布客·ApacheCN 翻译校对活动进度公告 2020.5

203 阅读16分钟

注意

  1. 请贡献者查看参与方式,然后直接在 ISSUE 中认领。
  2. 翻译/校对三个文档就可以申请当负责人,我们会把你拉进合伙人群。翻译/校对五个文档的贡献者,可以申请实习证明。
  3. 请私聊片刻(529815144)、咸鱼(1034616238)、或飞龙(562826179)来领取以上奖励。

可解释的机器学习【校对】

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认领:7/9,校对:7/9

章节 校对者 进度
前言 @wnma3mz 完成
第一章 引言 @wnma3mz 完成
第二章 解释性 @utopfish 完成
第三章 数据集 @GeneralLi95 完成
第四章 解释模型
第五章 模型不可知论方法
第六章 基于实例的解释 @mahaoyang 完成
第七章 神经网络解释 @binbinmeng 完成
第八章 水晶球 @mahaoyang 完成

UCB DS100 课本:数据科学的原理与技巧【校对】

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认领:7/44,校对:5/44

章节 贡献者 进度
七、Web 技术 - -
超文本传输协议 @miaoxiaozui2017 100%
八、处理文本 - -
python 字符串方法 @miaoxiaozui2017 100%
正则表达式 @miaoxiaozui2017 100%
regex 和 python @miaoxiaozui2017 100%
九、关系数据库和 SQL - -
关系模型 @miaoxiaozui2017 100%
SQL @miaoxiaozui2017
SQL 连接 @miaoxiaozui2017
十、建模与估计 - -
模型
损失函数
绝对损失和 Huber 损失
十一、梯度下降与数值优化 - -
使用程序最小化损失
梯度下降
凸性
随机梯度下降法
十二、概率与泛化 - -
随机变量
期望和方差
风险
十三、线性模型 - -
预测小费金额
用梯度下降拟合线性模型
多元线性回归
最小二乘-几何透视
线性回归案例研究
十四、特征工程 - -
沃尔玛数据集
预测冰淇淋评级
十五、偏方差权衡 - -
风险和损失最小化
模型偏差和方差
交叉验证
十六、正则化 - -
正则化直觉
L2 正则化:岭回归
L1 正则化:LASSO 回归
十七、分类 - -
概率回归
Logistic 模型
Logistic 模型的损失函数
使用逻辑回归
经验概率分布的近似
拟合 Logistic 模型
评估 Logistic 模型
多类分类
十八、统计推断 - -
假设检验和置信区间
置换检验
线性回归的自举(真系数的推断)
学生化自举
P-HACKING
十九、向量空间回顾

百页机器学习小书【翻译】

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认领:10/12,翻译:10/12

章节 贡献者 进度
零、前言 @PEGASUS1993 100%
一、介绍 @PEGASUS1993 100%
二、符号和定义
三、基本算法
四、线性算法剖析 @P3n9W31 100%
五、基本实践 @chengchengbai 100%
六、神经网络和深度学习 @xiemaycherry 100%
七、问题和答案 @LaicZhang 100%
八、高级实践 @LaicZhang 100%
九、无监督学习 @onlyonewater 100%
十、其它学习形式 @kjlintong 100%
十一、总结 @kjlintong 100%

CS234 强化学习讲义【翻译】

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认领:14/15,翻译:12/15

章节 贡献者 进度
Lecture 1 @Everglow0214 100%
Lecture 2 @Everglow0214
Lecture 3 @Everglow0214 100%
Lecture 4 @Everglow0214 100%
Lecture 5 @Everglow0214 100%
Lecture 6 @Everglow0214 100%
Lecture 7 @Everglow0214 100%
Lecture 8 @Everglow0214 100%
Lecture 9 @Everglow0214 100%
Lecture 10 @Everglow0214 100%
Lecture 11 @Everglow0214 100%
Lecture 12 @Everglow0214 100%
Lecture 13 @Everglow0214
Lecture 14 @Everglow0214 100%
Lecture 15

