布客·ApacheCN 编程/大数据/数据科学/人工智能学习资源 2020.2

特约赞助商

公告

1. 我们愿意普及区块链技术，但前提是互利互惠。我们有大量技术类学习资源，也有大量的人需要这些资源。如果能借助区块链技术存储和分发，我们就能将它们普及给我们的受众。
2. 我们正在招募项目负责人，完成三次贡献可以申请，请联系片刻（529815144）。几十个项目等你来申请和参与，不装逼的朋友，我们都不想认识。
3. BiliDriveEx 修复完成，接下来我们会多适配几个图床。
4. “开源互助联盟”已终止，我们对此表示抱歉和遗憾。除非特地邀请，我们不再推广他人的任何项目。
5. 我们接受“环材化生劝退”话题的投稿，并在全平台推送。请联系飞龙（562826179），或在这里留言。

编程语言

1. Java
   1. Java 编程思想
   2. Java 8 简明教程
   3. Java 从 0~1 个人笔记
   4. Java8 中文官方教程
   5. JavaTutorialNetwork 中文系列教程
   6. HowToDoInJava 中文系列教程
2. Python
   1. Think Python 中文第二版
   2. 笨办法学 Python · 续 中文版
   3. PythonSpot 中文系列教程
   4. PythonBasics 中文系列教程
3. JavaScript
   1. JavaScript 编程精解 中文第三版
   2. 写给不耐烦程序员的 JavaScript
4. C
   1. 笨办法学 C 中文版
5. PHP
   1. 手把手教你写 PHP 协程扩展
6. 综合
   1. TutorialsPoint 中文系列教程
   2. BeginnersBook 中文系列教程
   3. ZetCode 中文系列教程
   4. Succinctly 中文系列教程

后端/大数据

1. Spark 2.2.0 中文文档
2. Storm 1.1.0 中文文档
3. Kafka 1.0.0 中文文档
4. Beam 中文文档
5. Zeppelin 0.7.2 中文文档
6. Elasticsearch 5.4 中文文档
7. Kibana 5.2 中文文档
8. Kudu 1.4.0 中文文档
9. Spring Boot 1.5.2 中文文档
10. Airflow 0.10.2 中文文档
11. HBase 3.0 中文参考指南
12. Flink 1.7 中文文档
13. Django 1.8 中文文档
14. Hudi 0.5 中文文档

工具

1. Numpy 技术栈中文文档
   1. Numba 0.44 中文文档
   2. Cython 3.0 中文文档
2. Scapy 中文文档
3. 笨办法学 Linux 中文版
4. Git 中文参考
5. Scrapy 1.6 中文文档
6. PyQt4 中文文档
7. 命令行的艺术
8. rpy2 2.8 中文文档

区块链

1. Solidity 中文文档

数学笔记

1. MIT 公开课课本/笔记
   1. MIT 18.06 线性代数笔记
   2. MIT 18.03 写给初学者的微积分

数据科学文档

1. Numpy 技术栈中文文档
   1. NumPy 1.11 中文文档
   2. Pandas 0.19.2 中文文档
   3. Matplotlib 2.0 中文文档
   4. statsmodels 中文文档
   5. seaborn 0.9 中文文档

数据科学教程

1. 斯坦福公开课课本/笔记
   1. 斯坦福 STATS60 课本：21 世纪的统计思维
   2. 斯坦福博弈论中文笔记
2. UCB 公开课课本/笔记
   1. UCB Data8 课本：计算与推断思维
   2. UCB Prob140 课本：面向数据科学的概率论
   3. UCB DS100 课本：数据科学的原理与技巧
3. TutorialsPoint NumPy 教程
4. 复杂性思维 中文第二版
5. 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版
6. fast.ai 数值线性代数讲义 v2
7. Pandas Cookbook 带注释源码
8. 数据科学 IPython 笔记本
9. UCSD COGS108 数据科学实战中文笔记
10. USF MSDS501 计算数据科学中文讲义
11. 数据可视化的基础知识

CS 教程

1. 计算机公开课推荐
2. LeetCode，HackRank，剑指 offer，经典算法实现（已停更）
3. GeeksForGeeks 翻译计划
4. UCB 公开课课本/笔记
   1. UCB CS61a 课本：SICP Python 描述
   2. UCB CS61b 课本：Java 中的数据结构
5. UIUC CS241 系统编程中文讲义
6. 数据结构思维
7. 操作系统思维
8. 中国大学 MOOC 计算机操作系统笔记
9. 简单数据结构实现
10. 司镜的数据结构课程（持续更新）
11. 从零编写简单的数据库

