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机器学习
20天吃掉那只PyTorch:深入浅出的PyTorch入门教程
本文介绍了《20天吃掉那只PyTorch》这本开源教程,它是一本对人类用户极其友善的PyTorch入门工具书,通过20天的学习计划帮助读者快速掌握PyTorch。
Augmentor: 强大的图像增强库
Augmentor是一个用于机器学习的Python图像增强库,它提供了丰富的图像处理功能,可以轻松地创建数据增强管道,生成大量高质量的训练样本。
Smile: 强大的机器学习和数据科学库
Smile是一个快速而全面的Java和Scala机器学习、自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化系统。本文介绍了Smile的主要特性、算法和使用方法。
Gorgonia: 推动Go语言机器学习的强大引擎
深入探讨Gorgonia库如何为Go语言开发者提供便捷的机器学习工具，助力人工智能应用的快速开发与部署。
计算机视觉论文速递:每日更新的CV/AI优质论文资源库
daily-paper-computer-vision是一个记录和分享计算机视觉、深度学习、机器学习等领域最新优质论文的GitHub项目,为研究人员提供了便捷的论文检 索和阅读渠道。
Coursera：在线学习的革命性平台
Coursera是一个领先的在线学习平台，为全球学习者提供来自顶尖大学和公司的高质量课程。本文将深入探讨Coursera的特点、优势以及它如何改变了教育格局。
Python机器学习(第二版)：从理论到实践的全面指南
本文深入介绍了Sebastian Raschka和Vahid Mirjalili所著的《Python机器学习(第二版)》一书的主要内容、特点和亮点。该书是机器学习和深度学习领域的经典教材,涵盖了从基础算法到高级应用的全面知识,并提供了大量实用的Python代码示例。
TensorFlow Serving: 高性能机器学习模型部署利器
深入探讨TensorFlow Serving的特性、优势及应用，全面解析这一灵活高效的机器学习模型服务系统如何revolutionize生产环境中的模型部署和推理过程。
TensorFlow 2.x 教程与实例:深度学习实战指南
本文全面介绍了TensorFlow 2.x的特性、安装方法和实战应用,包含CNN、RNN、GAN等多个深度学习模型的实现示例,是TensorFlow 2.x入门与进阶的实用指南。
深度学习面试宝典：助你成功应对AI领域面试挑战
本文全面介绍了深度学习面试宝典的内容,涵盖数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个AI领域的面试知识点,为求职者提供了系统的面试准备指南。
AutoGluon: 快速准确的自动机器学习框架
AutoGluon是一个开源的自动机器学习框架,只需几行代码即可构建高性能的机器学习模型,让深度学习的强大功能触手可及。
Machine Learning Yearning 中文版 - 吴恩达的机器学习训练秘籍
探索吴恩达教授的《Machine Learning Yearning》中文版,这本书为机器学习实践者提供了宝贵的策略指导和最佳实践经验。
FiftyOne: 构建高质量数据集和计算机视觉模型的开源工具
FiftyOne是一个强大的开源工具,可帮助数据科学家和机器学习工程师可视化数据集、评估模型、探索感兴趣的场景,从而更快速有效地构建高质量的计算机视觉模型。
李宏毅深度学习教程：从入门到精通的全面指南
本文详细介绍了由台湾大学李宏毅教授推荐的《李宏毅深度学习教程》，这是一本全面而深入的深度学习入门教材。文章涵盖了教程的主要内容、特色、学习资源以及对读者的价值，为有志于学习深度学习的读者提供了一个全面的指南。
Keras-GAN:使用Keras实现各种生成对抗网络
Keras-GAN是一个包含多种生成对抗网络(GAN)Keras实现的开源项目,涵盖了DCGAN、CGAN、CycleGAN等20多种GAN变体,为深度学习研究者和实践者提供了丰富的GAN参考实现。
AutoKeras：深度学习的自动机器学习库
AutoKeras是一个基于Keras的自动机器学习(AutoML)系统,旨在让机器学习变得更加易用,使每个人都能轻松应用深度学习技术。
Fast Style Transfer: 快速将艺术风格应用于图像和视频
Fast Style Transfer是一种基于深度学习的图像风格迁移技术,能够在几毫秒内将著名画作的风格应用到普通照片或视频上。本文将详细介绍这项技术的原理、实现方法和应用案例。
Sonnet: 深度学习研究的简洁而强大的神经网络库
Sonnet是由DeepMind开发的基于TensorFlow 2的神经网络库,旨在为机器学习研究提供简单、可组合的抽象。它以snt.Module为核心概念,支持快速构建和 训练各种神经网络模型。
迁移学习综述:理论、方法与应用
本文全面介绍了迁移学习的基本概念、主要研究方向、代表性算法以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的广泛应用。
LaTeX-OCR: 将数学公式图像转换为LaTeX代码的开源工具
LaTeX-OCR是一个基于深度学习的开源项目,旨在将数学公式图像自动转换为对应的LaTeX代码,为数学公式的数字化提供了便捷高效的解决方案。
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