ApacheCN 翻譯/校對/筆記整理活動進度公告 2019.9.13

時間 2019-11-29

標籤 apachecn 翻譯校對筆記整理活動進度公告 2019.9.13 欄目快樂工作简体版

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注意

請貢獻者查看參與方式，而後直接在 ISSUE 中認領。
翻譯/校對三個文檔就能夠申請當負責人，咱們會把你拉進合夥人羣。翻譯/校對五個文檔的貢獻者，能夠申請實習證實。
請私聊片刻（529815144）、鹹魚（1034616238）、或飛龍（562826179）來領取以上獎勵。

翻譯校對活動

百頁機器學習小書【翻譯】

參與方式：github.com/apachecn/ml…html

總體進度：github.com/apachecn/ml…node

項目倉庫：github.com/apachecn/ml…python

認領：10/12，翻譯：7/12linux

章節	貢獻者	進度
零、前言	@PEGASUS1993	100%
1、介紹	@PEGASUS1993
2、符號和定義	@PEGASUS1993
3、基本算法
4、線性算法剖析	@P3n9W31	100%
5、基本實踐	@chengchengbai
6、神經網絡和深度學習
7、問題和答案	@LaicZhang	100%
8、高級實踐	@LaicZhang	100%
9、無監督學習	@onlyonewater	100%
10、其它學習形式	@kjlintong	100%
11、總結	@kjlintong	100%

CS234 強化學習講義【翻譯】

參與方式：github.com/apachecn/ui…git

總體進度：github.com/apachecn/st…程序員

項目倉庫：github.com/apachecn/ui…es6

認領：8/15，翻譯：6/15github

章節	貢獻者	進度
Lecture 1	@Everglow0214	100%
Lecture 2	@sunnyswag
Lecture 3	@Everglow0214	100%
Lecture 4	@Everglow0214	100%
Lecture 5	@Everglow0214	100%
Lecture 6	@Everglow0214	100%
Lecture 7	@Everglow0214	100%
Lecture 8	@Everglow0214
Lecture 9
Lecture 10
Lecture 11
Lecture 12
Lecture 13
Lecture 14
Lecture 15

MIT 18.03 寫給初學者的微積分【校對】

參與方式：github.com/apachecn/ca…web

總體進度：github.com/apachecn/ca…正則表達式

項目倉庫：github.com/apachecn/ca…

認領：9/73，校對：0/73

章節	貢獻者	進度
第 0 章：爲什麼學習微積分？	@PEGASUS1993
0.1 你應該知道什麼	@PEGASUS1993
0.2 什麼是微積分？咱們爲何要研究它？	@PEGASUS1993
第 1 章：數字	@PEGASUS1993
1.1 什麼是數字？有理數	@PEGASUS1993
1.2 小數和實數	@PEGASUS1993
1.3 複數	@PEGASUS1993
複數運算	@PEGASUS1993
1.4 可數集（消遣）	@PEGASUS1993
第 2 章：使用電子表格
2.1 什麼是電子表格？
2.2 斐波納契數
2.3 帕斯卡的三角形
2.4 與電子表格集成
第 3 章：線性函數
3.1 什麼是函數？
3.2 線性函數
3.3 線性
第四章：函數的二次型和導數
4.1 更復雜的函數
4.2 二次函數的斜率
第 5 章：有理函數和導數的計算
5.1 有理函數的導數
第 6 章：指數函數，替換和鏈規則
6.1 最有用函數的導數
第 7 章：三角函數及其導數
7.1 二維數學
7.2 三角學和導數以及加法定理
第 8 章：反函數及其導函數
8.1 反函數
8.2 微分反函數
8.3 更多規則
第 9 章：數值微分和不可微函數
9.1 數值微分
9.2 繪製導數圖
9.3 不可微函數
第 10 章：微分的回顧
10.1 複習
第 11 章：微分在求解方程中的應用
11.1 求解方程
第 12 章：反導數
12.1 反導數
第 13 章：曲線下面積;定積分
13.1 區域：定義，名稱和符號
13.2 微積分和肯定區域的基本定理
13.3 積分的訣竅
第 14 章：數值積分
14.1 數值積分計劃
14.2 積分的「規則」
14.3 爲何這些規則有效？
第 15 章：平行數字的面積和體積;行列式
15.1 有符號面積和體積
15.2 表示平行邊的圖形
15.3 行列式的屬性
15.4 求解行列式
15.5 用於求解電子表格中的行列式的愛麗絲夢遊仙境方法
第 16 章一些純數學
16.1 極限和點集拓撲簡介
16.2 緊集
16.3 雜注
16.4 Lebesgue 積分
第 17 章：物理的建模應用
17.1 垂直運動建模
17.2 彈簧建模（諧波振盪器）
17.3 受迫振盪
17.4 簡單電路
第 18 章捕食者獵物模型
18.1 捕食者獵物模型
第 19 章：求解微分方程
19.1 計劃
19.2 一階微分方程
19.3 二階微分方程
19.4 行星運動

