---

layout: title: visible: false description: visible: false tableOfContents: visible: true outline: visible: true pagination: visible: true

---

机器学习与深度学习汇编

涵盖约 500 个主题，本机器学习（ML）与深度学习（DL）汇编包含了广泛学科的摘要、链接和文章，其中包括大语言模型（LLMs）。这些内容范围从现代机器学习算法和深度学习技术，到专业领域如自然语言处理（NLP）、音频处理、计算机视觉（经典与深度）、时间序列分析、异常检测和图（Graphs）。它还深入探讨了战略主题，如数据科学管理、团队建设，以及从数据科学视角出发的实用基础，如产品管理、设计和科技栈。

本机器学习与深度学习汇编完全开源，现托管于 GitHub（请给它点个星标！）。基于我对知识分享和教育的信念，该项目将始终保持非营利且免费。

{% embed url="https://github.com/orico/www.mlcompendium.com" %} 机器学习与深度学习汇编官方 GitHub 仓库 {% endembed %}

机器学习与深度学习汇编最初是一个个人项目——一份我为了自我学习而在私人 Google 文档中维护的资源精选列表。该文档现已演变为这个新界面，我很兴奋能将其作为教育工具分享出来，帮助他人学习，并连接到我总结、引用和参考的那些杰出作者。

我将其设想为各级学习者的首选资源——无论你是行业数据科学家、学者，还是初学者。它旨在节省你无数小时搜索和筛选内容的时间，提供一条通往宝贵作者和资源的简化路径，你可以进一步支持他们。

让我们共同努力支持社区，放大作者的声音，并推动教育民主化！如果你发现任何可以改进的地方，欢迎通过 GitHub 贡献，或直接 联系我。

{% embed url="https://towardsdatascience.com/the-last-machine-deep-learning-compendium-youll-ever-need-dc973643c4e1" %} 机器学习汇编文章 {% endembed %}

非常感谢，
奥里·科恩博士

我的网站 | Medium | LinkedIn | 机器学习汇编 | 运维汇编 | 生成式人工智能现状 | MLOps 现状 |

ML & DL Compendium 快速上手指南

简介

ML & DL Compendium 是一个开源的机器学习与深度学习知识资源库，涵盖约 500 个主题（包括 LLM、NLP、CV 等）。它提供内容摘要、链接及文章，旨在帮助开发者节省搜索时间。项目完全免费且非营利。

环境准备

• 系统要求: 任意现代操作系统 (Windows / macOS / Linux)。
• 前置依赖:
  • 网页访问: 现代浏览器 (Chrome / Edge / Firefox 等)。
  • 本地源码: 已安装 Git。

安装步骤

本工具主要通过在线网站访问，也可通过 GitHub 仓库获取源码。

方式一：直接访问（推荐）

无需安装任何软件，直接在浏览器中打开官方网址：

http://www.mlcompendium.com/

提示: 由于托管于 GitHub Pages，国内访问速度可能不稳定，建议使用网络加速工具。

方式二：本地克隆（适合贡献者）

若需查看源码结构或参与社区贡献，请执行以下命令克隆仓库：

git clone https://github.com/orico/www.mlcompendium.com/

基本使用

1. 浏览资源：在主页导航栏选择感兴趣的领域（如 Deep Learning, NLP, Time-series 等），阅读相关技术摘要和外部文章链接。
2. 支持项目：如果您认为该资源库有价值，请在 GitHub 上为仓库点赞（Star）以支持作者：

   https://github.com/orico/www.mlcompendium.com/
   

3. 参与贡献：发现内容错误或希望补充新资源，可通过 GitHub 提交 Pull Request：

   https://github.com/orico/www.mlcompendium.com/tree/master