本文详细介绍了华盛顿大学圣路易斯分校Jeff Heaton教授开设的T81-558深度神经网络应用课程,包括课程内容、特色、学习方法等,为有志于学习深度学习的读者提供参考。
pyprobml是一个开源项目,提供了Kevin Murphy所著《概率机器学习》系列书籍中图表和算法的Python实现代码,涵盖了从基础到高级的概率机器学习主题。
Rust是一门赋予每个人构建可靠高效软件能力的编程语言。本文全面介绍Rust的特点、优势及应用领域,探讨其在系统编程、Web开发等方面的广阔前景。
GoCV是一个为Go语言提供OpenCV 4计算机视觉库绑定的开源项目,支持最新的计算机视觉和机器学习算法,让开发者可以轻松地在Go中使用OpenCV的强大功能。
Open3D是一个开源的3D数据处理库,支持C++和Python快速开发3D软件。它提供了丰富的3D数据结构和算法,并针对并行化进行了高度优化。本文全面介绍了Open3D的核心功能、应用场景以及使用方法。
ASRT是一个开源的中文语音识别系统,使用深度学习技术实现,支持多种数据集训练和API调用,准确率可达85%以上。
Screenity是一款功能强大的Chrome浏览器屏幕录制和标注工具,可用于工作、教育等多种场景。它提供了丰富的录制和编辑功能,完全免费且无需注册,是一款值得推荐的开源屏幕录制软件。
TensorFlow Examples是一个丰富的机器学习示例集合,为开发者提供了从入门到高级的各类TensorFlow应用案例,是学习和实践TensorFlow的绝佳资源。
本文汇总了200多个Python小例子,涵盖基本操作、函数模块、面向对象、正则表达式、装饰器等方面,是Python编程的实用技巧和最佳实践大全。
d3rlpy是一个易于使用的离线深度强化学习库,提供了最先进的算法和用户友好的API,使研究人员和实践者能够轻松地进行离线强化学习实验。
pytorch-widedeep是一个灵活的Python库,用于结合表格数据、文本和图像进行深度学习建模。它基于Google的Wide and Deep算法,针对多模态数据集进行了调整,提供了多种架构选择来处理不同类型的输入数据。
Torch-MLIR项目旨在为PyTorch生态系统提供与MLIR生态系统的一流编译器支持,促进两大框架的无缝对接与协同发展。