UIUC CS241 系統編程中文講義【校對】

參與方式：github.com/apachecn/ui…

總體進度：github.com/apachecn/ui…

項目倉庫：github.com/apachecn/ui…

認領：6/78，校對：6/78

章節	貢獻者	進度
#Informal詞彙表
#Piazza：什麼時候以及如何尋求幫助
編程技巧，第1部分
系統編程短篇小說和歌曲
C編程，第1部分：簡介	@blue-bird1	100%
C編程，第2部分：文本輸入和輸出	@hqiwen	100%
C編程，第3部分：常見問題	@hqiwen	100%
C編程，第4部分：字符串和結構	@hqiwen	100%
C編程，第5部分：調試	@hqiwen	100%
C編程，複習題	@hqiwen	100%
進程，第1部分：簡介
分叉，第1部分：簡介
分叉，第2部分：Fork，Exec，等等
進程控制，第1部分：使用信號等待宏
進程複習題
內存，第1部分：堆內存簡介
內存，第2部分：實現內存分配器
內存，第3部分：粉碎堆棧示例
內存複習題
Pthreads，第1部分：簡介
Pthreads，第2部分：實踐中的用法
Pthreads，第3部分：並行問題（獎金）
Pthread複習題
同步，第1部分：互斥鎖
同步，第2部分：計算信號量
同步，第3部分：使用互斥鎖和信號量
同步，第4部分：臨界區問題
同步，第5部分：條件變量
同步，第6部分：實現障礙
同步，第7部分：讀者編寫器問題
同步，第8部分：環形緩衝區示例
同步複習題
死鎖，第1部分：資源分配圖
死鎖，第2部分：死鎖條件
死鎖，第3部分：餐飲哲學家
死鎖複習題
虛擬內存，第1部分：虛擬內存簡介
管道，第1部分：管道介紹
管道，第2部分：管道編程祕密
文件，第1部分：使用文件
調度，第1部分：調度過程
調度，第2部分：調度過程：算法
IPC複習題
POSIX，第1部分：錯誤處理
網絡，第1部分：簡介
網絡，第2部分：使用getaddrinfo
網絡，第3部分：構建一個簡單的TCP客戶端
網絡，第4部分：構建一個簡單的TCP服務器
網絡，第5部分：關閉端口，重用端口和其餘技巧
網絡，第6部分：建立UDP服務器
網絡，第7部分：非阻塞I O，select（）和epoll
RPC，第1部分：遠程過程調用簡介
網絡複習題
文件系統，第1部分：簡介
文件系統，第2部分：文件是inode（其餘一切只是數據...）
文件系統，第3部分：權限
文件系統，第4部分：使用目錄
文件系統，第5部分：虛擬文件系統
文件系統，第6部分：內存映射文件和共享內存
文件系統，第7部分：可擴展且可靠的文件系統
文件系統，第8部分：從Android設備中刪除預裝的惡意軟件
文件系統，第9部分：磁盤塊示例
文件系統複習題
過程控制，第1部分：使用信號等待宏
信號，第2部分：待處理的信號和信號掩碼
信號，第3部分：提升信號
信號，第4部分：信號
信號複習題
考試主題
C編程：複習題
多線程編程：複習題
同步概念：複習題
內存：複習題
管道：複習題
文件系統：複習題
網絡：複習題
信號：複習題
系統編程笑話

Cython 3.0 中文文檔【校對】

參與方式：github.com/apachecn/cy…

總體進度：github.com/apachecn/cy…

項目倉庫：github.com/apachecn/cy…

認領：7/37，校對：0/37

章節	貢獻者	進度
Cython - 概述	@varyshare
安裝 Cython	@varyshare
構建 Cython 代碼	@varyshare
經過靜態類型更快的代碼	@varyshare
基礎教程	@varyshare
調用 C 函數	@varyshare
使用 C 庫	@varyshare
擴展類型（又名.cdef 類）
pxd 文件
Caveats
Profiling
Unicode 和傳遞字符串
內存分配
純 Python 模式
使用 NumPy
使用 Python 數組
進一步閱讀
相關工做
附錄：在 Windows 上安裝 MinGW
語言基礎
擴展類型
擴展類型的特殊方法
在 Cython 模塊之間共享聲明
與外部 C 代碼鏈接
源文件和編譯
早期綁定速度
在 Cython 中使用 C ++
融合類型（模板）
將 Cython 代碼移植到 PyPy
Limitations
Cython 和 Pyrex 之間的區別
鍵入的內存視圖
實現緩衝協議
使用並行性
調試你的 Cython 程序
用於 NumPy 用戶的 Cython
Pythran 做爲 Numpy 後端

