开源框架

• （后端）Zero Ecotope：https://www.zerows.io
• （前端）Zero UI：https://www.vertxui.cn
• （工具）Zero AI：https://www.vertxai.cn
• （标准）Zero Schema：https://www.vertx-cloud.cn

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内容介绍

本文介绍当前项目的所有目录结构

• CDA：考试资料
• AG：算法资料
• CASE：详细案例
• ST：学习专用教程（体系化）

0. 考试相关

目录	是否代码	说明
exam/case	是	CDA考试案例
exam/cda	是	「CDA」考试专用库。
Reference	否	Level III 考试题库整理。

1. exam目录

CDA 代码目录

目录	是否代码	说明
run/arithmetic	是	「AG」算法调用主代码。
run/segment	是	Python库测试验证代码。
run/toolkit	是	Python工具验证专用代码。
run/handson-ml2	是	代码——《机器学习实战：基于SK、Keras，TensorFlow》
rui	是	「CASE」已完成的案例代码（睿睿提供）。
training/cda/ag	是	「AG」算法实现代码。
training/g	是	绘图专用代码。
training/ut	是	复习专用工具代码，包括各种指标。

2. nodes目录

学习笔记目录

目录	是否代码	说明
jupyter	否	Jupyter专用教程以及相关代码（整理资料）。
mind/cda-exam	否	「脑图」CDA复习专用打印资料。
mind/handson-ml2	否	「脑图」——《机器学习实战：基于SK、Keras，TensorFlow》

3. personal目录

Python 代码目录

目录	是否代码	说明
cases-cda	是	「CASE」数据分析案例。
cases-python	是	「CASE」Python纯案例。
cda-books	是	数据分析书籍专用代码目录。
cda-training	是	CDA培训课程记录资料。
python-programming	是	「ST」Python编程基础教程代码。
pythonic	是	Pythonic库教程代码。

4. reference目录

第三方库、数据配套源代码

目录	是否代码	说明
machine-learning	是	《机器学习算法》代码。
ml-in-action	是	《机器学习实战》代码。(In Action）
handson-ml2	是	数据文件——《机器学习实战：基于SK、Keras，TensorFlow》
thinkbayes	是	《Think Bayes》代码。