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独家整理,8个免费开源的高质量AI自我提升网站

 語倅楼 2024-05-05 发布于上海

编辑/排版:卒見

要我说,如今最迫不及待的自我提升,就是AI了,自从GPT出现,大家的视线瞬间转移到大模型上,很多开发人员也需要再一次复习精妙的算法。事实上,算法和数据结构早已存在于世界的各个角落,从早期的简单算法,到如今精细复杂的算法,每次一转变的背后,都拥有者令人惊叹的算法思想。本期整理的自我提升网站,与AI息息相关,从了解算法开始,再到一些简单的IT、H5教程等,比较适合理科生!

Part.01

Hackr

一个好用的编程视频和教程网站,你可以在这里找到关于程序开发、设计和数据科学相关的教程。该网站和各个课程提供商合作,可以给用户提供高质量的学习课程。

提供Python、JavaScript、人工智能、数据科学、React、道德黑客等课程。以及Python、JavaScript、Java、HTML、C++、PHP等项目。还有编程博客,以及数据、分析和人工智能等,教程丰富!

网页:https://

Part.02

Hello算法

这是一本开源、免费的,对新手友好的算法书籍,该书采用动画图解,结构化地讲解数据结构与算法知识,内容清晰易懂,学习曲线平滑。

数据结构无处不在,社会网络、地铁路线、树叶脉络等,每一次的连接都有它的算法!该书通动画图解,新手很友好;支持互助式学习,可在线讨论。你可以通过本书了解算法源代码,可一键运行,支持10+编程语言,包括Python、C++、Java、C#、Go、Swift、JavaScript、TypeScript、Dart、Rust、C和Zig等语言。

本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例,让我们理解算法和数据结构的核心概念,并能够通过编程来实现它们。在此基础上,本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现,展现算法之美。

网页:

www.hello-algo.com/chapter_hello_algo

Part.03

简单教程

IT入门首选,简单教程是一个关于技术和学习的地方,包含前端、后端、数据库等方面的入门教程。类似菜鸟教程,你可以在这里交流想法。

该网站提供微信开发学习、移动开发学习、前后端开发学习、Java 技术、.NET 开发、数据库&缓存学习等。

同时你可以在菜单栏中找到论坛、教程、专栏、工具等相关技术和学习内容。

网页:www.twle.cn

Part.04

HTML5资源教程

一个分享HTML5开发资源和开发教程的网站,HTML5交流学习平台。

提供包含HTML5应用、HTML5教程、CSS3教程、JQUERY插件、HTML教程、CSS教程等内容学习!

网页:www.html5tricks.com

Part.05

How to Learn Robotics

这是一个项目指南,专为非科班的小伙伴而设计,旨在指导大家如何学习机器人学。其中包含了必备知识、入门教材推荐、实践项目以及进阶方法等内容,可以帮助你逐步成长为一名优秀的机器人工程师。

这是一个简单的开源项目,支持随时修改并提交 Pull Request;有问题也可以提 Issues

GitHub:

https://qiu6401./how-to-learn-robotics

Part.06

Learn-Algorithms

C语言算法和数据结构学习笔记。这是一个开发小伙伴整理的学习算法过程的记录。其中包含学习方法、基本数据结构和算法等。

GitHub:

https://github.com/nonstriater/Learn-Algorithms

Part.07

Generative AI for Beginners

一个面向初学者的生成式人工智能教程,由微软开源的面向初学者的生成式AI免费课程。

课程共18节,涵盖了创建生成式AI应用所需要了解的一切,包括生成式AI和LLMs的简介、提示词、构建文本生成应用、聊天应用、图像生成应用、向量数据库等方面的内容。

GitHub:

https://microsoft./generative-ai-for-beginners

Part.08

llm-universe

《动手学大模型应用开发》,这是一个专为小白开发者设计的大模型应用开发教程。内容涵盖了大模型的概念介绍、如何调用大模型API、知识库的搭建、构建 RAG(Retrieval-Augmented Generation)应用以及评估方法等内容。

该项目基于阿里云服务器,结合个人知识库助手项目,通过一个课程完成大模型开发的重点入门,主要内容包括:大模型简介、如何调用大模型 API、知识库搭建、验证迭代等等!

主页:

https://datawhalechina./llm-universe

好了,以上内容大部分都针对初学者,不过没有耐心也是比较难懂的,有点混乱,如果你下定决心学习AI大模型,可以选择自己的薄弱处,系统的开始学习!

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