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现代嵌入式编程课程：全面掌握ARM Cortex-M架构

Quantum Leaps 嵌入式编程 ARM Cortex-M TivaC LaunchPad Miro Samek Github 开源项目

本课程详细介绍了从基础到现代的嵌入式编程实践，采用独特的硬件层次深入讲解方法，涵盖了二进制表示、变量和指针、位操作、函数调用、RTOS、面向对象编程、状态机等关键概念，特别关注ARM Cortex-M架构。课程由经验丰富的嵌入式软件专家Miro Samek教授讲授，适合有志于掌握嵌入式系统的开发者。建议具备一定的C语言基础和硬件设备，如TivaC LaunchPad或STM32 NUCLEO。

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介绍相关项目

learn-modern-python - 现代Python教程，AI代理与GPT开发入门

AI开发GithubPython开源项目数据分析类型提示设计模式

learn-modern-python项目提供全面的现代Python课程，专注于自定义GPT和AI代理开发。课程内容包括类型提示、编程最佳实践和数据分析，配套视频教程、教科书和实践项目。适合专业开发者提升Python技能，为AI和机器学习领域深入学习做准备。

nlp-de-cero-a-cien - 从零开始学习NLP，实践Hugging Face开发

GithubHugging FaceNLPTransformers开源项目机器学习自然语言处理

本项目提供全面的NLP学习课程，涵盖词嵌入到Transformer模型等关键技术。7次在线课程由行业专家授课，学习者可掌握核心知识并使用Hugging Face开发应用。课程设计适合不同水平学习者，提供录像回放及社区支持。

Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南

GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习

提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。

Tutorial - 为AI爱好者提供全面的学习体验，课程涵盖Linux、Python和Git基础

GithubInternLM书生大模型实战营开源项目算力点闯关挑战

书生大模型实战营为AI爱好者提供全面的学习体验。课程涵盖Linux、Python和Git基础，并深入探讨InternLM、XTuner和OpenCompass等先进工具。通过循序渐进的实践任务，学员可掌握模型训练、部署和评测技能。项目还设立奖励机制和'书生共学计划'，促进知识分享和技术交流。该实战营分为入门、基础和进阶三个阶段，配备详细的任务指南和视频资料。学员可通过完成任务获得算力点奖励，并有机会解锁更高性能的计算资源。项目还包含LMDeploy量化部署、InternVL多模态模型等前沿内容，以及Android端部署等实用技能。

STM32CubeH7 - STM32H7系列MCU的综合嵌入式软件开发平台

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STM32CubeH7是为STM32H7系列微控制器设计的综合嵌入式软件平台。它集成了CMSIS模块、HAL-LL驱动、BSP驱动、中间件库和完整软件项目集。该平台简化了开发流程，缩短了开发周期，提供了丰富的资源和工具，有助于充分发挥STM32H7系列MCU的性能。平台采用git submodule管理，便于获取最新更新和特定版本。

Apple-Silicon-Guide - 苹果芯片的应用、库和工具的介绍

Apple M1Apple M2Apple M3Apple SiliconGithubMacOS开源项目

Apple Silicon Guide详尽介绍了苹果芯片的应用、库和工具，助力提升Apple Silicon设备的使用效率。内容涵盖从A17 Pro到M3系列的芯片架构，提供Xcode、Core ML及游戏开发工具等资源。还包括MacOS/iOS安全加固、虚拟化、游戏兼容性及专业音视频开发，是全面的苹果芯片用户指南。

awesome-full-stack-machine-learning-courses - 精选机器学习工程课程资源大全

Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机科学课程资源

该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。

courses - AI课程和资源精选合集

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本仓库汇集了各种人工智能课程和资源链接，适合不同学习阶段的用户。涵盖生成式AI、深度学习、自然语言处理等多个主题的免费课程，资源来自麻省理工学院、斯坦福大学、哈佛大学等知名机构。欢迎贡献和建议，共同打造优质的AI学习平台。

Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家

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该项目提供全面的深度学习教程，涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法，融合理论与实践，适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新，反映最新技术发展，为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法，适合不同水平的学习者。教程结构清晰，结合理论和实践，提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿，为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。

digital_video_introduction - 通俗易懂的数字视频技术入门指南

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本教程通过简洁易懂的语言和丰富的视觉元素，介绍数字视频技术的核心概念。涵盖基础术语、冗余去除、编解码器原理和在线流媒体等主题，并提供实践环节。适合视频技术初学者，无需专业背景即可轻松掌握。

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