semvec/pypi-packages huggingface dataset:
lqcuq-zh 2022.3.20.0
<center><font size=20>使用 Qiskit 学习量子计算 - 翻译版</font></center>
Requires Python: >=3.6

# <center><font size=20>使用 Qiskit 学习量子计算 - 翻译版</font></center>


<center><img src="docs/pics/media/image1.png"/></center> 



<p align="right"><font size=5>https://qiskit.org/</font></p>

  


<center><font size=5>中文版译者：徐柳青

电话：18616020096（Wechat）

电子邮件：<45045590@qq.com>

Github：https://github.com/xushengun/

日期：20201016</font></center>


# 前言


来自Qiskit社区团队的问候!本教程是Qiskit的大学量子算法/计算课程的补充：

1.  量子算法背后的数学

2.  当今非容错量子设备的细节

3.  用Qiskit编写代码并在IBM的云量子系统上实现量子算法

关于本教程
----------

这是一个免费的数字版教程，在使用Qiskit
SDK的同时通过本教程教授量子计算的概念。

以内联方式运行代码
------------------

本教程构建于可以轻松阅读的jupyter
notebook框架上，同时也可以让读者能够直接在本教程中编辑和运行代码。本教程的些章也可以在IBM
Quantum Experience中以jupyter notebook的格式打开而无需安装！

> print(\"This code works!\")
>
> This code works!
>
> from qiskit import QuantumCircuit
>
> qc = QuantumCircuit(2) \# Create circuit with 2 qubits
>
> qc.h(0) \# Do H-gate on q0
>
> qc.cx(0,1) \# Do CNOT on q1 controlled by q0
>
> qc.measure_all()
>
> qc.draw()

![](docs/pics/media/image3.png)

学习真正的量子系统
------------------

最好的学习方法是实践。Qiskit允许用户在舒适的家中使用最先进的量子设备进行实验。本教程不仅教授理论量子计算，而且还教授实现理论的实验量子物理。

![](docs/pics/media/image4.png)

使用本教程的方法
----------------

### 课程整合

本教程可以作为一个独立的课程，但其最初目的是为配合传统的大学课程而设计。本教程向学生展示了如何使用Qiskit来进行量子算法和硬件的实验，并以此来加强他们的理解。

![](docs/pics/media/image5.png)

### 路线图

Qiskit教程中涵盖了广泛的材料，并非所有的材料可以在一个单一课程中揭示。读者可以使用下面的指南来调整需要学习的部分。但是，下面的指南仅是使用本教程的一种建议方法。

![](docs/pics/media/image6.png)

信誉
----

### 联系方式

如果您对本教程有任何疑问或建议，或者想将其纳入您的课程表，请联系Frank
Harkins（Francis.Harkins\@ibm.com）。本着开放源代码的精神，在此GitHub存储库中欢迎任何章节的贡献。

### 贡献者

本教程是多人工作的结果。如果在工作中使用本教程，请引用[bib文件](https://github.com/Qiskit/qiskit-textbook/blob/master/content/qiskit-textbook.bib)或直接引用：

*Abraham Asfaw, Luciano Bello, Yael Ben-Haim, Sergey Bravyi, Lauren
Capelluto, Almudena Carrera Vazquez, Jack Ceroni, Richard Chen, Albert
Frisch, Jay Gambetta, Shelly Garion, Leron Gil, Salvador De La Puente
Gonzalez, Francis Harkins, Takashi Imamichi, David McKay, Antonio
Mezzacapo, Zlatko Minev, Ramis Movassagh, Giacomo Nannicni, Paul Nation,
Anna Phan, Marco Pistoia, Arthur Rattew, Joachim Schaefer, Javad
Shabani, John Smolin, Kristan Temme, Madeleine Tod, Stephen Wood, James
Wootton.*

## 下载

### Docker

```
docker pull apachecn0/lqcuq-zh
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/lqcuq-zh
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### PYPI

