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ai-union/ai_engineering_practice_guide

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AI 炼丹炉实践指南专栏

算法原理稳如狗,工程落地慌得很!

专栏内容大纲

基础篇

  • 论 AI 项目的工程素养
  • AI 项目的 Linux 命令基础
  • AI 项目的 Shell 脚本基础
  • AI 项目的虚拟环境(Python 篇)
  • AI 项目的虚拟环境(Conda 篇)
  • AI 项目的 Docker 技术
  • AI 项目的 Docker 技术(Nvidia-Docker)
  • 桌面程序 Docker 化
  • AI 项目的 版本管理与协作
  • AI 项目的常用 Git 命令
  • 数据科学家的 Jupyter 演示工具
  • 比 PPT 更有范的 Slides 演示工具
  • VIM 为何能被成为编辑器之神
  • AI 项目中的常用 VIM 技巧
  • Python 相关的 VIM 配置和优化
  • 多窗口管理神器 - Tmux
  • 优雅的命令行环境 Oh-My-Zsh
  • 优雅的命令行全家桶方案

进阶篇

  • AI 工程项目的目录结构(Tensoflow篇)
  • AI 工程项目的目录结构(Pytorch篇)
  • 通用的Python项目结构模板库cookiecutter
  • 计算速度优化之避免 for 循环
  • 计算速度优化之并行化
  • 好车需要好轮子 —— Python中的wheel包
  • Cython 简介
  • Cython 语法介绍
  • Cython 实战与后续学习方法
  • 发布自己第一个 AI 包(PyPI 篇)
  • 发布自己第一个 AI 包(Conda 篇)
  • 制作自己第一个 AI 命令行程序
  • AI 项目的全流程管理
  • R 下的数据科学与 AI 相关功能简介
  • R 下的深度学习框架
  • Rmarkdown 简介
  • 用 R 制作酷炫的幻灯片
  • 开发 R 包的利器devtools
  • R 代码如何避免 for
  • R 的并行化
  • RCPP 简介
  • R 与 Python 的工具箱对比

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