shenqiang0601 / deep_learningLinks
深度学习实战项目主要围绕各行各业人工智能需要开发的入门级别的项目,由浅入深,涉及到的深度学习框架有tensorflow、keras、pytorch.
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- 本仓库提供了使用PyTorch进行深度学习的最佳实践,从深度学习环境搭建与张量基础入手,从0到1构建和训练神经网络,通过优化促进模型的收敛和更好的效果,同时着力于深度架构落地实践,最后通过一线CV(和NLP)企业级应用提升实战能力。项目以Jupyter Notebook为主…☆157Updated 2 years ago
- a collection of computer vision projects&tools. 计算机视觉方向项目和工具集合。☆329Updated last year
- ☆124Updated 4 years ago
- 机器学习实战项目,主要运用于各个行业中的需求,实现分类、回归预测分析,主要运用:线性回归、逻辑回归、决策树、聚类分析、支持向量机、朴素贝叶斯、主成分分析等算法;☆53Updated last year
- 此仓库是一些机器学习以及其他一些有趣的的小项目实战,每一个文件夹都是一个具体的实战项目,目的就是让新人能够快速动手实践,延续学习的热情!☆124Updated 3 years ago
- 博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看 配套 github 链接:https://github.com/nickchen121/Pre-trainin…☆487Updated 3 years ago
- 机器学习项目实战☆247Updated 5 years ago
- 这是DT-AI的学习路线开源版本,欢迎大家享用!对新手友好☆176Updated last year
- 《机器学习》(西瓜书)代码实战☆925Updated 8 months ago
- 深度学习的实战项目☆358Updated 5 years ago
- 李沐 【动手学深度学习v2 PyTorch版】课程学习笔记,更正了AccumulateMore笔记的部分错误,从更加初级的角度做了部分内容补充☆182Updated last year
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- pytorch入门项目,包括线性回归、垃圾分类、水果目标检测、ssd☆129Updated 5 years ago
- 网易云课堂 日月光华 Pytorch深度学习入门与实战 课程 配套课程代码☆40Updated 3 years ago
- 吴恩达深度学习课程课后编程作业☆195Updated 5 years ago
- 最近在学习机器学习,深度学习,自然语言处理,统计学习方法等知识,所以决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍,并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进,本项目会不断的更新相关算法,欢迎star,fork和关注。 主要包括: 1.吴恩达Andrew Ng老师的…☆112Updated 6 years ago
- 《深度学习必修课:进击算法工程师》配套代码☆74Updated 3 months ago
- yolo master 本课程主要对yolo系列模型进行介绍,包括各版本模型的结构,进行的改进等,旨在帮助学习者们可以了解和掌握主要yolo模型的发展脉络,以期在各自的应用领域可以进一步创新并在自己的任务上达到较好的效果。☆274Updated 6 months ago
- [AI-Assistant] “通慧智教”-大模型赋能智能教学网站-通过AI教学助理-小慧,使用语音或文本,以自然语言方式与网站交互。祝贺小慧成功斩获国内多个软件设计赛事的【国家一等奖】、【国家二等奖】及【国家三等奖】。Large Model Empowered Intel…☆73Updated last year
- 《动手学深度学习》习题解答,在线阅读地址如下:☆551Updated last year
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- A collection of the books and papers on data science and machine learning.☆57Updated 2 years ago
- 阿里云天池大赛赛题解析☆152Updated 4 years ago
- 本项目旨在分享人工智能相关应用技术以及实战经验,包括大模型、语音合成、数字人、图像生成等。☆276Updated last year
- 该资源是作者《Python从零到壹》系列文章的对应代码,该系列包括200篇原创博客,涉及基础语法、网络爬取、大数据分析、机器学习、图像处理、人工智能、文本挖掘、图像识别等领域。希望打造一个高质量的Python Family系列,帮助更多初学者,感谢您的点赞~☆211Updated 2 years ago
- 用于pytorch的图像分类,包含多种模型方法,比如AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet,DenseNet等等,包含可完整运行的代码。除此之外,也有colab的在线运行代码,可以直接在colab在线运行查看结果。也可以迁移到自己的数据集进行迁移学习。☆249Updated 2 years ago
- 利用sklearn实现机器学习算法:线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等☆188Updated 5 years ago
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