Numba 0.44 中文文檔【校對】

參與方式：github.com/apachecn/nu…

總體進度：github.com/apachecn/nu…

項目倉庫：github.com/apachecn/nu…

認領：1/73，校對：1/73

章節	貢獻者	進度
1. 用戶手冊	-	-
1.1。 Numba 的約 5 分鐘指南	@saltball	100%
1.2。概述
1.3。安裝
1.4。使用`@jit` 編譯 Python 代碼
1.5。使用`@generated_jit` 進行靈活的專業化
1.6。建立 Numpy 通用函數
1.7。用@jitclass 編譯 python 類
1.8。使用`@cfunc` 建立 C 回調
1.9。提早編譯代碼
1.10。使用`@jit` 自動並行化
1.11。使用`@stencil`裝飾器
1.12。從 JIT 代碼中回調到 Python 解釋器
1.13。性能提示
1.14。線程層
1.15。故障排除和提示
1.16。常見問題
1.17。示例
1.18。會談和教程
2. 參考手冊	-	-
2.1。類型和簽名
2.2。即時編譯
2.3。提早編譯
2.4。公用事業
2.5。環境變量
2.6。支持的 Python 功能
2.7。支持的 NumPy 功能
2.8。與 Python 語義的誤差
2.9。浮點陷阱
2.10。 Python 2.7 壽命終止計劃
3. 用於 CUDA GPU 的 Numba	-	-
3.1。概述
3.2。編寫 CUDA 內核
3.3。內存管理
3.4。編寫設備功能
3.5。 CUDA Python 中支持的 Python 功能
3.6。支持的原子操做
3.7。隨機數生成
3.8。設備管理
3.10。示例
3.11。使用 CUDA 模擬器調試 CUDA Python
3.12。 GPU 減小
3.13。 CUDA Ufuncs 和廣義 Ufuncs
3.14。共享 CUDA 內存
3.15。 CUDA 陣列接口
3.16。 CUDA 常見問題
4. CUDA Python 參考	-	-
4.1。 CUDA 主機 API
4.2。 CUDA 內核 API
4.3。內存管理
5. 用於 AMD ROC GPU 的 Numba	-	-
5.1。概述
5.2。編寫 HSA 內核
5.3。內存管理
5.4。編寫設備功能
5.5。支持的原子操做
5.6。代理商
5.7。 ROC Ufuncs 和廣義 Ufuncs
5.8。示例
6. 擴展 Numba
6.1。高級擴展 API
6.2。低級擴展 API
6.3。示例：間隔類型
7. 開發者手冊	-	-
7.1。貢獻給 Numba
7.2。 Numba 建築
7.3。多態調度
7.4。關於發電機的注意事項
7.5。關於 Numba Runtime 的注意事項
7.6。使用 Numba Rewrite Pass 得到樂趣和優化
7.7。實時變量分析
7.8。上市
7.9。模板註釋
7.10。關於自定義管道的注意事項
7.11。環境對象
7.12。哈希的注意事項
7.13。 Numba 項目路線圖
8. Numba 加強建議
9. 術語表

Scrapy 1.6 中文文檔【校對】

參與方式：github.com/apachecn/sc…

總體進度：github.com/apachecn/sc…

項目倉庫：github.com/apachecn/sc…

認領：1/44，翻譯：1/44

章節	校對者	進度
簡介
Scrapy at a glance
安裝指南
Scrapy 教程	@jiez1812	100%
實例
命令行工具
Spider
選擇器
項目
項目加載器
Scrapy shell
項目管道
Feed 導出
請求和響應
連接提取器
設置
例外狀況
Logging
統計數據集合
發送電子郵件
遠程登陸控制檯
Web服務
常見問題
調試spiders
Spider 合約
經常使用作法
通用爬蟲
使用瀏覽器的開發人員工具進行抓取
調試內存泄漏
下載和處理文件和圖像
部署 Spider
AutoThrottle 擴展
Benchmarking
做業：暫停和恢復爬行
體系結構概述
下載器中間件
Spider 中間件
擴展
核心API
信號
條目導出器
發行說明
爲 Scrapy 貢獻
版本控制和API穩定性

短篇集【校對】

參與方式：github.com/apachecn/mi…

總體進度：github.com/apachecn/mi…

項目倉庫：github.com/apachecn/mi…

關於卷積神經網絡：認領：2/12，校對：2/12

章節	貢獻者	進度
關於卷積神經網絡	-	-
1	@daewis	100%
2.1.1-2.1.3	@daewis	100%
2.1.4-2.1.6
2.2.1
2.2.2-2.2.3
2.3-2.4
3.1
3.2
3.3
3.4-3.5
4.1
4.2

