视频及书的代码网址

1.李宏毅深度强化学习笔记(LeeDeepRL-Notes)

　　https://github.com/datawhalechina/leedeeprl-notes

2.斯坦福大学2014（吴恩达）机器学习教程中文笔记

　　https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

3. Python 黑魔法玩法

　　https://github.com/iswbm/magic-python

　　http://magic.iswbm.com/

　　在线阅读：http://pycharm.iswbm.com/

　　离线阅读：下载 PDF 版，内容有滞后。链接：https://pan.baidu.com/s/1t7c03aG2y91z3F5vHJGh4w ，密码：ruot

4.pycharm中文指南

　　https://github.com/iswbm/pycharm-guide

　　http://pycharm.iswbm.com

5.Go编程

　　https://github.com/iswbm/GolangCodingTime

　　在线阅读：Golang 编程时光

6.python基础入门

　　https://github.com/iswbm/python-guide

　　http://python.iswbm.com

7.Python 资源大全中文版

　　https://github.com/iswbm/awesome-python-cn

8.How to eat TensorFlow2 in 30 days ?

　　https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

　　Click here for Chinese Version（中文版）

　　???? github项目地址: https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

　　???? 和鲸专栏地址: https://www.kesci.com/home/column/5d8ef3c3037db3002d3aa3a0 【代码可直接fork后云端运行，无需配置环境】

9.《20天吃掉那只Pytorch》

　　???? github项目地址: https://github.com/lyhue1991/eat_pytorch_in_20_days

　　???? 和鲸专栏地址: https://www.kesci.com/home/column/5f2ac5d8af3980002cb1bc08 【代码可直接fork后云端运行，无需配置环境】

10.《10天吃掉那只pyspark》

　　???? github项目地址: https://github.com/lyhue1991/eat_pyspark_in_10_days

　　???? 和鲸专栏地址: https://www.kesci.com/home/column/5fe6aa955e24ed00302304e0 【代码可直接fork后云端运行，无需配置环境】

11.强化学习：原理与Python实现

　　https://github.com/ZhiqingXiao/rl-book

12.莫烦：Reinforcement Learning Methods and Tutorials

　　https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow

13.莫烦pyTorch Tutorials

　　https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial

14.莫烦Tensorflow 2017 Tutorials

　　https://github.com/MorvanZhou/Tensorflow-Tutorial

15.tensorflow2.0

　　https://github.com/tensorflow/examples

16.刘建平Pinard的博客配套代码

　　https://github.com/ljpzzz/machinelearning

17.stanford SPINS-B

　　https://github.com/stanfordnqp/spins-b

18.简单粗暴 TensorFlow 2 | A Concise Handbook of TensorFlow 2

　　https://tf.wiki/#id1

　　GitHub： https://github.com/snowkylin/tensorflow-handbook

　　教程答疑区： https://discuss.tf.wiki

19.Numpy中文

　　https://www.numpy.org.cn/

20.Python知识手册

　　https://github.com/liyangbit/Python-Knowledge-Handbook

　　个人网站： http://liyangbit.com

　　手册获取地址：《Python知识手册》

21. Python技术交流与分享： http://www.feiguyunai.com/

22. (李沐)动手学深度学习：https://zh.d2l.ai/  https://zh-v2.d2l.ai/    https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/    https://github.com/d2l-ai/berkeley-stat-157/tree/master/slides-zh

23. 邱锡鹏神经网络和深度学习：https://nndl.github.io/   https://github.com/nndl/nndl.github.io

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