计算机科学导论 计算机科学速成课 - Crash Course Computer Science 哈佛大学公开课：计算机科学cs50 计算机组成 陆俊林 计算机组成 CSE 351: The Hardware/Software Interface 操作系统 向勇 操作系统 ...

1）该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料，具体引用的资料请看参考文献。 2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，...

中文题目 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal 少镜头学习中用类别遍历法寻找任务相关特征 Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-Shot Learning ...

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如何学习CBD/CBSE？作者: 贾育email: jia_yu@263.net ［版权所有 任何形式的拷贝和引用必须得到作者的许可］ 关于怎样学习CBD/CBSE（Component-Based Development/ Component-Based Software Engineering，基于...

这本书主要的作用是引起了我对机器学习和自然语言处理的兴趣。里面以极为通俗的语言讲述了数学在这两个领域的应用。 《Programming Collective Intelligence》（中译本《集体智慧编程》）；作者Toby Segaran也是...

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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習、深度學習方面不錯的資料，轉載。 原作：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md  ...

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作者：jacky yang ...关于深度学习，网上的资料很多，不过貌似大部分都不太适合初学者。 这里有几个原因： 1.深度学习确实需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲，有些读者就会有畏难的情绪，因而容易过

机器学习的资料较多，初学者可能会不知道怎样去有效的学习，所以对这方面的资料进行了一个汇总，希望能够对和我一样的初学者有一定的借鉴。 1. 数学基础 机器学习是构建于数学的基础之上的，因此只有把数学的...

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　昨天总结了深度学习的资料，今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示：有些网站需要"科学上网"^_^) 　推荐几本好书： 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Fri

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