麻省理工线性代数讲义中文版，就是网易公开课里面那个Gilber Strang 讲的。最好的线性代数课。当然，这个讲义网上还是很容易找到的，而且是最新最配合的，不过都是英文的。当然鼓励大家看原版的。但如果不幸，你英文不好，我这个可能是唯一的中文讲义了，分享给英文不好的童鞋。
2021-12-25 23:27:14
7.33MB
1
MIT地球科学家实用计算教程（PraCTES）
该github网站是在麻省理工学院举办的PraCTES研讨会的主页，该研讨会是更广泛的的首批成员，我们希望最终将其扩展到其他小组，部门或机构。
关于麻省理工学院的课程
PraCTES研讨会是一系列演示和动手教程，供地球科学家和地球科学家进行实际计算。 研讨会的目的是介绍实用的计算工具和概念，以便地球科学家可以花费更多的科学时间和更少的时间来调试数据分析代码，处理大型数据集，解密模型源代码以及现代的其他令人沮丧且耗时的任务地球科学研究。 我们的目标是使研讨会对具有各种编程水平的科学家们来说变得可用并有用，并将涵盖从编程入门概念到用于在云上整理大数据的最新软件工具等主题。
每两个小时的课程将高度互动：讲师将在展示主题的背景信息（例如什么是地球系统模型？github在幕后如何工作？）之间进行交换，并通过实时演示和领先的动手代码演示计算概念教程和
2021-12-24 11:00:41
37.52MB
1
一门面向所有人的人工智能公开课。
对初学者来说，有没有易于上手，使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程？近日，麻省理工学院（MIT）正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191：深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。
课程链接：http://introtodeeplearning.com/
课程视频：https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY
课程 GitHub：https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs
具体介绍可参考：https://www.jiqizhixin.com/articles/MIT-6-s191-introduction-to-deep-learning
http://introtodeeplearning.com/
2021-12-20 15:27:27
878KB
1
MIT6.0001
Comp Sci W Python简介！ 没什么太疯狂的，只是我的问题集和MIT的OCW 6.0001类的笔记。
2021-12-18 20:08:39
7.19MB
1
MIT-6.0001-Python中的计算机科学和程序设计导论
麻省理工学院的课程作业
2021-12-18 16:05:59
1.27MB
1
机器学习（6.036）
我在MIT的整个课程中都使用了机器学习概念和代码段的样本。
该课程每周涵盖一个不同的主题，并在每个星期三进行有关该主题的实验。 在这里，我包括了这些实验室的编码部分。
2021-11-30 21:38:35
14KB
1