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PythonPark

Python学习与实战全指南

PythonPark为Python学习者提供全方位教育平台,涵盖AI实验室、数据结构、机器学习和深度学习教程资源。该站点提供丰富视频教程、实用学习指南及大厂面试经验。通过关注公众号和B站,用户可即时接触最新教程和技术交流。

Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。
Deep-Learning-Projects - Jupyter notebook深度学习项目集合与实践指南
GitHubGithubJupyter Notebook开源项目教程深度学习项目
Deep-Learning-Projects是一个包含多个深度学习小项目的GitHub仓库,以Jupyter notebook形式呈现。仓库提供详细的项目说明和配套视频教程,涵盖多个深度学习领域。这些资源为不同水平的学习者和开发者提供了实践机会,有助于从理论到实践的学习过程。
Study with GPT - 个性化全栈编程学习平台 助力编程技能提升
AI学习AI工具GPT个性化学习全栈教程技术教育
Study with GPT平台利用GPT技术为学习者提供个性化全栈编程教程。覆盖Python、Java、前端开发等多种技术栈,AI导师根据学习目标定制教程大纲并解析知识点。平台提供全天候AI辅导,以简洁方式解答问题,满足多样化编程学习需求。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
machine-learning - Ocademy开源AI学习平台 覆盖Python到MLOps全方位课程
AI学习GithubOcademy开源教育开源项目机器学习深度学习
Ocademy是一个开源AI学习平台,涵盖Python、数据科学、机器学习、深度学习和MLOps等领域。平台提供AI课程清单、生成式AI工具和互动式教程,旨在为所有人创造平等的AI学习机会。项目采用开放协作模式,欢迎社区贡献,致力于帮助繁忙的成年人进入AI领域。
relataly-public-python-tutorials - Python机器学习和深度学习项目合集
GithubJupyter notebooksPython开源项目机器学习深度学习生成式AI
本页面汇集了多个用于机器学习、深度学习和分析的Python Jupyter笔记本,涵盖股票预测、图像分类、异常检测、数据可视化等技术内容。每个文件都是一个独立的Python项目,并在博客中有详细介绍。还包括分布式计算、生成式AI和推荐系统等高级主题,提升业务应用能力。访问relataly.com获取更多信息。
Python-Interview-Problems-for-Practice - Python面试编程题实践资源库
GithubPython开源项目数据结构算法编程练习面试问题
Python-Interview-Problems-for-Practice项目收录了丰富的Python编程面试题及其解决方案。涵盖算法、数据结构、数组操作、字符串处理等多个方面。每个问题都提供详细的Python实现代码。项目支持代码风格检查,有助于提高代码质量。适合准备技术面试或想提升Python编程能力的开发者学习使用。
python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用
GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习
《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例,帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户,通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息:Packt Publishing, 2019年12月12日,ISBN-13: 978-1789955750。
python-small-examples - Python常见小例子和应用案例集合
GithubPython开源项目数据分析机器学习正则表达式算法
本项目汇集了多个Python小例子和案例,涵盖数据分析、算法与机器学习,帮助用户深入理解Python应用。每个例子均含有详细说明和代码实现,适合初学者及有经验的编程人员参考学习。通过这些示例,用户可以提升编程技巧,解决实际问题,增强对Python编程的自信。
opencv-course - OpenCV与Python实现计算机视觉全面指南
GithubOpenCVPython人脸识别图像处理开源项目计算机视觉
本项目提供了一个4小时的Python OpenCV课程,内容涵盖从基础安装到高级应用。课程主题包括图像和视频处理基础、颜色空间转换、边缘检测、人脸检测与识别等。课程还涉及Caer库用于高性能AI研究,以及BITWISE操作、直方图计算和阈值处理等高级主题。最后,学员将完成一个使用深度学习对《辛普森一家》角色进行分类的项目。这个全面的课程旨在帮助Python开发者迅速掌握OpenCV和计算机视觉技能,并提供详细的时间戳,方便学习者快速定位所需内容。
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