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个人学习笔记

PERSONAL KNOWLEDGE / 学习与复习

把知识串起来,
把问题独立做出来。

从计算机基础到机器学习与量化题目。
理解概念、核对推导、运行代码,再关闭资料复习。

66 个内容页408 道自测与题目110 项动手练习
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48 PAGES

计算机基础

Python、NumPy、pandas、Matplotlib、SQL、Linux、PyTorch 与完整数据工作流。

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14 PAGES

机器学习

从研究问题与线性模型,到验证、树模型、特征工程和神经网络。

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04 PAGES

量化学习 · 绿皮书

脑筋急转弯、微积分与线性代数、概率论、随机过程与随机微积分。

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选择适合你的学习路径

基础路径:Python → NumPy → pandas → SQL → 图表与 Linux → PyTorch。

研究路径:数据处理 → 机器学习与时间验证 → 综合项目与研究表达。

量化面试:绿皮书第 2–5 章,先独立作答,再展开解答和推导。

学习记录与离线阅读

掌握状态和回答保存在当前浏览器,通过 JSON 备份在设备或在线、离线版本之间迁移。支持导入原计算机与机器学习课程的备份。

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离线阅读与使用说明

计算机示例运行说明 · 计算机代码包 · 机器学习代码包