原创 一起学习的 Datawhale

 Datawhale学习 

开源贡献:Datawhale团队

什么是组队学习?

组队学习活动,于2018年8月2日,由Datawhale发起,已经坚持组织了六年。

初衷很简单,就是一群志同道合的小伙伴,一起学习讨论,一起克服拖延,一起组队打boss。没有老师,没有教学,有的是一群热爱学习和渴望改变的人,交流学习,互促共进。 往期:《李沐大神分享,全球733所高校,9027人共同学习

<iframe class="video_iframe rich_pages" data-vidtype="2" data-mpvid="wxv_3708552864998899727" data-cover="http%3A%2F%2Fmmbiz.qpic.cn%2Fsz_mmbiz_jpg%2FvI9nYe94fsF6xLQjPuBTmSvn6p1CzlicudUs9hUpxA55Pr5EYBZ2mc3FMpW7NwPiaAAVWd2zsaeOQE7Pt0No486w%2F0%3Fwx_fmt%3Djpeg" allowfullscreen="" frameborder="0" data-ratio="1.7777777777777777" data-w="1920" style="border-radius: 4px;" data-src="https://mp.weixin.qq.com/mp/readtemplate?t=pages/video_player_tmpl&amp;action=mpvideo&amp;auto=0&amp;vid=wxv_3708552864998899727"></iframe>△关于 Datawhale 

学习报名方式  

▶ 报名方式:本周六在 Datawhale高校群/在职群 发布报名码,报名后学习。

▶ 进群方式:点击公众号,后台回复关键词“在校”或“在职”进学习群。

📢特别提醒:已在高校或在职群无需重复加入。

本期学习内容

📢:本次学习共 4 个内容。学习详情如下:

1 /Leetcode:面试篇(上)

开源贡献:杨世超、冯启洪、杨璐、赵云、梁韫旭

内容说明:超详细的「算法与数据结构」基础讲解教程,「LeetCode」经典题目的详细解析。本期课程内容精心挑选了 100 道互联网大厂面试的高频算法真题其中的前 50 题,从而帮助面试者更有针对性的准备面试

学习周期:16天

学习名额:180人

定位人群:有 Python 语言编程基础,想要学习算法、数据结构基础知识,想在 LeetCode 刷算法题的同学

学习安排如下:

2 /西瓜书+南瓜书:机器学习

开源贡献:谢文睿、秦州、六一、叶睿卿、张洪瑞、郑远婧

内容说:周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材,值得反复阅读,配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解,一起打好基础!

习周期:21天

学习名额:180人

定位人群:有本科数学基础(高等数学、线性代数、概率论与数理统计)的同学

学习安排如下:

3 /模型减肥秘籍:模型压缩技术

开源贡献:陈玉立、姜蔚蔚、孙韩玉、张艺杰、魏育康、宁致远、罗清泉、步嘉同、孙韬、钱枷羽

学习周期:19天

学习名额:180人

定位人群:对AI硬件加速和部署感兴趣的开发者;对模型压缩技术感兴趣的学生群体。

参与方式

4 /FastAPI:Web框架学习

开源贡献:黎伟、蔡鋆捷、刘炎坤、李瀚宇、晏萌

内容说:当前最耀眼的python web框架,为高并发而生。fastapi的核心功能是提供HTTP请求接口。所有的代码推荐在jupyter notebook中运行,这样便于查看输出结果。课程也提供了所有的ipynb文件,下载下来可以直接运行。

习周期:13天

学习名额:180人

定位人群:本教程面向有至少半小时python学习基础的同学,需要知道什么是python的列表和字典。

学习安排如下:

自学教程汇总

⭐ 为难度系数

1、Leetcode:面试篇(上) ⭐️

开源内容:https://github.com/datawhalec...

电子网站:https://datawhalechina.github...

2、吃瓜教程 ⭐️

开源内容:https://github.com/datawhalec...

3、模型减肥秘籍 ⭐️⭐️

开源内容:https://github.com/datawhalec...

*4、FastAPI Web框架学习⭐️*

开源内容:https://github.com/datawhalec...


一起“赞”三连


Datawhale
24 声望10 粉丝

Datawhale 是一个专注于 AI 领域的开源组织,致力于构建一个纯粹的学习圈子,帮助学习者更好地成长。我们专注于机器学习,深度学习,编程和数学等AI领域内容的产出与学习。