寫給不耐煩程序員的 JavaScript【校對】

參與方式：github.com/apachecn/im…

總體進度：github.com/apachecn/im…

項目倉庫：github.com/apachecn/im…

認領：36/42，校對：33/42

章節	貢獻者	進度
1.關於本書（ES2019 版）	@YouWillBe	100%
2.常見問題：本書	@huangzijian888	100%
3. JavaScript 的歷史和演變	@t532	100%
4.常見問題：JavaScript	@t532	100%
5.概覽	@kj415j45	100%
6.語法	@lq920320	100%
7.在控制檯上打印信息（`console.*`）	@lq920320	100%
8.斷言 API	@lq920320	100%
9.測驗和練習入門	@so-hard	100%
10.變量和賦值	@so-hard	100%
11.值	@lq920320	100%
12.運算符	@wizardforcel	100%
13.非值`undefined`和`null`	@wizardforcel	100%
14.布爾值	@wizardforcel	100%
15.數字	@wizardforcel	100%
16. `Math`	@wizardforcel	100%
17. Unicode - 簡要介紹（高級）	@wizardforcel	100%
18.字符串	@wizardforcel	100%
19.使用模板字面值和標記模板	@wizardforcel	100%
20.符號	@wizardforcel	100%
21.控制流語句	@wizardforcel	100%
22.異常處理	@t532
23.可調用值	@t532
24.模塊	@t532
25.單個對象
26.原型鏈和類	@lq920320	100%
27.同步迭代	@lq920320	100%
28.數組（`Array`）	@52admln	100%
29.類型化數組：處理二進制數據（高級）
30.映射（`Map`）	@so-hard	100%
31. WeakMaps（`WeakMap`）
32.集（`Set`）	@liuyepiaoxiang	100%
33. WeakSets（`WeakSet`）
34.解構	@Kavelaa	100%
35.同步生成器（高級）
36. JavaScript 中的異步編程	@Kavelaa	100%
37.異步編程的 Promise	@iChrisJ	100%
38.異步函數	@iChrisJ	100%
39.正則表達式（`RegExp`）	@iChrisJ	100%
40.日期（`Date`）	@facebesidewyj	100%
41.建立和解析 JSON（`JSON`）
42.其他章節在哪裏？	@wizardforcel	100%

seaborn 0.9 中文文檔【翻譯】

參與方式：github.com/apachecn/se…

總體進度：github.com/apachecn/se…

項目倉庫：github.com/apachecn/se…

認領：74/74，翻譯：71/74

序號	章節	譯者	進度
1	An introduction to seaborn	@yiran7324	100%
2	Installing and getting started	@neolei	100%
3	Visualizing statistical relationships	@JNJYan	100%
4	Plotting with categorical data	@hold2010	100%
5	Visualizing the distribution of a dataset	@alohahahaha	100%
6	Visualizing linear relationships	@cancan233	100%
7	Building structured multi-plot grids	@keyianpai	100%
8	Controlling figure aesthetics	@P3n9W31	100%
9	Choosing color palettes	@Modrisco	100%
10	seaborn.relplot	@Stuming	100%
11	seaborn.scatterplot	@leijuzi	100%
12	seaborn.lineplot	@cancan233
13	seaborn.catplot	@LIJIANcoder97	100%
14	seaborn.stripplot	@LIJIANcoder97	100%
15	seaborn.swarmplot	@LIJIANcoder97	100%
16	seaborn.boxplot	@FindNorthStar	100%
17	seaborn.violinplot	@FindNorthStar	100%
18	seaborn.boxenplot	@FindNorthStar	100%
19	seaborn.pointplot	@FindNorthStar	100%
20	seaborn.barplot	@melon-bun	100%
21	seaborn.countplot	@Stuming	100%
22	seaborn.jointplot	@Stuming	100%
23	seaborn.pairplot	@cancan233
24	seaborn.distplot	@hyuuo	100%
25	seaborn.kdeplot	@hyuuo	100%
26	seaborn.rugplot	@P3n9W31	100%
27	seaborn.lmplot	@P3n9W31	100%
28	seaborn.regplot	@P3n9W31	100%
29	seaborn.residplot	@P3n9W31	100%
30	seaborn.heatmap	@hyuuo	100%
31	seaborn.clustermap	@cancan233
32	seaborn.FacetGrid	@hyuuo	100%
33	seaborn.FacetGrid.map	@sfw134	100%
34	seaborn.FacetGrid.map_dataframe	@sfw134	100%
35	seaborn.PairGrid	@sfw134	100%
36	seaborn.PairGrid.map	@sfw134	100%
37	seaborn.PairGrid.map_diag	@sfw134	100%
38	seaborn.PairGrid.map_offdiag	@sfw134	100%
39	seaborn.PairGrid.map_lower	@sfw134	100%
40	seaborn.PairGrid.map_upper	@sfw134	100%
41	seaborn.JointGrid	@Yet-sun	100%
42	seaborn.JointGrid.plot	@Yet-sun	100%
43	seaborn.JointGrid.plot_joint	@Yet-sun	100%
44	seaborn.JointGrid.plot_marginals	@Yet-sun	100%
45	seaborn.set	@lbllol365	100%
46	seaborn.axes_style	@lbllol365	100%
47	seaborn.set_style	@lbllol365	100%
48	seaborn.plotting_context	@cancan233	100%
49	seaborn.set_context	@cancan233	100%
50	seaborn.set_color_codes	@cancan233	100%
51	seaborn.reset_defaults	@cancan233	100%
52	seaborn.reset_orig	@cancan233	100%
53	seaborn.set_palette	@Modrisco	100%
54	seaborn.color_palette	@Modrisco	100%
55	seaborn.husl_palette	@Modrisco	100%
56	seaborn.hls_palette	@Modrisco	100%
57	seaborn.cubehelix_palette	@Modrisco	100%
58	seaborn.dark_palette	@Modrisco	100%
59	seaborn.light_palette	@Modrisco	100%
60	seaborn.diverging_palette	@Modrisco	100%
61	seaborn.blend_palette	@Modrisco	100%
62	seaborn.xkcd_palette	@Modrisco	100%
63	seaborn.crayon_palette	@Modrisco	100%
64	seaborn.mpl_palette	@Modrisco	100%
65	seaborn.choose_colorbrewer_palette	@Modrisco	100%
66	seaborn.choose_cubehelix_palette	@Modrisco	100%
67	seaborn.choose_light_palette	@Modrisco	100%
68	seaborn.choose_dark_palette	@Modrisco	100%
69	seaborn.choose_diverging_palette	@Modrisco	100%
70	seaborn.load_dataset	@Modrisco	100%
71	seaborn.despine	@Modrisco	100%
72	seaborn.desaturate	@Modrisco	100%
73	seaborn.saturate	@Modrisco	100%
74	seaborn.set_hls_values	@Modrisco	100%

