Python 读书学习实验室
奇文共欣赏，疑义相与析
以前阅读完的书籍以及一些文档都没有一个保存的地方，碎片时间的学习记录就是这个库存在的目的，代码云端记录以供多端学习，相关环境如下：
- 版本：Python3.7
- 笔记本：Jupyter Lab > 3.0
👏 使用
为了方便实践，减少环境配置的麻烦。直接打包成了Docker镜像以便快速使用：
cd {your_pylab_path}
# Docker 执行
docker run --name jupyter_pylab -it -d --restart=always -p 0.0.0.0:8765:8888 -e SHELL="/bin/zsh" -v "`pwd`:/project-dir" howie6879/jupyter-lab-for-python37:v3.1.4 --allow-root --no-browser --port=8888然后访问http://0.0.0.0:8765/lab?即可，如果没有接触过JupyterLab，可以参考我之前写的这篇文章JupyterLab：程序员的笔记本神器。
🐷 我的专栏
自己总结产出的一些电子书：
| Weekly：我的周刊 | Code |
| Kubernetes Note：Kubernetes 学习之路 | Code |
| ML Note：机器学习之路 | Code |
| Sanic-For-Pythoneer：一份sanic使用教程 | Code |
🐼 项目
调剂工作生活的一些小项目，按照时间顺序：
- owllook：小说搜索引擎
- Ruia：异步爬虫框架
- mlhub123：机器学习资源收集
- 2c：构建一个多源（公众号、RSS）、干净、个性化的阅读环境
- weekly：老胡的信息周刊，为您带来各种值得收藏的软件项目以及资料网站
🐒 笔记
学习实践记录：
- play_with_linear_algebra：波波老师程序员线性代数学习笔记
- pytorch: pytorch的一些操作使用记录
- numpy: numpy的一些操作使用记录
- python_tricks: 一些Python小技巧
- ...
🐶 文章
学习过程中产出的一些文章：
📚 书籍
书籍是人类进步的阶梯，每次阅读都是一次对自由的探索。
此处记录比较有印象的编程相关的书籍，Notion地址见这里，图示如下：
👀 关于
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