```
pip install lqcuq-zh
lqcuq-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### NPM

```
npm install -g lqcuq-zh
lqcuq-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```
ibooker-plain-dealer 2022.3.20.0
iBooker 布客老实人报
Requires Python: >=3.6

# iBooker 布客老实人报

![](doc/img/logo.webp)

> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
> 
> 看看我们的帽子，这就是老实人的力量！

* [在线阅读](https://ipd.apachecn.org)
* [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/ibooker-plain-dealer/)
* [ApacheCN 学习资源](http://docs.apachecn.org/)

## 贡献指南

本项目需要校对，欢迎大家提交 Pull Request。

> 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）

## 联系方式

### 负责人

* [飞龙](https://github.com/wizardforcel): 562826179

### 其他

*   在我们的 [apachecn/ibooker-plain-dealer](https://github.com/apachecn/ibooker-plain-dealer) github 上提 issue.
*   发邮件到 Email: `apachecn@163.com`.
*   在我们的 [组织学习交流群](http://www.apachecn.org/organization/348.html) 中联系群主/管理员即可.

## 下载

### Docker

```
docker pull apachecn0/ibooker-plain-dealer
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/ibooker-plain-dealer
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### PYPI

```
pip install ibooker-plain-dealer
ibooker-plain-dealer <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### NPM

```
npm install -g ibooker-plain-dealer
ibooker-plain-dealer <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

## 赞助我们

![](http://data.apachecn.org/img/about/donate.jpg)
bio-chem-env-mat-discourage 2022.3.20.0
生化环材劝退文集
Requires Python: >=3.6

# 生化环材劝退文集

> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
> 
> 某位哲人说过，没吃过地沟油，没穿过莆田造，没住过隔断间，没坐过绿皮车者，俱不足语人生。 我想说的是，只要你报考了生物专业，这些，你都会拥有。——王蘑菇
> 
> iBooker 开源社区正式加入“环材化生劝退”计划，接受相关内容的投稿。[同时也接受各种环材化生转行咨询](https://home.apachecn.org/#/docs/map/)。

* [在线阅读](https://bcem.apachecn.org)
* [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/bio-chem-env-mat-discourage/)
* [ApacheCN 学习资源](http://docs.apachecn.org/)

## 联系方式

### 负责人

* [飞龙](https://github.com/wizardforcel): 562826179

### 其他

*   在我们的 [apachecn/bio-chem-env-mat-discourage](https://github.com/apachecn/bio-chem-env-mat-discourage) github 上提 issue.
*   发邮件到 Email: `apachecn@163.com`.
*   在我们的 [组织学习交流群](http://www.apachecn.org/organization/348.html) 中联系群主/管理员即可.

## 下载

### Docker

```
docker pull apachecn0/bio-chem-env-mat-discourage
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/bio-chem-env-mat-discourage
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### PYPI