Git 中文參考【校對】

參與方式：github.com/apachecn/gi…

總體進度：github.com/apachecn/gi…

項目倉庫：github.com/apachecn/gi…

認領：13/80，校對：13/80

序號	章節	貢獻者	進度
1	git
2	git-config	@honglyua	100%
3	git-help	@honglyua	100%
4	git-init	@honglyua	100%
5	git-clone	@honglyua	100%
6	git-add	@yulezheng	100%
7	git-status	@honglyua	100%
8	git-diff	@honglyua	100%
9	git-commit
10	git-reset	@honglyua	100%
11	git-rm	@honglyua	100%
12	git-mv	@honglyua	100%
13	git-branch	@honglyua	100%
14	git-checkout
15	git-merge
16	git-mergetool
17	git-log
18	git-stash
19	git-tag
20	git-worktree
21	git-fetch
22	git-pull	@Mrhuangyi	100%
23	git-push	@Mrhuangyi	100%
24	git-remote
25	git-submodule
26	git-show
27	git-log
29	git-shortlog
30	git-describe
31	git-apply
32	git-cherry-pick
34	git-rebase
35	git-revert
36	git-bisect
37	git-blame
38	git-grep
39	gitattributes
40	giteveryday
41	gitglossary
42	githooks
43	gitignore
44	gitmodules
45	gitrevisions
46	gittutorial
47	gitworkflows
48	git-am
50	git-format-patch
51	git-send-email
52	git-request-pull
53	git-svn
54	git-fast-import
55	git-clean
56	git-gc
57	git-fsck
58	git-reflog
59	git-filter-branch
60	git-instaweb
61	git-archive
62	git-bundle
63	git-daemon
64	git-update-server-info
65	git-cat-file
66	git-check-ignore
67	git-checkout-index
68	git-commit-tree
69	git-count-objects
70	git-diff-index
71	git-for-each-ref
72	git-hash-object
73	git-ls-files
74	git-merge-base
75	git-read-tree
76	git-rev-list
77	git-rev-parse
78	git-show-ref
79	git-symbolic-ref
80	git-update-index
81	git-update-ref
82	git-verify-pack
83	git-write-tree

HBase 3.0 中文參考指南【校對】

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認領：14/31，校對：14/31

章節	貢獻者	進度
Preface	@xixici	100%
Getting Started	@xixici	100%
Apache HBase Configuration	@xixici	100%
Upgrading	@xixici	100%
The Apache HBase Shell	@xixici	100%
Data Model
HBase and Schema Design	@RaymondCode	100%
RegionServer Sizing Rules of Thumb
HBase and MapReduce	@BridgetLai	100%
Securing Apache HBase
Architecture
In-memory Compaction	@mychaow	100%
Backup and Restore	@mychaow	100%
Synchronous Replication	@mychaow	100%
Apache HBase APIs	@xixici	100%
Apache HBase External APIs	@xixici	100%
Thrift API and Filter Language	@xixici	100%
HBase and Spark	@TsingJyujing	100%
Apache HBase Coprocessors
Apache HBase Performance Tuning
Troubleshooting and Debugging Apache HBase
Apache HBase Case Studies
Apache HBase Operational Management
Building and Developing Apache HBase
Unit Testing HBase Applications
Protobuf in HBase
Procedure Framework (Pv2): HBASE-12439
AMv2 Description for Devs
ZooKeeper
Community
Appendix

UCB Prob140：面向數據科學的機率論【翻譯】

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認領：23/28，翻譯：23/28

標題	譯者	翻譯進度
1、基礎	飛龍	100%
2、計算概率	飛龍	100%
3、隨機變量	飛龍	100%
4、事件之間的關係	@biubiubiuboomboomboom	100%
5、事件集合	-	-
5.1 ~5.3	@PEGASUS1993	100%
5.4
6、隨機計數	@viviwong	100%
7、泊松化	@YAOYI626	100%
8、指望	-	-
8.1 ~ 8.2	@PEGASUS1993	100%
8.3
9、條件（續）	@YAOYI626	100%
10、馬爾科夫鏈	喵十八	100%
11、馬爾科夫鏈（續）	喵十八	100%
12、標準差	缺只薩摩	100%
十3、方差和協方差	缺只薩摩	100%
十4、中心極限定理	喵十八	100%
十5、連續分佈
十6、變換	@hellozhaihy	100%
十7、聯合密度	@Winchester-Yi	100%
十8、正態和 Gamma 族	@Winchester-Yi	100%
十9、和的分佈	平淡的天	100%
二10、估計方法	平淡的天	100%
二11、Beta 和二項	@lvzhetx	100%
二12、預測	-	-
22.1	@lvzhetx	100%
22.2 ~ 22.4
二十3、聯合正態隨機變量
二十4、簡單線性迴歸	@ThomasCai	100%
二十5、多元迴歸	@lanhaixuan	100%

