机器学习教材 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch》（“蜥蜴书”）的 样张附录 E 下载 。| #机器学习

这一章的内容非常前沿且硬核，专门讲解了 状态空间模型 (State-Space Models, SSMs)。

这是近年来深度学习领域（尤其是序列建模）的一个重要突破，被视为 Transformer 架构的竞争者。
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机器学习工程师的智能助手：Karpathy，一个利用Claude Code SDK和Google ADK训练前沿机器学习模型的轻量级实现。它展示了Claude Scientific Skills在机器学习领域的强大能力，帮助开发者快速构建和运行智能代理。| #机器学习

主要特点包括：

- 依赖Python 3.13+，通过uv包管理器安装依赖；
- 支持环境变量配置API密钥，保证代理稳定运行；
- 启动脚本自动创建沙箱环境，集成PyTorch、transformers等主流ML库；
- Web界面交互，方便模型管理和操作；
- 支持自定义数据集和脚本手动导入沙箱；
- 集成Claude Scientific Skills，扩展多种科学计算和机器学习流程；
- 提供多代理系统，后续发布更强大功能。

适合喜欢探索最前沿代理式机器学习工程师工具的开发者和研究人员。项目开源托管于GitHub：
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Smol训练手册：构建世界级大规模语言模型的秘诀 | #电子书 #手册 #机器学习

这是一本关于高效训练机器学习模型的指南，主要聚焦于小规模、高效训练方法。

该项目提供了具体的技巧和工具，以帮助在有限资源下进行快速实验和优化模型训练过程。

内容包括如何使用适当的硬件、调整超参数、优化数据管道、以及如何处理训练过程中的常见问题。
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“Attention is All You Need”这篇论文彻底改变了机器学习领域，提出了Transformer架构和注意力机制，解决了传统语言模型难以处理长距离依赖和上下文记忆的问题。早期模型如前馈网络缺乏序列记忆，循环神经网络（RNN）虽有所改进，却难以高效扩展，且存在信息压缩导致细节丢失的瓶颈。

Transformer的核心创新在于完全舍弃了递归结构，采用自注意力（Self-Attention）机制，让模型能够同时关注序列中所有词语，并通过并行计算大幅加快训练速度。同时，位置编码（Positional Encoding）赋予模型序列顺序感，残差连接（Residual Connections）与层归一化（Layer Normalization）确保深层网络的稳定训练。多头注意力（Multi-Head Attention）机制使模型能够从多个角度同时捕捉词语间复杂关系。

Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，编码器将输入序列转化为数字表示，解码器基于这些表示逐步生成输出。解码器中的遮蔽自注意力（Masked Self-Attention）防止模型在生成时“偷看”未来词语，交叉注意力（Cross-Attention）则实现编码器与解码器之间的信息交互。

此外，Transformer每层配备前馈神经网络（Feed-Forward Network），进一步提取和转换特征，使模型具备更强表达能力。整个架构的设计，正是为了解决之前模型在记忆、效率和细节保留上的不足。

理解Transformer的演进和细节，有助于深入掌握现代自然语言处理的基础，理解GPT、BERT等大模型背后的原理，也为探索最新技术如稀疏注意力、混合专家模型（MoE）、旋转位置编码（RoPE）打下坚实基础。

Everything About Transformers | #机器学习
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如果你热衷于人工智能和机器学习领域，以下12个顶级博客将为你提供从理论基础、模型训练、AI安全对齐，到实际生产系统设计和最新科研成果的全方位视角。内容深入且条理清晰，适合不同阶段的学习者和实践者深入钻研。

见评论区 | 推特贴文 | #机器学习
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这份机器学习系统设计案例库，涵盖了300多个来自80+公司的真实项目，横跨金融科技、电商、出行、社交、媒体等多个行业。每个案例不仅详述了技术方案，还揭示了产品落地和业务优化的关键经验，极具实操价值。

核心亮点包括：
- 金融科技：Stripe、Monzo、PayPal等通过ML防欺诈、优化支付流程、精准营销，实现风控和用户体验双提升。
- 电商零售：Walmart、Wayfair、Etsy、Zillow等利用深度学习个性化推荐，预测需求和销售，提升转化率和客户满意度。
- 出行配送：Uber、Lyft、DoorDash、Swiggy等聚焦路径预测、需求预测和时间估算，保障高效调度和准时配送。
- 社交媒体与内容：Pinterest、Twitter、LinkedIn、Meta等应用ML防止广告流失、垃圾信息识别和内容个性化，实现用户留存和互动增长。
- 技术创新：GitHub、Microsoft、Google等通过大规模语言模型辅助代码生成、故障诊断和自动化测试，推动开发效率革命。
- 媒体与流媒体：Netflix、Spotify、New York Times等在内容推荐、广告生成和视频质量优化上发挥ML强大威力，提升用户体验。