MIT 18.03 写给初学者的微积分【校对】

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认领:0/73,校对:0/73

章节 贡献者 进度
第 0 章:为何学习微积分?
0.1 你应该知道什么
0.2 什么是微积分?我们为什么要研究它?
第 1 章:数字
1.1 什么是数字?有理数
1.2 小数和实数
1.3 复数
复数运算
1.4 可数集(消遣)
第 2 章:使用电子表格
2.1 什么是电子表格?
2.2 斐波纳契数
2.3 帕斯卡的三角形
2.4 与电子表格集成
第 3 章:线性函数
3.1 什么是函数?
3.2 线性函数
3.3 线性
第四章:函数的二次型和导数
4.1 更复杂的函数
4.2 二次函数的斜率
第 5 章:有理函数和导数的计算
5.1 有理函数的导数
第 6 章:指数函数,替换和链规则
6.1 最有用函数的导数
第 7 章:三角函数及其导数
7.1 二维数学
7.2 三角学和导数以及加法定理
第 8 章:反函数及其导函数
8.1 反函数
8.2 微分反函数
8.3 更多规则
第 9 章:数值微分和不可微函数
9.1 数值微分
9.2 绘制导数图
9.3 不可微函数
第 10 章:微分的回顾
10.1 复习
第 11 章:微分在求解方程中的应用
11.1 求解方程
第 12 章:反导数
12.1 反导数
第 13 章:曲线下面积;定积分
13.1 区域:定义,名称和符号
13.2 微积分和确定区域的基本定理
13.3 积分的诀窍
第 14 章:数值积分
14.1 数值积分计划
14.2 积分的“规则”
14.3 为什么这些规则有效?
第 15 章:平行数字的面积和体积;行列式
15.1 有符号面积和体积
15.2 表示平行边的图形
15.3 行列式的属性
15.4 求解行列式
15.5 用于求解电子表格中的行列式的爱丽丝梦游仙境方法
第 16 章一些纯数学
16.1 极限和点集拓扑简介
16.2 紧集
16.3 杂注
16.4 Lebesgue 积分
第 17 章:物理的建模应用
17.1 垂直运动建模
17.2 弹簧建模(谐波振荡器)
17.3 受迫振荡
17.4 简单电路
第 18 章捕食者猎物模型
18.1 捕食者猎物模型
第 19 章:求解微分方程
19.1 计划
19.2 一阶微分方程
19.3 二阶微分方程
19.4 行星运动

UIUC CS241 系统编程中文讲义【校对】

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认领:6/78,校对:6/78

章节 贡献者 进度
#Informal词汇表
#Piazza:何时以及如何寻求帮助
编程技巧,第1部分
系统编程短篇小说和歌曲
C编程,第1部分:简介 @blue-bird1 100%
C编程,第2部分:文本输入和输出 @hqiwen 100%
C编程,第3部分:常见问题 @hqiwen 100%
C编程,第4部分:字符串和结构 @hqiwen 100%
C编程,第5部分:调试 @hqiwen 100%
C编程,复习题 @hqiwen 100%
进程,第1部分:简介
分叉,第1部分:简介
分叉,第2部分:Fork,Exec,等等
进程控制,第1部分:使用信号等待宏
进程复习题
内存,第1部分:堆内存简介
内存,第2部分:实现内存分配器
内存,第3部分:粉碎堆栈示例
内存复习题
Pthreads,第1部分:简介
Pthreads,第2部分:实践中的用法
Pthreads,第3部分:并行问题(奖金)
Pthread复习题
同步,第1部分:互斥锁
同步,第2部分:计算信号量
同步,第3部分:使用互斥锁和信号量
同步,第4部分:临界区问题
同步,第5部分:条件变量
同步,第6部分:实现障碍
同步,第7部分:读者编写器问题
同步,第8部分:环形缓冲区示例
同步复习题
死锁,第1部分:资源分配图
死锁,第2部分:死锁条件
死锁,第3部分:餐饮哲学家
死锁复习题
虚拟内存,第1部分:虚拟内存简介
管道,第1部分:管道介绍
管道,第2部分:管道编程秘密
文件,第1部分:使用文件
调度,第1部分:调度过程
调度,第2部分:调度过程:算法
IPC复习题
POSIX,第1部分:错误处理
网络,第1部分:简介
网络,第2部分:使用getaddrinfo
网络,第3部分:构建一个简单的TCP客户端
网络,第4部分:构建一个简单的TCP服务器
网络,第5部分:关闭端口,重用端口和其他技巧
网络,第6部分:创建UDP服务器
网络,第7部分:非阻塞I O,select()和epoll
RPC,第1部分:远程过程调用简介
网络复习题
文件系统,第1部分:简介
文件系统,第2部分:文件是inode(其他一切只是数据...)
文件系统,第3部分:权限
文件系统,第4部分:使用目录
文件系统,第5部分:虚拟文件系统
文件系统,第6部分:内存映射文件和共享内存
文件系统,第7部分:可扩展且可靠的文件系统
文件系统,第8部分:从Android设备中删除预装的恶意软件
文件系统,第9部分:磁盘块示例
文件系统复习题
过程控制,第1部分:使用信号等待宏
信号,第2部分:待处理的信号和信号掩码
信号,第3部分:提高信号
信号,第4部分:信号
信号复习题
考试主题
C编程:复习题
多线程编程:复习题
同步概念:复习题
内存:复习题
管道:复习题
文件系统:复习题
网络:复习题
信号:复习题
系统编程笑话

