内容简介：铜灵 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI暑假即将到来，不用来充电学习岂不是亏大了。
铜灵 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
暑假即将到来，不用来充电学习岂不是亏大了。
有这么一份干货，汇集了机器学习 架构 和 模型 的经典知识点，还有各种 TensorFlow 和 PyTorch 的Jupyter Notebook笔记资源，地址都在，无需等待即可取用。
除了取用方便，这份名为 Deep Learning Models 的资源还 尤其全面 。
针对每个细分知识点的介绍还尤其全面的，比如在卷积神经网络部分，作者就由浅及深分别介绍了AlexNet、VGG、ResNet等。
干货发布后，在GitHub短时间获得了 6000+颗星星 ，迅速聚集起大量人气。
图灵奖得主、AI大牛 Yann LeCun也强烈推荐 ，夸赞其为一份不错的PyTorch和TensorFlow Jupyter笔记本推荐！
这份资源的作者来头也不小，他是威斯康星大学麦迪逊分校的助理教授Sebastian Raschka，此前还编写过Python Machine Learning一书。
话不多说现在进入干货时间，好东西太多篇幅较长，记得 先码后看 ！
原资源地址：
https://github.com/rasbt/deeplearning-models
干货来也
1、多层感知机
多层感知机简称MLP，是一个打基础的知识点：
多层感知机：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/mlp/mlp-basic.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/mlp/mlp-basic.ipynb
增加了Dropout部分的多层感知机：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/mlp/mlp-dropout.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/mlp/mlp-dropout.ipynb
具备批标准化的多层感知机：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/mlp/mlp-batchnorm.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/mlp/mlp-batchnorm.ipynb
从零开始了解多层感知机与反向传播：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/mlp/mlp-lowlevel.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/mlp/mlp-fromscratch__sigmoid-mse.ipynb
2、卷积神经网络
在卷积神经网络这一部分，细碎的知识点很多，包含基础概念、全卷积网络、AlexNet、VGG等多个内容。来看干货：
卷积神经网络基础入门：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/cnn/cnn-basic.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-basic.ipynb
卷积神经网络的初始化：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-he-init.ipynb
想用等效卷积层替代全连接的话看看下面这个：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/fc-to-conv.ipynb
全卷积神经网络基础知识在这里：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-allconv.ipynb
Alexnet网络模型在CIFAR-10数据集上的实现:
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-alexnet-cifar10.ipynb
关于VGG模型，你可能需要了解VGG-16架构：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/cnn/cnn-vgg16.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-vgg16.ipynb
在CelebA上训练的VGG-16性别分类器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-vgg16-celeba.ipynb
VGG19网络架构：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-vgg19.ipynb
关于2015年被提出的经典CNN模型ResNet，最厉害的资源也在这了。
比如ResNet和残差块：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/resnet-ex-1.ipynb
用MNIST数据集训练的ResNet-18数字分类器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-resnet18-mnist.ipynb
用人脸属性数据集CelebA训练的ResNet-18性别分类器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-resnet18-celeba-dataparallel.ipynb
在MNIST上训练的ResNet-34：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-resnet34-mnist.ipynb
在CelebA上训练ResNet-34性别分类器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-resnet34-celeba-dataparallel.ipynb
在MNIST上训练的ResNet-50数字分类器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-resnet50-mnist.ipynb
在CelebA上训练ResNet-50性别分类器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-resnet50-celeba-dataparallel.ipynb
在CelebA上训练ResNet-101性别分类器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-resnet101-celeba.ipynb
在CelebA上训练ResNet-152性别分类器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-resnet152-celeba.ipynb
CIFAR-10分类器中的网络：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/nin-cifar10.ipynb
3、指标学习
具有多层感知机的孪生网络：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/metric/siamese-1.ipynb
4、自编码器
在自编码器这一部分，同样有很多细分类别需要学习，注意留出充足时间学习这一内容。
自编码器的种类很多，比如全连接自编码器：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/autoencoder/ae-basic.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-basic.ipynb
还有卷积自编码器。比如这个反卷积（转置卷积）卷积自编码器：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/autoencoder/ae-deconv.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-deconv.ipynb
没有进行池化的反卷积自编码器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-deconv-nopool.ipynb
有最近邻插值的卷积自编码器：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/autoencoder/ae-conv-nneighbor.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-conv-nneighbor.ipynb
在CelebA上训练过的有最近邻插值的卷积自编码器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-conv-nneighbor-celeba.ipynb
在谷歌涂鸦数据集Quickdraw上训练过的有最近邻插值的卷积自编码器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-conv-nneighbor-quickdraw-1.ipynb
变分自编码器也是自编码器中的重要一类：
变分自编码器基础介绍：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-var.ipynb
卷积变分自编码器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-conv-var.ipynb
最后，还有条件变分自编码器也需要关注。比如在重建损失中有标签的：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-cvae.ipynb
