datawhalechina / wow-fullstackLinks
wow-fullstack,令人惊叹的全栈开发教程
☆193Updated this week
Alternatives and similar repositories for wow-fullstack
Users that are interested in wow-fullstack are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- A simple and trans-platform agent framework and tutorial☆108Updated last month
- A simple and trans-platform rag framework and tutorial☆184Updated 3 months ago
- 解锁HuggingFace生态的百般用法☆91Updated 6 months ago
- 通过带领大家解读Transformer模型来加深对模型的理解☆195Updated 2 weeks ago
- This is a multi agent tutorial based on the CAMEL framework, aimed at understanding how to build an Agent Society from the ground up!☆404Updated last week
- 一个构建“听话”提示词的教程☆43Updated 4 months ago
- 大模型/LLM推理和部署理论与实践☆275Updated 3 months ago
- ☆84Updated 3 months ago
- 聪明办法学Python,简明且系统的 Python 入门教程第二版。☆301Updated 5 months ago
- OPEN AI通识课☆141Updated 6 months ago
- 基于文心一言和树莓派Pico的最简易桌面宠物☆74Updated 4 months ago
- Django 是一个使用 Python 编写的开源 Web 应用程序框架,它提供了一套用于快速开发安全、 可扩展和高效的 Web 应用程序的工具和功能。Django 基于 MVC(Model-View-Controller)架构模式,采用了最佳实践,强调代码的可重用性和可维…☆73Updated last year
- ☆71Updated last year
- Datawhale 开源项目管理委员会(Datawhale Open-source Project Management Committee,简称DOPMC)☆221Updated 2 months ago
- ☆299Updated last year
- a chinese tutorial of git☆156Updated last year
- ☆56Updated last year
- 该项目围绕 Coze 打造 AI 私人提效助理展开,整合实用 AI 工作流并做拆解,同时准备提示词手册和案例手册,旨在展示项目可行性,帮助学习者更好地理解和实操相关技能。☆113Updated 3 months ago
- 《李宏毅生成式人工智能教程》,PDF下载地址:https://github.com/datawhalechina/leegenai-tutorial/releases☆133Updated 3 weeks ago
- 本仓库将带大家从零开始,用pytorch的线性层搭建传统的NLP神经网络☆37Updated 6 months ago
- 本项目将基于多模态,RAG以及LLM等技术,打造了一个基于手相算命的系统☆27Updated 9 months ago
- Datawhale开源教程《人工智能的数学基础》☆61Updated this week
- ☆220Updated last month
- 水很深的深度学习☆131Updated last year
- 🐳 LeetCode 算法笔记:面试、刷题、学算法。在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/leetcode-notes/☆868Updated 5 months ago
- 本项目为书籍《大模型RAG实战》的代码以及资料汇总。☆230Updated 7 months ago
- 《大模型项目实战:多领域智能应用开发》配套资源☆145Updated this week
- 全球顶级高校AI课程知识点笔记与速查表☆283Updated 3 years ago
- 数据科学教程案例☆139Updated 5 months ago
- 本课程面对具有一定机器学习基础,但尚未入门的NLPer或经验尚浅的NLPer,尽力避免陷入繁琐枯燥的公式讲解中,力求用代码展示每个模型背后的设计思想,同时也会带大家梳理每个模块下的技术演变,做到既知树木也知森林。☆87Updated last year