深度思考：
- 这些案例体现了ML系统设计的多样性和复杂性，强调跨领域融合与端到端闭环优化。
- 从模型训练到线上部署，再到反馈迭代，构建高效、可扩展的ML平台是成功的关键。
- 大量使用多任务学习、强化学习、因果推断等先进技术，显示出行业对模型精度与解释性的双重追求。
- 生成式AI和大语言模型正逐步渗透到产品创新和自动化运维，未来潜力巨大。

这份案例集不仅是技术参考，更是理解行业趋势和产品落地的宝贵指南，尤其适合机器学习工程师、系统设计师和产品经理深入学习。

ML System Design Case Studies Repository | #机器学习
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机器学习全阶段学习路线图，书单一览，助你系统掌握从入门到高级的核心知识 | #机器学习

• 基础篇（Fundamentals）：
- 《Mathematics of Machine Learning》：扎实数学基础，理解机器学习核心原理。
- 《Artificial Intelligence: A Modern Approach》：AI全景视角，奠定理论框架。
- 《Deep Learning》：深度学习经典教材，理论与实践结合。
- 《An Introduction to Statistical Learning》：统计学习方法入门，实用且易懂。

• 实战篇（Hands-on）：
- 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》：涵盖主流框架，注重动手实践。
- 《Deep Learning with Python》：结合Keras，快速实现深度学习项目。
- 《Generative Deep Learning》：生成模型实操，拓展高级应用。
- 《Deep Reinforcement Learning Hands-On》：强化学习实战，前沿技术落地。

• 工程篇（ML/AI Eng）：
- 《Designing Data-Intensive Applications》：大规模数据系统设计，提升架构能力。
- 《Scaling Machine Learning with Spark》：分布式机器学习框架应用。
- 《AI Engineering》：AI系统工程实践，跨学科融合。
- 《LLMs for Production》 & 《LLM Engineer’s Handbook》：大模型部署与工程指南，前沿趋势必备。
- 《Generative AI with LangChain》和《Building Agentic AI Systems》：生成式AI与智能代理系统开发，开启未来智能应用大门。
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机器学习全栈工程师的技能图谱，浓缩了从数学基础到大规模部署的全链条技术栈，勾勒出现代 ML 工程的全貌 | #机器学习

• 数学/统计 → Python → Pandas、NumPy（数据处理与数值计算）
• Matplotlib（数据可视化）
• MySQL（关系型数据库管理）
• Scikit-learn → XGBoost（传统机器学习模型）
• PyTorch → Transformers → SBERT（深度学习与预训练语言模型）
• FastAPI（高性能接口开发）
• DVC、MLflow（数据版本管理与实验追踪）
• PySpark（大数据处理）
• Docker（容器化部署）
• Airflow（工作流调度）
• Ultralytics、SpaCy、OpenCV（计算机视觉与NLP工具）
• Langchain、Qdrant（现代大模型应用与向量数据库）

这条路径体现了从理论到实践、从模型训练到工程落地的全流程能力，远超单点技能积累。真正的价值在于整合这些工具解决复杂问题，而非单纯“收集”技术。无论是构建高效流水线还是实现端到端部署，掌握上述栈意味着你已经具备了全面驾驭机器学习系统的能力。
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深度学习入门权威再升级，第三版《Deep Learning with Python》即将上市，免费在线全本开放阅读，助力更多人轻松掌握最前沿技术 | #电子书 #机器学习

• 内容大幅扩展，涵盖生成式 AI 最新进展，深入讲解 LLM 及其工作流
• 全面支持 JAX、PyTorch、TensorFlow 和 Keras 3，技术栈覆盖更广泛
• 100% 免费官网同步发布，打破传统书籍销售壁垒，聚焦知识传播与普及
• 适合有一定编程基础的初学者，结构清晰，理论与实践结合紧密
• 彩色印刷，视觉体验升级，无精装版本，读者反馈已转达出版社
• 预售通道开放，支持亚马逊及出版社购买，未来将推出有声书版本
• 深受业界认可，被广泛用于教学和研究，助力快速入门与深入探索