没有标签的：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-cvae_no-out-concat.ipynb
有标签的条件变分自编码器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-cnn-cvae.ipynb
没有标签的条件变分自编码器：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-cnn-cvae_no-out-concat.ipynb
5、生成对抗网络（GAN）
在MNIST上的全连接GAN：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/gan/gan.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/gan/gan.ipynb
在MNIST上训练的条件GAN：
TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/gan/gan-conv.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/gan/gan-conv.ipynb
用Label Smoothing方法优化过的条件GAN：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/gan/gan-conv-smoothing.ipynb
6、循环神经网络
针对多对一的情绪分析和分类问题中，包括简单单层RNN：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/rnn/rnn_simple_imdb.ipynb
压缩序列的简单单层RNN：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/rnn/rnn_simple_packed_imdb.ipynb
RNN和LSTM技术：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/rnn/rnn_lstm_packed_imdb.ipynb
基于GloVe预训练词向量的有LSTM核的RNN：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/rnn/rnn_lstm_packed_imdb-glove.ipynb
GRU核的RNN：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/rnn/rnn_gru_packed_imdb.ipynb
多层双向RNN：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/rnn/rnn_gru_packed_imdb.ipynb
一对多/序列到序列的生成新文本的字符RNN：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/rnn/char_rnn-charlesdickens.ipynb
7、有序回归
针对不同场景，有三类有序回归干货：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/ordinal/ordinal-cnn-coral-afadlite.ipynb https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/ordinal/ordinal-cnn-niu-afadlite.ipynb https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/ordinal/ordinal-cnn-niu-afadlite.ipynb
8、方法和技巧
关于周期性学习速率，这里也有一份小技巧：
PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/tricks/cyclical-learning-rate.ipynb
9、PyTorch Workflow和机制
用自定义数据集加载PyTorch，这里也有一些攻略：
比如用CelebA中的人脸图像：
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/mechanics/custom-data-loader-celeba.ipynb
比如用街景数据集：
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/mechanics/custom-data-loader-svhn.ipynb
比如用Quickdraw:
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/mechanics/custom-data-loader-quickdraw.ipynb
在训练和预处理环节，标准化图像可参考：
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-standardized.ipynb
图像信息样本：
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/mechanics/torchvision-transform-examples.ipynb
有文本文档的Char-RNN ：
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/rnn/char_rnn-charlesdickens.ipynb
在CelebA上训练的VGG-16性别分类器的并行计算等：
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-vgg16-celeba-data-parallel.ipynb
10、TensorFlow Workflow与机制
这是这份干货中的最后一个大分类，包含自定义数据集、训练和预处理两大部分。
内容包括：
将NumPy NPZ用于小批量训练图像数据集
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/mechanics/image-data-chunking-npz.ipynb
用HDF5文件存储图像数据集，用于小规模训练
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/mechanics/image-data-chunking-hdf5.ipynb
用输入pipeline从TFRecords文件中读取数据
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/mechanics/tfrecords.ipynb
TensorFlow数据集API
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/mechanics/dataset-api.ipynb
如果需要从TensorFlow Checkpoint文件和NumPy NPZ Archive中存储和加载训练模型，可移步：
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/mechanics/saving-and-reloading-models.ipynb
11、传统机器学习
最后，如果你是从零开始入门，可以从传统机器学习看起。包括感知机、逻辑回归和Softmax回归等。
感知机部分TensorFlow版Jupyter Notebook
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/basic-ml/perceptron.ipynb
PyTorch版笔记
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/basic-ml/perceptron.ipynb
逻辑回归部分也是一样：
逻辑回归部分部分TensorFlow版Jupyter Notebooks
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/basic-ml/logistic-regression.ipynb
PyTorch版笔记
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/basic-ml/logistic-regression.ipynb
Softmax回归，也称为多项逻辑回归：
Softmax回归部分部分TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/basic-ml/softmax-regression.ipynb PyTorch版笔记 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/basic-ml/softmax-regression.ipynb
传送门
这份干货满满的资源到这里就结束了，再次放上原文传送门：
https://github.com/rasbt/deeplearning-models
超强干货，记得收藏~
— 完 —
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计算机组成（第 6 版）
Andrew S. Tanenbaum、Todd Austin / 刘卫东、宋佳兴 / 机械工业出版社 / 2014-8-19 / CNY 99.00
本书采用结构化方法来介绍计算机系统，书的内容完全建立在“计算机是由层次结构组成的，每层完成规定的功能”这一概念之上。作者对本版进行了彻底的更新，以反映当今最重要的计算机技术以及计算机组成和体系结构方面的最新进展。书中详细讨论了数字逻辑层、微体系结构层、指令系统层、操作系统层和汇编语言层，并涵盖了并行体系结构的内容，而且每一章结尾都配有丰富的习题。本书适合作为计算机专业本科生计算机组成与结构课程的教......一起来看看 《计算机组成（第 6 版）》 这本书的介绍吧!