AI 教程

1. AILearning - 机器学习实战
   1. 文字教程
   2. 教学版视频
   3. 讨论版视频
2. AI 路线图（知识树）
3. Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南（已下线，请自行搜索）
4. Machine Learning Mastery 博客文章翻译
5. 斯坦福公开课课本/笔记
   1. 斯坦福 CS229 机器学习中文笔记
   2. DeepLearning.ai 深度学习中文笔记
   3. 斯坦福 CS224n 自然语言处理中文笔记
   4. 斯坦福 CS234 强化学习中文笔记
6. UCB 公开课课本/笔记
   1. UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记
7. 台湾大学林轩田机器学习笔记
8. Python 自然语言处理 中文第二版
9. Scikit-learn 秘籍
10. PythonProgramming.net 教程翻译
11. 写给人类的机器学习
12. 面向机器学习的特征工程
13. Python 数据分析与挖掘实战（带注释源码）
14. 与 TensorFlow 的初次接触
15. TensorFlow Eager 教程
16. SciPyCon 2018 Sklearn 教程
17. TensorFlow 学习指南
18. fast.ai 机器学习和深度学习中文笔记
19. HackCV 网站文章翻译
20. 数据科学和人工智能技术笔记
21. Girls In AI：面向编程零基础女孩子的AI算法工程师养成计划
22. Sklearn 学习指南
23. 南瓜书（西瓜书公式推导解析）
24. Daily Interview - 人工智能面经
25. 百页机器学习小书
26. Natural Language Processing with PyTorch 中文版
27. 李宏毅机器学习笔记
28. 推荐系统遇上深度学习
29. 可解释的机器学习
30. Python 机器学习在线指南

AI 综述翻译计划

1. 图嵌入综述（Arxiv 1709.07604）
2. 基于深度学习的推荐系统：综述和新视角
3. 关于卷积神经网络我们理解了什么
4. 机器学习超级复习笔记

AI 文档

1. Numpy 技术栈中文文档
   1. Sklearn 0.19 中文文档
2. PyTorch 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文档和教程
3. XGBoost 中文文档
4. LightGBM 中文文档
5. FastText 中文文档
6. Gensim 中文文档
7. OpenCV 4.0 中文文档

AI 比赛

1. Interview：简历指南 + LeetCode + Kaggle
2. 数据科学/人工智能比赛解决方案汇总
3. Kaggle 学习系列视频
4. 数据科学比赛收集平台

安全

1. Kali Linux 秘籍 中文版
2. Kali Linux Web 渗透测试秘籍 中文版
3. Kali Linux 无线渗透测试入门指南 中文版
4. Kali Linux 网络扫描秘籍 中文版
5. Web Hacking 101 中文版
6. 米斯特白帽培训讲义
7. 安卓应用安全指南 中文版
8. 渗透测试实战第三版（红队版）

其它

1. ApacheCN 公众号历史文章
2. 简历分享系列视频
3. 斯坦福 CS183 系列 / YC 创业课系列中文笔记
4. 独立开发/自由职业/远程工作资源列表
5. 通往财富自由之路精细笔记
6. 5 分钟商学院精细笔记
7. English - World Travel
8. Gainlo 面试指南
9. Evil Huawei - 华为作过的恶
10. iBooker 布客老实人报
11. 程序媛计划：儿童性教育项目
12. 环材化生劝退计划

关于我们

我们是一个大型开源社区，旗下 QQ 群共一万余人，订阅用户至少一万人。Github Star 数量超过 40k 个，在所有 Github 组织中排名前 150。网站日 uip 超过 4k，Alexa 排名的峰值为 20k。我们的核心成员拥有CSDN 博客专家和简书程序员优秀作者认证。我们与 Datawhale、AI 有道、黄海广博士等国内知名开源组织和大 V 合作，组织公益性的翻译活动、学习活动和比赛组队活动。

与商业组织不同，我们并不会追逐热点，或者唯利是图。作为公益组织，我们将完成项目放在首要位置，并有足够时间把项目打磨到极致。我们希望做出广大 AI 爱好者真正需要的东西，打造真正有价值的长尾作品。

除了以上组织或个人，我们还要感谢苍海国际、黑客派、GirlsInAI、DataSciComp、SeanCheney、龙哥盟 · 计算机电子书、AI 科技大本营、BiliDrive、FlyAI、Tesra 的创意和支持。

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