超700M经典开发实践电子书下载：包括机器学习、Python-技术圈

新智元报道

来源：GitHub

编辑：元子

【新智元导读】超700M、价值超1万元的经典开发电子书合辑。该仓库搜集了包括机器学习、Python、R、Zookeeper、Docker、DevOps、Golang、Kafka等多个开发相关的电子书。目前超过3100星。

学开发，最麻烦的是找资料；最开心的是有人已经将资料整理好。今天新智元向大家推荐一个GitHub仓库，搜集了超过700M的电子书，涵盖了包括Android、AngularJS、Ansible、Arduino、C#、CSS、Delphi、DevOps、Docker-swarm、Docker、Game Developement、Github、Golang、Java、JavaScript、Jenkins、K8s、Kafka、Linux、Machine-Learning、Mesos、MongoDB、NodeJS、OpenStack、Python、R、Raspberry、Redis、Ruby、Terraform、Unity、Zookeeper在内，共计32个领域的电子书，其中有些甚至在国内连实体书都买不到！

下面列举其中部分书籍：

机器人系统设计与制作:Python语言实现

本书是一本关于机器人学的书籍，从机器人的基本结构开始，逐步讲解了有关机器人的硬件及软件结构。机器人的硬件部分主要包括了基本机械结构以及完成机器人定位和自主导航所需的各种传感器；机器人的软件部分是基于Python语言在ROS中进行编写的程序，目的是完成机器人的指定功能。而后通过硬件和软件的结合完成了机器人在指定地图内按照用户命令进行移动的功能，并且有一个GUI强化了人机界面的交互功能。

Powerful Python

Powerful Python主要面向经验丰富的开发人员编写，其精心设计的章节教授现代Python的中级和高级策略、模式和工具。专注于Python 3，完全支持2.7。

R Deep Learning指南

本书将帮助你解决在执行不同任务时遇到的问题，并了解深度学习，神经网络和高级机器学习技术中的黑客攻击。它还将带你通过复杂的深度学习算法和R中的各种深度学习包和库。它将从深度学习到神经网络和结构的不同包开始。你还将在文本挖掘和处理中遇到应用程序以及CPU和GPU性能之间的比较。在本书的最后，你将对深度学习和不同深度学习包有一个合理的理解，以便为你的问题提供最合适的解决方案。

树莓派实例教程

本教程指南旨在通过构建完整的硬件项目时间，让你学习Raspberry Pi的所有技巧。快速通过基础知识然后开始开发！你会发现可以使用Raspberry Pi几乎可以做任何事情。学习如何设置Minecraft时开始使用Pi Gaming，然后在Pygame的帮助下编写自己的游戏。将Pi变成你自己的家庭安全系统，完整的指导设置网络摄像头间谍相机和OpenCV计算机视觉图像识别功能。掌握GPIO编程，制作基于Pi的发光LED系统，构建功能完备的运动跟踪器等。最后，准备好解决将Pi推向极限的项目。使用Raspberry Pi构建完整的物联网家庭自动化系统，通过Twitter控制你的房屋;通过将多个板连接到一个集群中，将你的Pi变成一台超级计算机，然后添加高级网络功能，以实现超快速处理！

从零开始学TensorFlow

本书将向你介绍TensorFlow的各种机器学习技术的实际软件实现。在前几章中，你将熟悉框架并执行数据分析所需的数学运算。随着你的进一步发展，你将学习如何通过实际示例实现各种机器学习技术，如分类，聚类，神经网络和深度学习。在本书的最后，你将获得使用TensorFlow和为你的应用程序构建分类，图像识别系统，语言处理和信息检索系统的实践经验。

实战机器学习

本书探讨了广泛的机器学习技术，使用实际案例揭示了几种类型数据的隐藏技巧和窍门。虽然机器学习可以是高度理论化的，但本书提供了一种令人耳目一新的实践方法，同时又不会忽视基本原理。介绍领先的数据科学语言Python和R、被低估但功能强大的Julia，以及一系列大数据平台，包括Spark，Hadoop和Mahout。实用机器学习是希望掌握机器学习实际应用的现代数据科学家的重要资源。本书还探讨了机器学习的前沿进展，以及深度学习和强化学习的实例和指导，为您提供实用的演示和示例，帮助您理解 - 甚至是最先进的机器学习方法。