Machine Learning Mastery【校對】

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認領：18/64，校對：17/64

章節	貢獻者	進度
深度學習與 Keras	-	-
Keras 中神經網絡模型的 5 步生命週期	@ElmaDavies	100%
在 Python 迷你課程中應用深度學習	@ElmaDavies	100%
Keras 深度學習庫的二元分類教程	@ElmaDavies	100%
如何用 Keras 構建多層感知器神經網絡模型	@Lnssssss	100%
如何在 Keras 中檢查深度學習模型	@ElmaDavies	100%
10 個用於 Amazon Web Services 深度學習的命令行祕籍	@Lnssssss	100%
機器學習卷積神經網絡的速成課程	@ElmaDavies	100%
如何在 Python 中使用 Keras 進行深度學習的度量	@Lnssssss	100%
深度學習書籍	@Lnssssss	100%
深度學習課程	@ElmaDavies	100%
你所知道的深度學習是一種謊話	@Lnssssss	100%
如何設置 Amazon AWS EC2 GPU 以訓練 Keras 深度學習模型（分步）	@ElmaDavies	100%
神經網絡中批量和迭代之間的區別是什麼？	@Lnssssss	100%
在 Keras 展現深度學習模型訓練歷史	@ElmaDavies	100%
基於 Keras 的深度學習模型中的dropout正則化	@Lnssssss
評估 Keras 中深度學習模型的性能	@ElmaDavies	100%
如何評價深度學習模型的技巧
小批量梯度降低的簡要介紹以及如何配置批量大小
在 Keras 中得到深度學習幫助的 9 種方法
如何使用 Keras 在 Python 中網格搜索深度學習模型的超參數
用 Keras 在 Python 中使用卷積神經網絡進行手寫數字識別
如何用 Keras 進行預測
用 Keras 進行深度學習的圖像加強
8 個深度學習的鼓舞人心的應用
Python 深度學習庫 Keras 簡介
Python 深度學習庫 TensorFlow 簡介
Python 深度學習庫 Theano 簡介
如何使用 Keras 函數式 API 進行深度學習
Keras 深度學習庫的多類分類教程
多層感知器神經網絡速成課程
基於卷積神經網絡的 Keras 深度學習庫中的目標識別
流行的深度學習庫
用深度學習預測電影評論的情感
Python 中的 Keras 深度學習庫的迴歸教程
如何使用 Keras 得到可重現的結果
如何在 Linux 服務器上運行深度學習實驗
保存並加載您的 Keras 深度學習模型
用 Keras 逐步開發 Python 中的第一個神經網絡
用 Keras 理解 Python 中的有狀態 LSTM 循環神經網絡
在 Python 中使用 Keras 深度學習模型和 Scikit-Learn
如何使用預訓練的 VGG 模型對照片中的物體進行分類
在 Python 和 Keras 中對深度學習模型使用學習率調度
如何在 Keras 中可視化深度學習神經網絡模型
什麼是深度學習？
什麼時候使用 MLP，CNN 和 RNN 神經網絡
爲何用隨機權重初始化神經網絡？
XGBoost	-	-
經過在 Python 中使用 XGBoost 提早中止來避免過分擬合	@tabeworks	100%
如何在 Python 中調優 XGBoost 的多線程支持	@tabeworks	100%
如何配置梯度提高算法
在 Python 中使用 XGBoost 進行梯度提高的數據準備
如何使用 scikit-learn 在 Python 中開發您的第一個 XGBoost 模型
如何在 Python 中使用 XGBoost 評估梯度提高模型
在 Python 中使用 XGBoost 的特徵重要性和特徵選擇
淺談機器學習的梯度提高算法
應用機器學習的 XGBoost 簡介
如何在 macOS 上爲 Python 安裝 XGBoost
如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提高模型
從梯度提高開始，比較 165 個數據集上的 13 種算法
在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 進行隨機梯度提高
如何使用 Amazon Web Services 在雲中訓練 XGBoost 模型
在 Python 中使用 XGBoost 調整梯度提高的學習率
如何在 Python 中使用 XGBoost 調整決策樹的數量和大小
如何在 Python 中使用 XGBoost 可視化梯度提高決策樹
在 Python 中開始使用 XGBoost 的 7 步迷你課程

