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scikit-learn: machine learning in Python

The 30 Days of Python programming challenge is a step-by-step guide to learn the Python programming language in 30 days. This challenge may take more than 100 days. Follow your own pace. These videos may help too: https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw

Data science Python notebooks: Deep learning (TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, big data (Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), matplotlib, pandas, NumPy, SciPy, Python essentials, AWS, and various command lines.

Learn OpenCV : C++ and Python Examples

python爬虫教程系列、从0到1学习python爬虫，包括浏览器抓包，手机APP抓包，如 fiddler、mitmproxy，各种爬虫涉及的模块的使用，如：requests、beautifulSoup、selenium、appium、scrapy等，以及IP代理，验证码识别，Mysql，MongoDB数据库的python使用，多线程多进程爬虫的使用，css 爬虫加密逆向破解，JS爬虫逆向，分布式爬虫，爬虫项目实战实例等

Jupyter notebooks for the code samples of the book "Deep Learning with Python"

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📚 Playground and cheatsheet for learning Python. Collection of Python scripts that are split by topics and contain code examples with explanations.

This repository contains a 90-day cybersecurity study plan, along with resources and materials for learning various cybersecurity concepts and technologies. The plan is organized into daily tasks, covering topics such as Network+, Security+, Linux, Python, Traffic Analysis, Git, ELK, AWS, Azure, ... Read more

A series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in Python using Scikit-Learn, Keras and TensorFlow 2.