工欲善其事，必先利其器。在机器学习、深度学习研究中，优秀的参考资料和手册往往能够助我们事半功倍！今天给大家推荐一个在 GitHub 上非常受欢迎的项目：cheatsheets-ai，涉及 AI 领域完整的速查表。目前，该项目已收获近 1.1 w 的 stars 了。下面是项目地址：
https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai
该项目涉及到大数据分析、机器学习和深度学习等领域，包括数据科学相关库Numpy、Pandas、PySpark 等，机器学习相关库 Scikit-learn 等，以及深度学习相关库 TensorFlow 等，非常适合作为我们的常用工具，方便快捷。
项目目录：
下面我们来看一下该项目具有代表性的几张 AI 速查表。
1. Numpy
Numpy 作为 Python 科学计算核心库之一，能够创建高性能多维数组对象 Array，并提供了处理数组的相关工具。
2. Pandas
Pandas 是基于 Numpy 的数据分析库，提供了 Python 编程语言的数据结构和数据分析工具。
3. Scipy
Scipy 也是基于 Numpy 的扩展包，包含一些 Python 语言的数学算法和便捷方程，是科学计算核心库之一。
4. Matplotlib
Matplotlib 是 Python 的 2D 绘制图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。
5. SciPy-Linear Algebra
使用 SciPy 进行各种线性代数计算方法。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn（简记sklearn），是用 Python 实现的机器学习算法库。sklearn 可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。
7. TensorFlow
TensorFlow 是谷歌研发的当今最火热的深度学习框架之一。
8. Keras
Keras 是一个高层神经网络 API，Keras 由纯 Python 编写而成并基 Tensorflow、Theano 以及 CNTK 后端。
9. 神经网络单元
10. 神经网络家族
其它的速查表还包括：PySpark、dplyr and tidyr、ggplot2 等。
