本项目主要更新一些深度学习、机器学习、算法、以及面试相关的书籍&文章&视频，便于大家学习
另外一个项目汇总了一些计算机相关的大牛博客主页：计算机相关大牛博客整理
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📖 Deeplearning
- 2011-《ComputerVisionAlgorithmsandApplications》-第一版英文版-RichardSzeliski.pdf
- 2012-《Computer-VisionAlgorithms-and-Applications》-第一版-中文版.pdf
- 2014-《Programming-Computer-VisionPython计算机视觉编程》-中文版.pdf
- 2014-《ProgrammingComputerVision_python》-英文版.pdf
- 2015-《神经网络和深度学习neuralnetworksanddeep-learning》-中文-MichaelNielsen.pdf
- 2017-《深度学习》-花书中文版.pdf
- 2017-《深度学习》-花书英文版.pdf
- 2017-《深度学习入门之PyTorch》-廖星宇.pdf
- 2017-《解析卷积神经网络—深度学习实践手册》-中文-魏秀参.pdf
- 2018-《Python深度学习》-中文-keras之父.pdf
- 2018-《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》-唐进民.pdf
- 2018-《深度学习框架PyTorch：入门与实践》-陈云.pdf
- 2019-《ReinforcementLearning：AnIntroduction》第二版-英文版-强化学习教父.pdf
- 2019-《ReinforcementLearning：AnIntroduction强化学习第二版》-中文版-俞凯.pdf
- 2020-《Computer-VisionAlgorithms-and-Applications-2nd-Edition》-英文版.pdf
- 2020-《Computer-VisionAlgorithms-and-Applications-2nd-Edition》计算机视觉算法与应用(第二版)-中文版.pdf.pdf
- 2021-《动手学深度学习》第二版-众多高校教材.pdf
- 2021-《神经网络与深度学习》-中文-邱锡鹏.pdf
- DL-深度学习基础教程-斯坦福大学课程笔记.pdf
- 2021-《1天学懂深度学习》-中文-李宏毅.pdf
- 2019-《TensorFlow2深度学习》-中文.pdf
📖Machinelearning
- 2012-《统计学习方法》第一版-李航.pdf
- 2014-机器学习个人笔记完整版v4-中文斯坦福大学.41.pdf
- 2015-《机器学习》-西瓜书中文-周志华.pdf * 2015-《机器学习算法原理与编程实践》-中文-邓捷.pdf
- 2018-《MachineLearningYearning-Draft》机器学习训练秘籍-中文-吴恩达.pdf
- 2018-《MachineLearningYearning-Draft》机器学习训练秘籍-英文-吴恩达.pdf
📖Algorithm
- 2009-《算法导论中文版》第二版.pdf
- 2012-《算法.第4版》-经典巨著.pdf
- 2016-《白话大数据与机器学习》中文-高扬.pdf
- 2017-《趣学算法》-陈小玉.pdf
- 2017-《算法图解》-中文-.pdf
📖Others
📺 关于一些学习视频
《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书。
啃书视频：李航《统计学习方法》啃书指导
《机器学习》（西瓜书）周志华老师的这本书是机器学习领域的经典入门教材之一，周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解, 所以在书中对部分公式的推导细节没有详述。
《Machine Learning Yearning》是吴恩达历时两年，根据自己多年实践经验整理出来的一本机器学习、深度学习实践经验宝典。作为一本 AI 实战圣经，本书主要教你如何在实践中使机器学习算法的实战经验。
相关的视频：【机器学习】吴恩达教授机器学习最新课程CS229
《**大学》李宏毅老师的机器学习课程，非常的好，也是众多学习ML,DL的一些必备课程，视频非常多。可以看一下老师的课程主页，对应的slide和作业都在上面公开了。机器学习和深度学习都有。
学习笔记：李宏毅机器学习笔记
《清华大学》袁春老师的《大数据机器学习》课程是面向信息学科的高年级本科生或研究生开设的基础理论课，目的是培养学生深入理解大数据机器学习理论基础，牢固掌握大数据机器学习方法，并能够解决实际问题等综合能力。
课程视频：【THU深圳研究院】大数据机器学习 （袁老师）
《**大学》林轩田老师 曾在coursera上开设了两门机器学习经典课程：《机器学习基石》和《机器学习技法》。《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。
课程视频：（附课件代码）林轩田公认最好的【机器学习基石+技法】教程，全130集
学习笔记：https://github.com/RedstoneWill/HsuanTienLin_MachineLearning
《斯坦福大学》李飞飞老师 拥有众多头衔，毫无疑问是Ai领域的大牛。她在斯坦福开设的机器视觉课程 CS231n 一直以来都是王牌课程，惠及数十万的人工智能爱好者。
课程视频：【公开课】最新斯坦福李飞飞cs231n计算机视觉课程【附中文字幕
《斯坦福大学》吴恩达老师 的机器学习课程，可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程，也是比较基础的课程。