写给不耐烦程序员的 JavaScript【校对】

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认领:33/42,校对:33/42

章节 贡献者 进度
1.关于本书(ES2019 版) @YouWillBe 100%
2.常见问题:本书 @huangzijian888 100%
3. JavaScript 的历史和演变 @t532 100%
4.常见问题:JavaScript @t532 100%
5.概览 @kj415j45 100%
6.语法 @lq920320 100%
7.在控制台上打印信息(console.* @lq920320 100%
8.断言 API @lq920320 100%
9.测验和练习入门 @so-hard 100%
10.变量和赋值 @so-hard 100%
11.值 @lq920320 100%
12.运算符 @wizardforcel 100%
13.非值undefinednull @wizardforcel 100%
14.布尔值 @wizardforcel 100%
15.数字 @wizardforcel 100%
16. Math @wizardforcel 100%
17. Unicode - 简要介绍(高级) @wizardforcel 100%
18.字符串 @wizardforcel 100%
19.使用模板字面值和标记模板 @wizardforcel 100%
20.符号 @wizardforcel 100%
21.控制流语句 @wizardforcel 100%
22.异常处理
23.可调用值
24.模块
25.单个对象
26.原型链和类 @lq920320 100%
27.同步迭代 @lq920320 100%
28.数组(Array @52admln 100%
29.类型化数组:处理二进制数据(高级)
30.映射(Map @so-hard 100%
31. WeakMaps(WeakMap
32.集(Set @liuyepiaoxiang 100%
33. WeakSets(WeakSet
34.解构 @Kavelaa 100%
35.同步生成器(高级)
36. JavaScript 中的异步编程 @Kavelaa 100%
37.异步编程的 Promise @iChrisJ 100%
38.异步函数 @iChrisJ 100%
39.正则表达式(RegExp @iChrisJ 100%
40.日期(Date @facebesidewyj 100%
41.创建和解析 JSON(JSON
42.其余章节在哪里? @wizardforcel 100%

UCB Prob140:面向数据科学的概率论【翻译】

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认领:26/28,翻译:26/28

标题 译者 翻译进度
一、基础 飞龙 100%
二、计算几率 飞龙 100%
三、随机变量 飞龙 100%
四、事件之间的关系 @biubiubiuboomboomboom 100%
五、事件集合 - -
5.1 ~5.3 @PEGASUS1993 100%
5.4 @1390867192 100%
六、随机计数 @viviwong 100%
七、泊松化 @YAOYI626 100%
八、期望 - -
8.1 ~ 8.2 @PEGASUS1993 100%
8.3 @GG-yuki 100%
九、条件(续) @YAOYI626 100%
十、马尔科夫链 喵十八 100%
十一、马尔科夫链(续) 喵十八 100%
十二、标准差 缺只萨摩 100%
十三、方差和协方差 缺只萨摩 100%
十四、中心极限定理 喵十八 100%
十五、连续分布
十六、变换 @hellozhaihy 100%
十七、联合密度 @Winchester-Yi 100%
十八、正态和 Gamma 族 @Winchester-Yi 100%
十九、和的分布 平淡的天 100%
二十、估计方法 平淡的天 100%
二十一、Beta 和二项 @lvzhetx 100%
二十二、预测 - -
22.1 @lvzhetx 100%
22.2 ~ 22.4
二十三、联合正态随机变量 @mahaoyang 100%
二十四、简单线性回归 @ThomasCai 100%
二十五、多元回归 @lanhaixuan 100%