```
pip install bio-chem-env-mat-discourage
bio-chem-env-mat-discourage <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### NPM

```
npm install -g bio-chem-env-mat-discourage
bio-chem-env-mat-discourage <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

## 赞助我们

![](http://data.apachecn.org/img/about/donate.jpg)
sec-wiki 2022.3.20.0
ApacheCN 安全知识库
Requires Python: >=3.6

# ApacheCN 安全知识库

> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
> 
> 敢同恶鬼争高下，不向霸王让寸分。——《七律·庆祝第二次核试验成功》

* [在线阅读](https://sec-wiki.apachecn.org)
* [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/sec-wiki/)
* [ApacheCN 学习资源](http://docs.apachecn.org/)

## 贡献指南

【网络产品安全漏洞管理规定·第七条】

网络产品提供者应当履行下列网络产品安全漏洞管理义务，确保其产品安全漏洞得到及时修补和合理发布，并指导支持产品用户采取防范措施：

（一）发现或者获知所提供网络产品存在安全漏洞后，应当立即采取措施并组织对安全漏洞进行验证，评估安全漏洞的危害程度和影响范围；对属于其上游产品或者组件存在的安全漏洞，**应当立即通知相关产品提供者**。

（二）**应当在2日内向工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台报送相关漏洞信息**。报送内容应当包括存在网络产品安全漏洞的产品名称、型号、版本以及漏洞的技术特点、危害和影响范围等。

（三）应当及时组织对网络产品安全漏洞进行修补，对于需要产品用户（含下游厂商）采取软件、固件升级等措施的，**应当及时将网络产品安全漏洞风险及修补方式告知可能受影响的产品用户，并提供必要的技术支持**。

工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台同步向国家网络与信息安全信息通报中心、国家计算机网络应急技术处理协调中心通报相关漏洞信息。

**鼓励网络产品提供者建立所提供网络产品安全漏洞奖励机制，对发现并通报所提供网络产品安全漏洞的组织或者个人给予奖励**。

## 联系方式

### 负责人

* [飞龙](https://github.com/wizardforcel): 562826179

### 其他

*   在我们的 [apachecn/sec-wiki](https://github.com/apachecn/sec-wiki) github 上提 issue.
*   发邮件到 Email: `apachecn@163.com`.
*   在我们的 [组织学习交流群](http://www.apachecn.org/organization/348.html) 中联系群主/管理员即可.

## 下载

### Docker

```
docker pull apachecn0/sec-wiki
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/sec-wiki
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### PYPI

```
pip install sec-wiki
sec-wiki <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### NPM

```
npm install -g sec-wiki
sec-wiki <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

## 赞助我们

![](http://data.apachecn.org/img/about/donate.jpg)
gpicalc 0.6.0
a package for calculating global performance indicator (GPI)
Requires Python: >=3.6

# GPI Calculator

## Welcome to GPI Calculator
A Package for Calculating Global Performance Indicator (GPI)<br/>
Use the GPI Calculator to compute a comprehensive performance metric for your models.

## Introduction
The GPI was introduced by Despotovic, et al. (2015) in their publication "Review and statistical analysis of different global solar radiation sunshine models". The motivation of creating the GPI was to combine multiple performance evaluation metrics into a single numerical representation for multi-dimensional and comprehensive comparison of different artificial intelligence/empirical models. The GPI metric has been cited and used in various articles such as:
* Chia, M.Y., Huang, Y.F. and Koo, C.H., 2021. Improving reference evapotranspiration estimation using novel inter-model ensemble approaches. Computers and Electronics in Agriculture, 187, p.106227.
* Chia, M.Y., Huang, Y.F. and Koo, C.H., 2022. Resolving data-hungry nature of machine learning reference evapotranspiration estimating models using inter-model ensembles with various data management schemes. Agricultural Water Management, 261, p.107343.

## Installation
```bash
pip install gpicalc
```

## Example
We can import the test.xlsx supplied in the repository using the following lines:
```bash
import pandas as pd

data = pd.read_excel('test.xlsx', index_col=0)
```

This will give you a DataFrame named "data" that has 3 columns (MAE, RMSE and R2) and 30 rows (30 different models).

Next, import the "GPICalculator" class from the [gpi package](https://github.com/planta94/gpi) to create a GPICalculator object.
```bash
from gpicalc import GPICalculator

calculator = GPICalculator()
```

To obtain the GPI score, use the GPICalculator.score() method by including "data" and a list of coefficient as the parameters.
```bash
coefficient = [1, 1, -1] # Use positive coefficient for metrics to be minimised (MAE, RMSE), and negative coefficient for metrics to be maximized (R2)
gpi_score = calculator.score(data, coefficient) # GPI is positive-oriented, the higher the better
```
## Support
For any suggestions or feedbacks, I will be available at this repository or chiamy94@gmail.com.
apachecn-sys-zh 2022.3.20.0
ApacheCN 计算机系统译文集
Requires Python: >=3.6