Pytorch 1.0 中文文檔【校對】

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認領：33/85，校對：22/85

章節	校驗者	進度
教程部分	-	-
Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz	@FontTian	100%
What is PyTorch?	@FontTian	100%
Autograd: Automatic Differentiation	@FontTian	100%
Neural Networks	@FontTian	100%
Training a Classifier	@FontTian	100%
Optional: Data Parallelism	@FontTian	100%
Data Loading and Processing Tutorial	@dyywinner	100%
Learning PyTorch with Examples	@wulongjian
Transfer Learning Tutorial	@infdahai	100%
Deploying a Seq2Seq Model with the Hybrid Frontend	@FontTian	100%
Saving and Loading Models	@luxinfeng
What is torch.nn really?	@luxinfeng
Finetuning Torchvision Models	@luxinfeng
Spatial Transformer Networks Tutorial
Neural Transfer Using PyTorch	@AllenZYJ
Adversarial Example Generation
Transfering a Model from PyTorch to Caffe2 and Mobile using ONNX
Chatbot Tutorial	@jiangzhonglian	100%
Generating Names with a Character-Level RNN	@hijkzzz	100%
Classifying Names with a Character-Level RNN	@hijkzzz
Deep Learning for NLP with Pytorch	@FontTian	100%
Introduction to PyTorch	@FontTian	100%
Deep Learning with PyTorch	@FontTian	100%
Word Embeddings: Encoding Lexical Semantics
Sequence Models and Long-Short Term Memory Networks	@FontTian	100%
Advanced: Making Dynamic Decisions and the Bi-LSTM CRF	@enningxie	100%
Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention	@FontTian	100%
DCGAN Tutorial	@jiangzhonglian	100%
Reinforcement Learning (DQN) Tutorial
Creating Extensions Using numpy and scipy	@FontTian	100%
Custom C++ and CUDA Extensions
Extending TorchScript with Custom C++ Operators
Writing Distributed Applications with PyTorch
PyTorch 1.0 Distributed Trainer with Amazon AWS
ONNX Live Tutorial
Loading a PyTorch Model in C++
Using the PyTorch C++ Frontend
文檔部分	-	-
Autograd mechanics	@AlexJakin	100%
Broadcasting semantics	@AlexJakin	100%
CUDA semantics	@AlexJakin
Extending PyTorch
Frequently Asked Questions
Multiprocessing best practices
Reproducibility	@bruce1408
Serialization semantics
Windows FAQ
torch
Tensors	@dyywinner
Random sampling
Serialization, Parallelism, Utilities
Pointwise Ops
Reduction Ops
Comparison Ops
Spectral Ops
Other Operations
BLAS and LAPACK Operations
torch.Tensor
Tensor Attributes
Type Info
torch.sparse
torch.cuda
torch.Storage
torch.nn
torch.nn.functional	@Originval	100%
torch.nn.init	@dyywinner
torch.optim	@zonasw
Automatic differentiation package - torch.autograd
Distributed communication package - torch.distributed
Probability distributions - torch.distributions
Torch Script
Multiprocessing package - torch.multiprocessing
torch.utils.bottleneck
torch.utils.checkpoint
torch.utils.cpp_extension
torch.utils.data
torch.utils.dlpack
torch.hub
torch.utils.model_zoo
torch.onnx
Distributed communication package (deprecated) - torch.distributed.deprecated
torchvision Reference
torchvision.datasets
torchvision.models
torchvision.transforms
torchvision.utils

Sklearn 0.21 中文文檔【校對】

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認領：24/72，校對：20/72

章節	校驗者	進度
安裝 scikit-learn
用戶指南	-	-
1. 監督學習
1.1. 廣義線性模型	@qinhanmin2014	100%
1.2. 線性和二次判別分析	@VPrincekin	100%
1.3. 內核嶺迴歸	@qinhanmin2014	100%
1.4. 支持向量機	@qinhanmin2014	100%
1.5. 隨機梯度降低	@qinhanmin2014	100%
1.6. 最近鄰	@qinhanmin2014	100%
1.7. 高斯過程
1.8. 交叉分解	@qinhanmin2014	100%
1.9. 樸素貝葉斯	@qinhanmin2014	100%
1.10. 決策樹	@ReneeGithub
1.11. 集成方法
1.12. 多類和多標籤算法
1.13. 特徵選擇
1.14. 半監督學習
1.15. 等式迴歸
1.16. 機率校準
1.17. 神經網絡模型（有監督）
2. 無監督學習
2.1. 高斯混合模型	@barrycg	100%
2.2. 流形學習	@barrycg	100%
2.3. 聚類	@barrycg	100%
2.4. 雙聚類	@barrycg	100%
2.5. 分解成分中的信號（矩陣分解問題）	@barrycg	100%
2.6. 協方差估計	@barrycg	100%
2.7. 新奇和異常值檢測	@barrycg	100%
2.8. 密度估計	@barrycg	100%
2.9. 神經網絡模型（無監督）	@barrycg	100%
3. 模型選擇和評估
3.1. 交叉驗證：評估估算器的表現
3.2. 調整估計器的超參數
3.3. 模型評估: 量化預測的質量
3.4. 模型持久化
3.5. 驗證曲線: 繪製分數以評估模型
4. 檢驗
4.1. 部分依賴圖
5. 數據集轉換	@VPrincekin	100%
5.1. Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特徵聯合）: 合併的評估器	@VPrincekin	100%
5.2. 特徵提取	@VPrincekin	100%
5.3 預處理數據	@VPrincekin
5.4 缺失值插補	@VPrincekin
5.5. 無監督降維	@VPrincekin
5.6. 隨機投影
5.7. 內核近似
5.8. 成對的矩陣, 類別和核函數
5.9. 預測目標 (`y`) 的轉換
6. 數據集加載工具
6.1. 通用數據集 API
6.2. 玩具數據集
6.3 真實世界中的數據集
6.4. 樣本生成器
6.5. 加載其餘數據集
7. 使用scikit-learn計算
7.1. 大規模計算的策略: 更大量的數據
7.2. 計算性能
7.3. 並行性、資源管理和配置
教程
使用 scikit-learn 介紹機器學習
關於科學數據處理的統計學習教程
機器學習: scikit-learn 中的設置以及預估對象
監督學習：從高維觀察預測輸出變量
模型選擇：選擇估計量及其參數
無監督學習: 尋求數據表示
把它們放在一塊兒
尋求幫助
處理文本數據
選擇正確的評估器(estimator.md)
外部資源，視頻和談話
API 參考
常見問題
時光軸