Machine Learning Mastery Keras & XGBoost【校对】

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认领:??/64,校对:??/64

章节 贡献者 进度
深度学习与 Keras - -
Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期 @ElmaDavies 100%
在 Python 迷你课程中应用深度学习 @ElmaDavies 100%
Keras 深度学习库的二元分类教程 @ElmaDavies 100%
如何用 Keras 构建多层感知器神经网络模型 @Lnssssss 100%
如何在 Keras 中检查深度学习模型 @ElmaDavies 100%
10 个用于 Amazon Web Services 深度学习的命令行秘籍 @Lnssssss 100%
机器学习卷积神经网络的速成课程 @ElmaDavies 100%
如何在 Python 中使用 Keras 进行深度学习的度量 @Lnssssss 100%
深度学习书籍 @Lnssssss 100%
深度学习课程 @ElmaDavies 100%
你所知道的深度学习是一种谎言 @Lnssssss 100%
如何设置 Amazon AWS EC2 GPU 以训练 Keras 深度学习模型(分步) @ElmaDavies 100%
神经网络中批量和迭代之间的区别是什么? @Lnssssss 100%
在 Keras 展示深度学习模型训练历史 @ElmaDavies 100%
基于 Keras 的深度学习模型中的dropout正则化 @Lnssssss 100%
评估 Keras 中深度学习模型的性能 @ElmaDavies 100%
评估深度学习模型的技巧 @ElmaDavies 100%
小批量梯度下降的简要介绍以及如何配置批量大小 @Lnssssss
在 Keras 中获得深度学习帮助的 9 种方法 @ElmaDavies 100%
如何使用 Keras 在 Python 中网格搜索深度学习模型的超参数 @ElmaDavies 100%
用 Keras 在 Python 中使用卷积神经网络进行手写数字识别 @ElmaDavies 100%
如何用 Keras 进行预测 @ElmaDavies 100%
用 Keras 进行深度学习的图像增强 @ElmaDavies 100%
8 个深度学习的鼓舞人心的应用 @ElmaDavies 100%
Python 深度学习库 Keras 简介 @AndrewChung-GitHub 100%
Python 深度学习库 TensorFlow 简介 @zhaop33 100%
Python 深度学习库 Theano 简介
如何使用 Keras 函数式 API 进行深度学习 @AndrewChung-GitHub
Keras 深度学习库的多类分类教程
多层感知器神经网络速成课程
基于卷积神经网络的 Keras 深度学习库中的目标识别
流行的深度学习库
用深度学习预测电影评论的情感
Python 中的 Keras 深度学习库的回归教程
如何使用 Keras 获得可重现的结果 @AndrewChung-GitHub
如何在 Linux 服务器上运行深度学习实验
保存并加载您的 Keras 深度学习模型 @AndrewChung-GitHub
用 Keras 逐步开发 Python 中的第一个神经网络 @AndrewChung-GitHub
用 Keras 理解 Python 中的有状态 LSTM 循环神经网络 @AndrewChung-GitHub
在 Python 中使用 Keras 深度学习模型和 Scikit-Learn @AndrewChung-GitHub
如何使用预训练的 VGG 模型对照片中的物体进行分类
在 Python 和 Keras 中对深度学习模型使用学习率调度
如何在 Keras 中可视化深度学习神经网络模型
什么是深度学习?
何时使用 MLP,CNN 和 RNN 神经网络
为什么用随机权重初始化神经网络?
XGBoost - -
通过在 Python 中使用 XGBoost 提前停止来避免过度拟合 @tabeworks 100%
如何在 Python 中调优 XGBoost 的多线程支持 @tabeworks 100%
如何配置梯度提升算法
在 Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备
如何使用 scikit-learn 在 Python 中开发您的第一个 XGBoost 模型 @tabeworks
如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型
在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择
浅谈机器学习的梯度提升算法
应用机器学习的 XGBoost 简介 @tabeworks 100%
如何在 macOS 上为 Python 安装 XGBoost
如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型
从梯度提升开始,比较 165 个数据集上的 13 种算法
在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 进行随机梯度提升
如何使用 Amazon Web Services 在云中训练 XGBoost 模型
在 Python 中使用 XGBoost 调整梯度提升的学习率
如何在 Python 中使用 XGBoost 调整决策树的数量和大小
如何在 Python 中使用 XGBoost 可视化梯度提升决策树
在 Python 中开始使用 XGBoost 的 7 步迷你课程

UCB CS61b:Java 中的数据结构【翻译】

参与方式:github.com/apachecn/cs…

整体进度:github.com/apachecn/cs…

项目仓库:github.com/apachecn/cs…

认领:11/12,翻译:11/12

标题 译者 进度
一、算法复杂度 @leader402 100%
二、抽象数据类型 @Allenyep 100%
三、满足规范 @renyuhuiharrison 100%
四、序列和它们的实现 @biubiubiuboomboomboom 100%
五、树 @biubiubiuboomboomboom 100%
六、搜索树 @yongfengyan 100%
七、哈希 @Abel-Huang 100%
八、排序和选择 @Rachel-Hu 100%
九、平衡搜索 @Abel-Huang 100%
十、并发和同步 @Ruffianjiang 100%
十一、伪随机序列
十二、图 @yuanrw 100%

关于我们

我们是布客(iBooker),一个大型开源社区、自媒体和网赚社区,旗下 QQ 群共一万余人,订阅用户至少一万人。Github Star 数量超过 60k 个,在所有 Github 组织中排名前 100。旗下所有网站日 uip 超过 4k,Alexa 排名的峰值为 20k。我们的核心成员拥有 CSDN 博客专家简书程序员优秀作者认证。我们建立了公益性文档和教程翻译项目 ApacheCN

与商业组织不同,我们并不会追逐热点,或者唯利是图。作为公益组织,我们将完成项目放在首要位置,并有足够时间把项目打磨到极致。我们希望做出广大 AI 爱好者和个人开发者真正需要的东西,打造真正有价值的长尾作品。

我们要感谢 DatawhaleAI 有道黄海广博士PythonChina苍海国际黑客派GirlsInAIDataSciCompSeanCheneyAI 科技大本营BiliDriveFlyAITesra 的创意和支持。

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