# ApacheCN 计算机系统译文集

> 处理器 / 操作系统 / 网络 / 数据库 / 编译器 / 分布式
> 
> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
> 
> 质疑计算机能不能思考，就相当于质疑潜艇能不能游泳。——艾兹格尔·迪科斯特拉

* [在线阅读](https://sys.apachecn.org)
* [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/apachecn-cs-zh/)
* [ApacheCN 学习资源](http://docs.apachecn.org/)

## 目录

+   [SICP Python 描述 中文版](docs/sicp-py-zh/SUMMARY.md)
+   [操作系统思考 中文版](docs/think-os-zh/SUMMARY.md)
+   [从零编写简单的数据库](doc/simple-db-zh/SUMMARY.md)
+   [计算机操作系统笔记](docs/os-notes/SUMMARY.md)

## 贡献指南

本项目需要校对，欢迎大家提交 Pull Request。

> 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）

## 联系方式

### 负责人

* [飞龙](https://github.com/wizardforcel): 562826179

### 其他

*   在我们的 [apachecn/apachecn-cs-zh](https://github.com/apachecn/apachecn-cs-zh) github 上提 issue.
*   发邮件到 Email: `apachecn@163.com`.
*   在我们的 [组织学习交流群](http://www.apachecn.org/organization/348.html) 中联系群主/管理员即可.

## 下载

### Docker

```
docker pull apachecn0/apachecn-cs-zh
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/apachecn-cs-zh
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### PYPI

```
pip install apachecn-cs-zh
apachecn-cs-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### NPM

```
npm install -g apachecn-cs-zh
apachecn-cs-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

## 赞助我们

![](http://data.apachecn.org/img/about/donate.jpg)
apachecn-algo-zh 2022.3.20.0
ApacheCN 数据结构与算法译文集
Requires Python: >=3.6

# ApacheCN 数据结构与算法译文集

> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
> 
> 程序员的双手是魔术师的双手，他们把枯燥无味的代码变成了丰富多彩的软件。——《疯狂的程序员》

* [在线阅读](https://algo.apachecn.org)
* [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/apachecn-algo-zh/)
* [ApacheCN 学习资源](http://docs.apachecn.org/)

## 目录

+   [数据结构思维中文版](docs/think-dast-zh/SUMMARY.md)
+   [Leetcode C++ 题解](docs/leetcode/cpp/SUMMARY.md)
+   [Leetcode Java 题解](docs/leetcode/java/SUMMARY.md)
+   [Leetcode JavaScript 题解](docs/leetcode/javascript/SUMMARY.md)
+   [Leetcode Python 题解](docs/leetcode/python/SUMMARY.md)
+   [剑指 Offer Java 题解](docs/jianzhioffer/java/SUMMARY.md)

## 贡献指南

本项目需要校对，欢迎大家提交 Pull Request。

> 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）

## 联系方式

### 负责人

* [飞龙](https://github.com/wizardforcel): 562826179

### 其他

*   在我们的 [apachecn/apachecn-algo-zh](https://github.com/apachecn/apachecn-algo-zh) github 上提 issue.
*   发邮件到 Email: `apachecn@163.com`.
*   在我们的 [组织学习交流群](http://www.apachecn.org/organization/348.html) 中联系群主/管理员即可.

## 下载

### Docker

```
docker pull apachecn0/apachecn-algo-zh
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/apachecn-algo-zh
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### PYPI

```
pip install apachecn-algo-zh
apachecn-algo-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### NPM

```
npm install -g apachecn-algo-zh
apachecn-algo-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

## 赞助我们

![](http://data.apachecn.org/img/about/donate.jpg)
javatpoint-cs-zh 2022.3.20.0
JavaTPoint 计算机科学教程
Requires Python: >=3.6