UCB CS61b：Java 中的數據結構【翻譯】

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認領：11/12，翻譯：11/12

標題	譯者	進度
1、算法複雜度	@leader402	100%
2、抽象數據類型	@Allenyep	100%
3、知足規範	@renyuhuiharrison	100%
4、序列和它們的實現	@biubiubiuboomboomboom	100%
5、樹	@biubiubiuboomboomboom	100%
6、搜索樹	@yongfengyan	100%
7、哈希	@Abel-Huang	100%
8、排序和選擇	@Rachel-Hu	100%
9、平衡搜索	@Abel-Huang	100%
10、併發和同步	@Ruffianjiang	100%
11、僞隨機序列
12、圖	@yuanrw	100%

筆記整理活動

CS224n 天然語言處理

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認領：9/20，整理：8/20

章節	貢獻者	進度
Lecture 1	@cx123cx456	100%
Lecture 2	@AllenZYJ
Lecture 3	@cx123cx456	100%
Lecture 4	@ZSIRS	100%
Lecture 5	@ZSIRS	100%
Lecture 6	@ZSIRS	100%
Lecture 7
Lecture 8
Lecture 9
Lecture 10
Lecture 11	@Originval	100%
Lecture 12
Lecture 13
Lecture 14
Lecture 15
Lecture 16
Lecture 17	@pingjing233	100%
Lecture 18
Lecture 19
Lecture 20	@Willianan	100%

斯坦福博弈論

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認領：7/33，整理：0/33

章節	貢獻者	進度
Game Theory I week 1	@sorrowyn
Game Theory I week 2	@LINXH9898
Game Theory I week 3	@LINXH9898
Game Theory I week 4	@LINXH9898
Game Theory I week 5	@LINXH9898
Game Theory I week 6	@LINXH9898
Game Theory I week 7	@LINXH9898
Game Theory II week 1 Social Choice: Taste
Game Theory II week 1 Social Choice: Voting Schemes
Game Theory II week 1 Social Choice: Paradoxical Outcomes
Game Theory II week 1 Social Choice: Impossibility of Non-Paradoxical Social Welfare Functions
Game Theory II week 1 Social Choice: Arrow's Theorem
Game Theory II week 1 Impossible of Non-paradoxical Social Choice Functions
Game Theory II week 1 Single-Peaked Preferences
Game Theory II week 2 Mechanism Design: Taste
Game Theory II week 2 Mechanism Design: Implementation
Game Theory II week 2 Revelation Principle
Game Theory II week 2 Impossibility of General, Dominant-Strategy Implementation
Game Theory II week 2 Transferable Utility
Game Theory II week 2 Mechanism Design as an Optimization Problem
Game Theory II week 3 VCG: Taste
Game Theory II week 3 Vickrey-Clarke-Groves Mechanisms: Definitions
Game Theory II week 3 VCG Example
Game Theory II week 3 Limitations of VCG
Game Theory II week 3 Individual Rationality and Budget Balance in VCG
Game Theory II week 3 Myerson-Satterthwaite Theorem
Game Theory II week 4 Auctions: Taste
Game Theory II week 4 Auctions: Taxonomy
Game Theory II week 4 Bidding in Second-Price Auctions
Game Theory II week 4 Bidding in First-Price Auctions
Game Theory II week 4 Revenue Equivalence
Game Theory II week 4 Optimal Auctions
Game Theory II week 4 More Advanced Auctions

關於咱們

咱們是一個大型開源社區，旗下 QQ 羣共一萬餘人，訂閱用戶至少一萬人。Github Star 數量超過 40k 個，在全部 Github 組織中排名前 150。網站日 uip 超過 4k，Alexa 排名的峯值爲 20k。咱們的核心成員擁有 CSDN 博客專家和簡書程序員優秀做者認證。咱們與 Datawhale、AI 有道、黃海廣博士等國內知名開源組織和大 V 合做，組織公益性的翻譯活動、學習活動和比賽組隊活動。 ‍
與商業組織不一樣，咱們並不會追逐熱點，或者惟利是圖。做爲公益組織，咱們將完成項目放在首要位置，並有足夠時間把項目打磨到極致。咱們但願作出廣大 AI 愛好者真正須要的東西，打造真正有價值的長尾做品。 ‍
除了以上組織或我的，咱們還要感謝蒼海國際、黑客派、GirlsInAI、DataSciComp、SeanCheney、AI 科技大本營、Python 愛好者社區的創意和支持。