Great URL

项目背景

被称为"后浪"的我们，身处于互联网信息时代，搜索信息获取所需要的资源似乎已成了我们的必备技能，然而面对庞大的良莠不齐的资源库，很难较为快速地获取到高质量的资源。

如果你曾被"如何快速找到心仪的资源"所困扰，那么"Great URL"或许能帮到你。

项目简介

整合互联网上"高质量"的资源链接（URL），并做好分类，方便统一查询。

Datawhale-小鲸鲸、Datawhale-追光、Datawhale-小豹纸、Datawhale-杨冰楠、Datawhale-小狼狗

LightGBM模型调参详解：

开源数据集获取：

NLP可以用到的数据库集合，包括了多个语言及多种方向的400多个免费语料库（其中链接来自于Github、kaggle和各种数据开源组织），大部分无需科学上网
- URL：https://datasets.quantumstat.com/
天池竞赛平台，数据集包括用户行为数据，点击购买数据及气象交通预测等。（如果研究用户购买预测需要相关数据，天池平台是个不错的选择）
- URL: https://tianchi.aliyun.com/dataset/?spm=5176.12281949.J_9711814210.19.493e2448nxhV3p
Kaggle平台数据集，数据集涵盖广泛，有许多经典数据集例如泰坦尼克号数据集，适合新手上道
- URL: https://www.kaggle.com/datasets
较为全面的大数据平台
- URL: http://hao.199it.com/
UCI数据集作为标准测试数据集经常出现在许多机器学习的论文中
- URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
COVID-19相关数据集
- COVID-19推特推文数据集（需要使用工具处理才能拿到内容）
  - URL: https://github.com/thepanacealab/covid19_twitter
- 斯坦福CS472数据科学与Ai课程及项目数据（课程内容本身就是对COVID-19进行调查和建模）
  - URL: https://sites.google.com/view/data-science-covid-19/data-and-resources
- COVID-19相关的医学对话数据集（中英文），包括患者自述和医生建议内容
  - URL: https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-Dialogue

机器学习代码实战：

C/C++编程语言学习：

**大学MOOC优质课程，本课程是由北京大学郭炜老师讲授，深入浅出，对C++程序语言进行了全面的讲解，对于新手入门是一个不错的选择，但是视频课程有点长，需要有耐心，有毅力。

电子书检索

待整合资源：