文章首發于微信公眾號《有三AI》

【雜談】從GitHub上星星最多的男人開始發GitHub綜述資料

好的資源有利于大家迅速走上正確的學習道路，今天就來推薦一下GitHub上面那些機器學習領域里，最值得關注的綜述性質的項目，一般名字會帶上一個Awesome。

作者&編輯?|?言有三??

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1?Awesome大綜述

沒錯，項目名字就叫Awesome。這第一個簡直就是最“喪心病狂”的綜述，10萬+星星，要把所有方向一并索引了，自己當目錄。

https://github.com/sindresorhus/awesome

這個項目的創建者是sindresorhus，全職自由職業者，從事開源項目開發和維護，據說是這個星球上星星最多的男人，偏偏長得還很帥，個人主頁：https://sindresorhus.com/，大家自己粉吧。

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怎么說呢，本文其實你不看下去就是可以的，直接去看上面那個綜述就行了。

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2?讀論文

讀論文是搞AI研究必備的基本素質，這個項目是我看的前10個GitHub項目之一，整理了很多深度學習有關的優秀papers，項目的維護者是University?of?Waterloo的Terry?Taewoong?Um。

https://github.com/sindresorhus/awesome

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不過請看最新申明：

[Notice]?This?list?is?not?being?maintained?anymore?because?of?the?overwhelming?amount?of?deep?learning?paperspublished?every?day?since?2017.

大概意思就是，論文太多了，我們放棄了。如果是初學者，我覺得完全可以去好好看一眼，初學者最忌諱的就是天天看最新的東西，那樣是有損于學習的。

類似的還有：

https://github.com/papers-we-love/papers-we-love

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3?逛社區

這幾個項目的特點就是雜而全，覆蓋機器學習有關的一切資料。

有的深度學習一鍋端了。

https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning

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有的機器學習一鍋端了。

https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning

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有的增強學習一鍋端了

https://github.com/aikorea/awesome-rl

有數不清的GAN一鍋端了

https://github.com/nightrome/really-awesome-ganhttps://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo

東西太多了，建議大家看一眼就行了，別迷失，尤其是初學者，跟我們一起來可能更加合適。

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4?聽課程

專注收錄computer?science相關的所有課程。

https://github.com/prakhar1989/awesome-courses

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類似的當然還有了，不過建議看課程不要求多，初學看書應該更好。

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5?跟項目

因為python是機器學習算法里最受歡迎的語言，所以先介紹一個，6萬多顆星，看看deep?learning這個菜單下的資源就能窺見一斑。

https://github.com/vinta/awesome-python

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類似的當然還有了，php，java，android，ios，shell，爬蟲，應有盡有。

https://github.com/ziadoz/awesome-phphttps://github.com/akullpp/awesome-javahttps://github.com/sindresorhus/awesome-nodejshttps://github.com/vsouza/awesome-ioshttps://github.com/snowdream/awesome-androidhttps://github.com/alebcay/awesome-shellhttps://github.com/facert/awesome-spiderhttps://github.com/avelino/awesome-go

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6?翻數據集

這是一個從各種博客，論壇等地方抓取數據集的項目。

https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

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還有一個輔助數據科學家養成的項目

https://github.com/bulutyazilim/awesome-datascience

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類似的還有一些，可以沒事翻翻。

https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata

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7?看領域

你肯定知道接下來有三要說什么，那就是AI各個研究領域的綜述了。

什么計算機視覺一鍋端了。

https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-visionhttps://github.com/kjw0612/awesome-deep-vision

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什么自然語言處理一鍋端了。

https://github.com/keon/awesome-nlp

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什么語音處理一鍋端了。

https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers

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還有很多領域，就不一一列舉了，歡迎大家留言。

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8?備面試

現在有很多的公眾號和社區專門講面試，還有一些朋友讓我講講，你以為GitHub會沒有嗎？

https://github.com/MaximAbramchuck/awesome-interview-questions

我還在糾結講還是不講，因為講出來必定會有爭議，正好這幾天知乎上回答的一個問題就引起爭議了，大家不妨直接看吧。

https://www.zhihu.com/question/62482926/answer/625352436

關于面試只有一點小建議，雖然有套路，但是只要鞏固好領域的基礎知識和編程技能，再發展一些核心競爭力，就不用慌。

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9?攢工具

好的工具干起活來可謂是事半功倍了，必須時刻留意。

記筆記的

https://github.com/jupyter/notebook

畫圖的

https://github.com/zfrencheehttp://alexlenail.me/NN-SVG/https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

讀論文的

https://github.com/karpathy/arxiv-sanity-preserver

轉模型的

https://github.com/Microsoft/MMdnn

后面的等你來補充呀，我們已經寫過一些了，看往期鏈接。

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10?聚焦自己的方向

最后，就是好好聚焦自己的研究方向。有三是搞CV的，所以免不了要給大家推薦CV領域的資料。

人臉各個方向的。

https://github.com/polarisZhao/awesome-facehttps://github.com/ChanChiChoi/awesome-Face_Recognition

語義分割的。

https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation

跟蹤的。

https://github.com/foolwood/benchmark_results

三維重建的。

https://github.com/openMVG/awesome_3DReconstruction_list

風格化的。

https://github.com/ycjing/Neural-Style-Transfer-Papers

目標檢測的。

https://github.com/amusi/awesome-object-detectionhttps://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection

太多太多了，輕輕松松還可以數出幾十個，大家自己來吧。

對了，我們自己的官方git，也放一下吧，方便大家學習，剛剛開始，還需要力量加入。

https://github.com/longpeng2008/LongPeng_ML_Course

https://github.com/longpeng2008/yousan.ai

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總結

Github就像程序員的免費淘寶店，什么都有，良莠不齊，這次介紹的項目大多星星都很多，不過也不要過度迷戀星星，星星是可以運營出來的?；垩圩R珠，多積累吧，以后會開專欄講講怎么用GitHub的。

有三AI知識星球組建了，從下周開始，會在里面隨時分享更多好用，好玩的知識噢，已經先后有國內各大互聯網公司的大咖加入，還有很多優秀的自媒體個人，相信大家都認識的就不做過多介紹了。

另外想加入季劃的抓緊了，開始進入深度學習篇，準備全力發車了。

重新解釋“季”劃?&?為什么我不是在搞培訓

下周六還有一個live，感興趣的不妨來聽我嘮嘮嗑，實時語音問答噢。

知乎Live上線-學深度學習我們到底在學什么

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感謝各位看官的耐心閱讀，不足之處希望多多指教。后續內容將會不定期奉上，歡迎大家關注有三公眾號 有三AI！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【杂谈】从GitHub上星星最多的男人开始发GitHub综述资料的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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