# JavaTPoint 计算机科学教程

> 原文：[JavaTPoint](https://www.javatpoint.com/)
> 
> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
> 
> 阶段：机翻（1）
> 
> 危机只有发展到最困难的阶段，才有可能倒逼出有效的解决方案。——《两次全球大危机的比较研究》

* [在线阅读](https://jtpcs.apachecn.org)
* [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/doc-template/)
* [ApacheCN 学习资源](http://docs.apachecn.org/)

## 贡献指南

本项目需要校对，欢迎大家提交 Pull Request。

> 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）

## 联系方式

### 负责人

* [飞龙](https://github.com/wizardforcel): 562826179

### 其他

*   在我们的 [apachecn/javatpoint-cs-zh](https://github.com/apachecn/javatpoint-cs-zh) github 上提 issue.
*   发邮件到 Email: `apachecn@163.com`.
*   在我们的 [组织学习交流群](https://www.apachecn.org/#/docs/join) 中联系群主/管理员即可.

## 下载

### Docker

```
docker pull apachecn0/javatpoint-cs-zh
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/javatpoint-cs-zh
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### PYPI

```
pip install javatpoint-cs-zh
javatpoint-cs-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### NPM

```
npm install -g javatpoint-cs-zh
javatpoint-cs-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

## 赞助我们

![](http://data.apachecn.org/img/about/donate.jpg)
python-programming-net-zh 2022.3.20.0
PythonProgramming.net 系列教程
Requires Python: >=3.6

# PythonProgramming.net 系列教程

> 原文：[pythonprogramming.net](https://pythonprogramming.net)

> 译者：[飞龙](https://github.com/)

> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)

> 自豪地采用[谷歌翻译](https://translate.google.cn/)

+   [在线阅读](http://pypn.apachecn.org)
+   [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/python-programming-net-zh/)
+   [ApacheCN 机器学习交流群 629470233](http://shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef)
+   [ApacheCN 学习资源](http://www.apachecn.org/)

## 下载

### Docker

```
docker pull apachecn0/python-programming-net-zh
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/python-programming-net-zh
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### PYPI

```
pip install python-programming-net-zh
python-programming-net-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### NPM

```
npm install -g python-programming-net-zh
python-programming-net-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

## 赞助我

![](http://ww1.sinaimg.cn/large/841aea59ly1fx0qnvulnjj2074074747.jpg)
opencv-doc-zh 2022.3.20.0
OpenCV 中文文档 4.0.0
Requires Python: >=3.6

# OpenCV 中文文档 4.0.0

![](docs/img/logo.png)

> 原文：[OpenCV documentation 4.0.0](https://www.docs.opencv.org/4.0.0/)
> 
> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
> 
> 人们认为计算机科学是天才的艺术，但是实际情况相反，只是许多人在其它人基础上做一些东西，就像一面由石子垒成的墙。——高德纳

```
OpenCV（开源计算机视觉库）是在 BSD 许可下发布的，因此它可以免费用于学术和商业用途。
它具有 C++，Python 和 Java 接口，支持 Windows，Linux，Mac OS，iOS 和 Android。
OpenCV 专为提高计算效率而设计，专注于实时应用。该库以优化的 C/C++ 编写，可以利用多核处理。
通过 OpenCL 启用，它可以利用底层异构计算平台的硬件加速。

OpenCV 在全球范围内采用，拥有超过 4.7 万用户社区，估计下载量超过 1400 万。
用途范围从交互式艺术，到地雷检查，网上拼接地图或高级机器人。
```

+   [在线阅读](http://opencv.apachecn.org)
+   [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/opencv-doc-zh/)
+   项目负责人及贡献者：请见各个版本的首页
+   [ApacheCN 机器学习交流群 724187166](https://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?k=Gb-dgdOIFRT2A09lMZLTG5shvqbw1U1d&jump_from=webapi)
+   [ApacheCN 学习资源](http://www.apachecn.org/)

## 建议反馈

*   联系项目负责人
    +   [@Daidai](https://github.com/daidai21)
    +   [@lyrich](https://github.com/lyrich)
    +   [@片刻](https://github.com/jiangzhonglian)
*   在我们的 [apachecn/opencv-doc-zh](https://github.com/apachecn/opencv-doc-zh) github 上提 issue.
*   发邮件到 Email: `apachecn@163.com`.
*   在我们的 [QQ 群-搜索: 交流方式](https://github.com/apachecn/home) 中联系群主/管理员即可.

