Jetson-Nano-Ubuntu-20-image

Jetson Nano Ubuntu 20.04深度学习环境配置指南

Jetson Nano Ubuntu 20.04 OpenCV TensorFlow PyTorch Github 开源项目

介绍如何在Jetson Nano上安装和配置Ubuntu 20.04操作系统，预装OpenCV、TensorFlow和Pytorch等核心深度学习工具。包括更新日志、安装步骤和下载链接，适合在Jetson Nano上运行AI模型的开发者。

文档

practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践

GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习

通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。

TensorFlow-2.x-Tutorials - 详解TensorFlow 2.0教程，掌握深度学习模型与应用

GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络视频教程

本教程详细介绍了TensorFlow 2.0的安装与基础操作，并包含线性回归、MNIST、CIFAR10等多个实战案例。通过配套的视频资源，帮助数据科学家和AI研究人员掌握TensorFlow 2.0在深度学习中的实际应用。

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。

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程

GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习

本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。

notebooks - 使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程

DETRGPT-4 VisionGithubRoboflowYOLO开源项目计算机视觉

提供详尽的计算机视觉教程，包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型，以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。

Tensorflow-bin - 适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件，支持XNNPACK和半精度推理功能

GithubPython APIRaspberryPiTensorflow LiteTensorflow-binXNNPACK开源项目

提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件，支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本，支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本，用户可以快速部署和运行Tensorflow模型，实现高效的设备端推理。

NVIDIA - GPU加速计算和AI技术的全球创新者

AIAI工具GPUNVIDIA数据中心深度学习

NVIDIA是GPU加速计算技术的开创者,推动了AI、高性能计算、图形设计等领域的创新。公司提供全面的硬件、软件和云服务解决方案,支持各行业数字化转型。NVIDIA技术广泛应用于游戏、设计、数据中心和边缘计算,助力解决复杂挑战,以AI和数字孪生技术推动产业变革。

ImageAI - 使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能的开源Python库

GithubImageAI对象检测开源项目深度学习自定义模型训练计算机视觉

ImageAI是一款开源的Python库，帮助开发者使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能。该库支持图像预测、目标检测、视频检测及对象跟踪等多种功能。新版本引入了PyTorch后端和TinyYOLOv3模型训练，提升了性能并扩展了功能。用户还可以训练自定义模型识别新对象。有关如何安装和使用ImageAI的详细信息，请参阅项目文档和指南。

learnopencv - 从OpenCV编程到实践深度学习技巧

AIGithubLearnOpenCV开源项目教程深度学习计算机视觉

LearnOpenCV.com 博客提供了众多关于计算机视觉、深度学习及人工智能的最新技术和代码实例。该平台聚焦于为AI学习者及技术实践者提供丰富的资源和项目实践，帮助用户全面掌握并应用AI技术。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

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