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微软开源12周26课机器学习入门课程，多语言支持还能离线学！
ML-For-Beginners 是一个系统化讲授经典机器学习知识的课程项目。简单讲，它用12周的时间，通过26节课和52个测验，手把手教初学者掌握机器学习基础。适用人群：机器学习初学者、数据科学爱好者、希望入门AI的学生和开发者。
项目地址：https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners
主要语言：Jupyter Notebook
stars: 79.6k
仓库整体介绍
该仓库是由微软云倡导者提供的一个面向初学者的机器学习课程，名为"Machine Learning for Beginners - A Curriculum"。课程为期12周，包含26个课程，主要聚焦于经典机器学习，使用Scikit - learn库，避免涉及深度学习内容。
核心功能与内容
- 课程内容丰富：涵盖机器学习的多个领域，如回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列预测和强化学习等。每个主题都有详细的课程安排，包括介绍、实践项目和案例分析。例如，在回归部分，以北美南瓜价格为例，详细讲解线性、多项式和逻辑回归模型的构建。
- 教学方法科学：采用项目式教学法，每个课程包含课前和课后测验、书面指导、解决方案、作业等。通过实际项目的操作，帮助学习者更好地掌握知识和技能。
- 多语言支持：提供多种语言的翻译版本，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、法语、德语等，方便全球学习者使用。
- 视频资源辅助：部分课程提供短视频教程，可在微软开发者YouTube频道的"ML for Beginners"播放列表中查看。
代码架构特点
- 语言选择多样：课程主要使用Python编写，但许多课程也提供R语言版本。R语言课程以R Markdown文件形式呈现，方便数据科学的学习和实践。
- 结构清晰：每个课程模块都有独立的文件夹，包含课程文档、代码示例和解决方案。例如，在项目式课程的文件夹中，有详细的步骤指南和对应的解决方案代码。
优势
- 适合初学者：课程设计从基础概念入手，逐步引导学习者深入了解机器学习，非常适合零基础或初学者。
- 互动性强：频繁的测验和作业有助于学习者巩固知识，讨论板则提供了交流和学习的平台。
- 资源丰富：除了课程内容本身，还提供了微软学习集合中的额外资源，以及离线访问和PDF版本的课程资料。
应用场景
- 自学：对于想要自学机器学习的个人，该课程提供了系统的学习路径和丰富的学习资源。
- 教学：教师可以将该课程作为教学材料，参考课程建议进行教学。
- 社区学习：学习者可以加入Discord社区，与其他学习者和开发者交流，共同进步。
Kubernetes（K8s）：开源容器应用管理系统的入门、开发与社区全揭秘
kubernetes\] 是一个 用于容器编排和管理的 开源平台。简单讲，它能自动管理大量运行应用程序的容器，确保系统稳定高效。适用人群：云原生开发者、运维工程师、企业IT团队 项目地址：https://github.com/kubernetes/kubernetes 主要语言：Go stars: 119.0k  #### 核心功能 Kubernetes（简称 K8s）是一个开源系统，用于跨多个主机管理容器化应用程序。它提供了应用程序部署、维护和扩展的基本机制，让用户能够更轻松地管理大规模的容器化工作负载。 #### 优势 * **经验丰富**：Kubernetes 建立在 Google 使用 Borg 系统运行大规模生产工作负载长达十五年多的经验之上，结合了社区中的优秀理念和实践。 * **社区支持**：由云原生计算基金会（CNCF）托管，有强大的社区支持，企业可以参与到相关技术的发展中。 * **代码质量**：从徽章可以看出，Kubernetes 遵循最佳实践，代码质量有一定保障，在 Go 语言代码报告中表现良好。 #### 应用场景 * **微服务架构**：可以帮助管理和编排大量的微服务，实现服务的自动部署、扩展和故障恢复。 * **多主机部署**：适用于在多个主机上部署和管理容器化应用，提高资源利用率和应用的高可用性。 #### 使用与开发 * **使用** ：可以参考 [kubernetes.io](https://kubernetes.io/) 上的文档，还能在 [Scalable Microservices with Kubernetes](https://www.udacity.com/course/scalable-microservices-with-kubernetes--ud615) 上免费学习相关课程。若要将 Kubernetes 代码作为库用于其他应用，可查看 [已发布组件列表](https://git.k8s.io/kubernetes/staging/README.md) ，但不支持将 `k8s.io/kubernetes` 模块或 `k8s.io/kubernetes/...` 包作为库使用。 * **开发** ：[社区仓库](https://git.k8s.io/community) 提供了从源代码构建 Kubernetes、贡献代码和文档等相关信息。若想立即构建 Kubernetes，有两种选择： * 若有可用的 [Go 环境](https://go.dev/doc/install)，可执行以下命令： git clone https://github.com/kubernetes/kubernetes cd kubernetes make git clone https://github.com/kubernetes/kubernetes cd kubernetes make quick-release 更多详细信息可查看 [开发者文档](https://git.k8s.io/community/contributors/devel#readme)。