2019-05-16 15:04:15

Author: wizardforcel

docs/first_contact_with_tensorFlow/README.md

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-# 与 TensorFlow 的初次相遇
+# 与 TensorFlow 的初次接触
 
 ![](cover.png)
 
-> 原文：[First Contact With TensorFlow
-](https://jorditorres.org/research-teaching/tensorflow/first-contact-with-tensorflow-book/first-contact-with-tensorflow/)
+> 原文：[First Contact With TensorFlow](https://jorditorres.org/research-teaching/tensorflow/first-contact-with-tensorflow-book/first-contact-with-tensorflow/)
 
 > 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
 

docs/first_contact_with_tensorFlow/SUMMARY.md

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++   [与 TensorFlow 的初次接触](README.md)
++   [前言](0.md)
++   [1. TensorFlow 基础知识](1.md)
++   [2. TensorFlow 中的线性回归](2.md)
++   [3. TensorFlow 中的聚类](3.md)
++   [4. TensorFlow 中的单层神经网络](4.md)
++   [5. TensorFlow 中的多层神经网络](5.md)
++   [6. 并行](6.md)
++   [后记](7.md)

docs/learning-sklearn/README.md

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+# Sklearn 学习指南
+
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 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/)

docs/learning-sklearn/SUMMARY.md

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++   [第一章：机器学习 - 温和的介绍](ch01.md)
++   [第二章：监督学习](ch02.md)
++   [第三章：无监督学习](ch03.md)
++   [第四章：高级功能](ch04.md)

docs/learning-sklearn/ch04.md

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-# 第 4 章高级功能
+# 第四章：高级功能
 
 在前面的章节中，我们研究了几种非常不同的算法，从分类和回归到聚类和降维。我们展示了在面对新数据时如何应用这些算法来预测结果。这就是机器学习的全部意义所在。在最后一章中，我们想要展示一些重要的概念和方法，如果你想进行真实的机器学习，你应该考虑这些概念和方法。
 

docs/python-programming-net/README.md

@@ -0,0 +1,9 @@
+# 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/)

docs/python-programming-net/SUMMARY.md

@@ -0,0 +1,12 @@
++   [机器学习实战教程](python-programming-net-ml)
+    +   [第一部分 回归](python-programming-net-ml/1.md)
+    +   [第二部分 分类](python-programming-net-ml/2.md)
+    +   [第三部分 聚类](python-programming-net-ml/3.md)
+    +   [第四部分 神经网络](python-programming-net-ml/4.md)
++   [Matplotlib 入门教程](python-programming-net-matplotlib.md)
++   [自然语言处理教程](python-programming-net-nltk.md)
++   [图像和视频分析](python-programming-net-opencv.md)
++   [Python 和 Pandas 数据分析教程](python-programming-net-pandas.md)
++   [Python 金融教程](python-programming-net-quant.md)
++   [TensorFlow 聊天机器人](python-programming-net-tf-chatbot.md)
++   [TensorFlow 目标检测](python-programming-net-tf-object-detection.md)

docs/simple-db-zh/README.md

@@ -0,0 +1,9 @@
+# 从零编写简单的数据库
+
+> 原文：[Let's Build a Simple Database](https://cstack.github.io/db_tutorial/)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 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/)

docs/simple-db-zh/SUMMARY.md

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++   [第 1 部分 - 介绍和设置 REPL](1.md)
++   [第 2 部分 - 世界上最简单的 SQL 编译器和虚拟机](2.md)
++   [第 3 部分 - 内存中，仅附加，单表数据库](3.md)
++   [第 4 部分 - 我们的第一次测试（和错误）](4.md)
++   [第 5 部分 - 磁盘持久性](5.md)
++   [第 6 部分 - 游标抽象](6.md)
++   [第 7 部分 - B 树简介](7.md)
++   [第 8 部分 - B 树叶子节点格式](8.md)
++   [第 9 部分 - 二分搜索和重复键](9.md)
++   [第 10 部分 - 拆分叶子节点](10.md)
++   [第 11 部分 - 递归搜索 B 树](11.md)
++   [第 12 部分 - 扫描多级 B 树](12.md)
++   [第 13 部分 - 拆分后更新父节点](13.md)

docs/tf-eager-tut/SUMMARY.md

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++   [TensorFlow Rager 教程](README.md)
++   [一、如何使用 TensorFlow Eager 构建简单的神经网络](1.md)
++   [二、在 Eager 模式中使用指标](2.md)
++   [三、如何保存和恢复训练模型](3.md)
++   [四、文本序列到 TFRecords](4.md)
++   [五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords](5.md)
++   [六、如何使用 TensorFlow Eager 从 TFRecords 批量读取数据](6.md)
++   [七、使用 TensorFlow Eager 构建用于情感识别的卷积神经网络（CNN）](7.md)
++   [八、用于 TensorFlow Eager 序列分类的动态循坏神经网络](8.md)
++   [九、用于 TensorFlow Eager 时间序列回归的递归神经网络](9.md)