开放分享让学习无门槛，权威内容助力理解复杂模型，第三版为深度学习学习者打造全链条成长路径。
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Awesome Prompt Injection：专注于机器学习模型中的提示注入漏洞研究。| #机器学习

提供丰富的资源，涵盖文章、教程、研究论文和工具；汇集了21次提交记录，展示了社区的活跃参与；包含CTF挑战，模拟真实场景，提升实战能力
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《Mathematics for Machine Learning》是由伦敦帝国理工学院David F. Greenberg教授编写的一份讲义，系统介绍了机器学习所需的数学基础。| #机器学习

内容涵盖线性代数、概率论、统计学和优化等核心领域，旨在帮助读者理解机器学习算法背后的数学原理。

讲义结构清晰，注重理论与实际应用的结合，适合对机器学习感兴趣的学生、研究人员和从业者作为自学或参考资料
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一个从零开始用Python实现的机器学习库，让复杂的机器学习变得简单易懂。

纯Python实现，无需依赖外部库；代码清晰，适合初学者学习；提供多种经典机器学习模型和工具

SmolML | #机器学习
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专注于机器学习和深度学习的在线练习平台，帮助用户提升编程和算法能力。

提供丰富的线性代数、统计学和机器学习问题；涵盖从易到难的多种难度级别；每日挑战功能，激发学习动力

Deep-ML Practice Problems | #机器学习
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麻省理工出版社出品的一本的 AI 书籍。书中覆盖深度学习的诸多知识点，如监督学习、卷积网络、图像生成、扩散模型、图神经网络等。

Understanding Deep Learning | #电子书 #机器学习
电子书 机器学习
一个机器学习的交互式、可视化教学项目

这是亚马逊推出的教育计划，期望以有趣、信息丰富且易于理解的方式教授重要的机器学习概念。该平台涵盖了神经网络、机会均等、逻辑回归、线性回归、强化学习等多个核心机器学习主题。每个主题篇幅不长，主要还是入门知识。

MLU-EXPLAIN | #机器学习
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此仓库收集了用于学习人工智能和机器学习的免费资源。内容涵盖：

AI/ML关键概念
列出了AI/ML的核心概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、生成对抗网络等，并附有相关链接供进一步学习。

AI/ML构建模块
涉及学习AI/ML所需的基础知识，包括线性代数、概率统计、优化计算、Python编程、数据预处理、模型评估等。

AI/ML角色
介绍了与AI/ML相关的多种职业角色，如机器学习工程师、数据科学家、ML/AI平台工程师等。

AI/ML发展路线图
提供了一套系统的学习路径，从数学基础到实践经验，再到专业领域知识和MLOps，最后是研究和面试准备。

课程、认证、书籍、工具与框架
分别列出了适合学习AI/ML的课程、认证项目、书籍、工具和框架，为学习者提供了丰富的学习资源。

研究博客、应用博客、问题、社区、频道、新闻简报和必读论文
提供了AI/ML领域的研究博客、应用博客、实践问题、社区资源、YouTube频道、新闻简报以及必读论文，帮助学习者紧跟行业动态并深入研究。

Awesome AI/ML Resources | #机器学习
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世界上第一本全面讲述机器学习系统知识的开源书籍《机器学习系统：设计和实现》 | #机器学习 #电子书

机器学习是如何利用计算机系统实现计算加速和部署的？本书讲述的是衔接机器学习和计算机系统的知识。

内容涵盖了机器学习系统的全貌，从基础的编程接口、计算图，到进阶的编译器技术、硬件加速器，再到拓展篇中的推荐系统、联邦学习和强化学习等内容。
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LLMs_from_scratch：《从零开始构建大型语言模型》的学习记录，记录了一步步构建语言模型的过程，适合想要深入了解NLP和机器学习的爱好者 | #机器学习
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Machine Learning System Design：一个专注于机器学习系统设计的资源库，提供端到端的示例和设计文档，帮助理解和应用机器学习系统设计的核心概念 | #机器学习
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个人学习笔记和代码分享平台，专注于机器学习与系统结合的实践和理论，适合对AI技术有兴趣的初学者和研究者

Awesome-ML-SYS-Tutorial | #机器学习
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