原创 一起学习的 2024-11-06 22:33 浙江
Datawhale学习
开源贡献：Datawhale团队
什么是组队学习？
组队学习活动，于2018年8月2日，由Datawhale发起，已经坚持组织了六年。
初衷很简单，就是一群志同道合的小伙伴，一起学习讨论，一起克服拖延，一起组队打boss。没有老师，没有教学，有的是一群热爱学习和渴望改变的人，交流学习，互促共进。
往期：《李沐大神分享，全球733所高校，9027人共同学习》
△关于 Datawhale
学习报名方式
▶ 报名方式：本周六在 Datawhale高校群/在职群 发布报名码，报名后学习。
▶ 进群方式：点击公众号，后台回复关键词“在校”或“在职”进学习群。
?特别提醒：已在高校或在职群无需重复加入。
本期学习内容
?：本次学习共 4 个内容。学习详情如下：
1 /Leetcode：面试篇（上）
开源贡献：杨世超、冯启洪、杨璐、赵云、梁韫旭
内容说明：超详细的「算法与数据结构」基础讲解教程，「LeetCode」经典题目的详细解析。本期课程内容精心挑选了 100 道互联网大厂面试的高频算法真题其中的前 50 题，从而帮助面试者更有针对性的准备面试
学习周期：16天
学习名额：180人
定位人群：有 Python 语言编程基础，想要学习算法、数据结构基础知识，想在 LeetCode 刷算法题的同学
学习安排如下：
2 /西瓜书+南瓜书：机器学习
开源贡献：谢文睿、秦州、六一、叶睿卿、张洪瑞、郑远婧
内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解，一起打好基础！
学习周期：21天
学习名额：180人
定位人群：有本科数学基础（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）的同学
学习安排如下：
3 /模型减肥秘籍：模型压缩技术
开源贡献：陈玉立、姜蔚蔚、孙韩玉、张艺杰、魏育康、宁致远、罗清泉、步嘉同、孙韬、钱枷羽
内容说明：本教程借鉴MIT 6.5940 TinyML and Efficient Deep Learning Computing，提供CNN的剪枝、量化、知识蒸馏等模型压缩技术的入门教程，通过理论和实践示例，让更多的小白能更快了解到模型压缩技术。
学习周期：19天
学习名额：180人
定位人群：对AI硬件加速和部署感兴趣的开发者；对模型压缩技术感兴趣的学生群体。
参与方式
4 /FastAPI：Web框架学习
开源贡献：黎伟、蔡鋆捷、刘炎坤、李瀚宇、晏萌
内容说明：当前最耀眼的python web框架，为高并发而生。fastapi的核心功能是提供HTTP请求接口。所有的代码推荐在jupyter notebook中运行，这样便于查看输出结果。课程也提供了所有的ipynb文件，下载下来可以直接运行。
学习周期：13天
学习名额：180人
定位人群：本教程面向有至少半小时python学习基础的同学，需要知道什么是python的列表和字典。
学习安排如下：
自学教程汇总
⭐ 为难度系数
1、Leetcode：面试篇（上） ⭐️
开源内容：https://github.com/datawhalechina/leetcode-notes/blob/main/docs/ch06/index.md
电子网站：https://datawhalechina.github.io/leetcode-notes/#/ch06/index.md
2、吃瓜教程 ⭐️
开源内容：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book
3、模型减肥秘籍 ⭐️⭐️
开源内容：https://github.com/datawhalechina/awesome-compression
4、FastAPI Web框架学习⭐️
开源内容：https://github.com/datawhalechina/wow-fullstack/tree/main/tutorial/FastAPI
一起“点赞”三连↓
