能的梦想 ;为什么要选择Python语言实现机器学习算法
{algorithm~算法} ;PNG图片压缩无损,但解析原理呢? [算法Py] ;算法学习重要资源 [加密] ;数据压缩与信息熵 ;algorithms [算法学习] ;Algos in Python ;数学归纳法 ;时间复杂度 ;常用的算法的时间复杂度和空间复杂度 ;算法的时间复杂度和空间复杂度-总结 [常用算法] ;What are the lesser known but useful data structures? ;[转] 数学家们的故事 [Euler's formula] ;Kill Math: 让数学不只是符号 ;List of algorithms ;Judy array资源汇总 ;填补空缺——压缩感知Comments>> [算法可视化] [SCIP ed3] ;讨论} 什么是算法,为什么需要学算法,以及算法学到什么程度 ;Data Structures and Algorithms with Object-Oriented Design Patterns in Python [压缩] [算法实案] [解决思路] [数论] [几何学] [密码学] ;Scientific Tools for Python ;FinMath.com @ Chicago Financial Mathematics, Financial Engineering and Risk Management Workshop. Quantitative Research and Trading. All About Financial Derivatives and Quantitative Trading Strategies. Options, Futures, and Other Derivatives. Trading, Trad ;About Project Euler ;推荐一个网站(题库?)。 ;pulp-or - Google Code
{文本分析} [ML:SciKit.py] ;用机器学习判定红楼梦后40回是否曹雪芹所写 [NLTK.py] ;用 Python 分析《红楼梦》 ;深度学习在自然语言处理中的应用 | 原创精选 ;机器学习鉴定《鬼吹灯1-4》是不是天下霸唱所写 ;Text Mining in Python through the HTRC Feature Reader ;Neural Variational Document Model [liblinear-SVM] [SMS 文本特征] [G Word2vec] ;jieba [TextGrocery 文本分类]
{MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges}
{BigDATA} ;链家大数据多维分析引擎实践 ;我所经历的大数据平台发展史(上) •  非互联网时代 [Heron @Twitter] ;Data Structure Visualization ;Quantitative Economics ;大数据:编程语言真的重要吗? [Google Dremel] [大数据 未来] ;free-data-science-books.md ;Daily learnings ;大数据解决方案设计 [Suro-分布式数据管道] [MapReduce]
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{.NET} ;Ready to start building and scaling your startup? ;developer.microsoft.com [Mono] [C#macOS] [C#101] [C#doc] ;C# 环境 ;关于DLR及.NET版本的问题 ;远离.net
{P2P} ;授之以渔]各类影视资源网站导航【求片请去“求片区”】 [web2web] [P2P客户端] ;大范围内P2P网络中传播的热点文件之memeTracker做法 [P2P史话] [和谐p2p] [Usenet] [Bitcoin] [BitTorrent Sync] [TinyP2P.py] [eD2k] [BitTorrent] ;Skype File Transfer FAQ ;点到点事务用例模型
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{XML} [無廢話XML] ;xpath路径表达式笔记 [年度XML] [管理 XML 数据] [RSS] [SVG] [使用XML] [XML设计] [ThinkinXML] ;RELAX NG ;您应该知道的十种 XML 模式
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