## DOCX：开放共享科研记录行动倡议

我们积极响应[科研开源计划（DOCX）](https://mmcheng.net/docx/)。如今开源不仅仅是开放源码，还包括数据集、模型、教程和实验记录。我们也在探讨其它类别的开源方案和协议。

希望大家了解这个倡议，把这个倡议与自己的兴趣点结合，做点力所能及的事情。每个人的微小的贡献，汇聚在一起就是整个开源生态。

## 下载

### Docker

```
docker pull apachecn0/opencv-doc-zh
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/opencv-doc-zh
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### PYPI

```
pip install opencv-doc-zh
opencv-doc-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### NPM

```
npm install -g opencv-doc-zh
opencv-doc-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

## 赞助我们

<img src="http://data.apachecn.org/img/about/donate.jpg" alt="微信&支付宝" />
ml-mastery-zh-pt2 2022.3.20.0
Machine Learning Mastery 博客文章翻译（二）
Requires Python: >=3.6

# Machine Learning Mastery 博客文章翻译（二）

> 原文：[Machine Learning Mastery](https://machinelearningmastery.com/)
> 
> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
> 
> 人最大的痛苦就是说一些自己都不相信的话。——燕京学堂鹿会

* [在线阅读](https://mlm2.apachecn.org)
* [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/doc-template/)
* [ApacheCN 学习资源](http://docs.apachecn.org/)

## 目录

+   [计算机视觉教程](docs/cv/README.md)
+   [数据准备教程](docs/dataprep/README.md)
+   [深度学习表现教程](docs/dlperf/README.md)
+   [集成学习教程](docs/ensemble/README.md)
+   [生成对抗网络教程](docs/gan/README.md)
+   [不平衡数据教程](docs/imba/README.md)
+   [优化教程](docs/optim/README.md)
+   [概率教程](docs/prob/README.md)
+   [R 机器学习教程](docs/rml/README.md)
+   [Weka 教程](docs/weka/README.md)

## 贡献指南

本项目需要校对，欢迎大家提交 Pull Request。

> 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）

## DOCX：开放共享科研记录行动倡议

我们积极响应[科研开源计划（DOCX）](https://mmcheng.net/docx/)。如今开源不仅仅是开放源码，还包括数据集、模型、教程和实验记录。我们也在探讨其它类别的开源方案和协议。

希望大家了解这个倡议，把这个倡议与自己的兴趣点结合，做点力所能及的事情。每个人的微小的贡献，汇聚在一起就是整个开源生态。

## 联系方式

### 负责人

* [飞龙](https://github.com/wizardforcel): 562826179

### 其他

*   在我们的 [apachecn/ml-mastery-zh-pt2](https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh-pt2) github 上提 issue.
*   发邮件到 Email: `apachecn@163.com`.
*   在我们的 [组织学习交流群](https://www.apachecn.org/#/docs/join) 中联系群主/管理员即可.

## 下载

### Docker

```
docker pull apachecn0/ml-mastery-zh-pt2
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/ml-mastery-zh-pt2
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### PYPI

```
pip install ml-mastery-zh-pt2
ml-mastery-zh-pt2 <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### NPM

```
npm install -g ml-mastery-zh-pt2
ml-mastery-zh-pt2 <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

## 赞助我们

![](http://data.apachecn.org/img/about/donate.jpg)