deep-learning-for-image-processing

涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程

深度学习图像处理 Pytorch Tensorflow 图像分类 Github 开源项目

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

graph-neural-network-course - 图神经网络教程，从基础架构到前沿技术

GithubPyTorch Geometric图分类图神经网络开源项目深度学习节点分类

这个项目是一个全面的图神经网络（GNN）教程，内容涵盖基础架构到最新技术。课程包含四个章节：GNN简介、图注意力网络、GraphSAGE和图同构网络，每章配有详细文章和实践代码。教程旨在帮助学习者掌握GNN的核心概念和实现方法，适合对深度学习感兴趣的研究者和开发者。

imageprocessing-labs - 实现计算机视觉与图像处理的开源项目

FFTGithubImage processingWebGL开源项目机器学习计算机视觉

该项目在网页和Node环境中实现了计算机视觉、图像处理和机器学习功能，包括FFT、立体匹配、Poisson图像编辑等。还支持决策树、K-Means++、逻辑回归等机器学习算法，并提供WebGL样例和ONNX Runtime支持。项目开源，采用MIT许可证。

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。

pytorch-sentiment-analysis - 使用PyTorch进行电影评论情感分析的教程

GithubPyTorchPython 3.9开源项目情感分析教程神经网络

该开源项目提供了一系列教程，使用PyTorch实现序列分类模型，主要用于从电影评论中预测情感。课程内容包括神经词包模型、递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的理论与实践。此外，还讲解了如何使用torchtext库简化数据加载和预处理。如果有任何疑问或反馈，可以随时通过提交问题进行交流。

awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南

AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨

飞桨官方出品，提供一站式深度学习学习资源，包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料，适合高校和企业应用。项目内容实时更新，帮助开发者掌握最新深度学习技术，提升专业能力。

Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南

Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目

本项目提供全面的工程指南，指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块，并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup，确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。

how-to-read-pytorch - 通俗易懂的PyTorch核心概念教程从张量运算到数据加载的全面指南

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该项目是一个PyTorch核心概念教程系列，包含5个Jupyter notebook。教程内容涵盖张量运算、自动求导、优化器、网络模块和数据加载等PyTorch关键主题。每个主题提供详细说明和可运行示例代码，旨在帮助开发者理解PyTorch的运行模型和高效GPU编程。所有notebook支持在Google Colab上免费运行，便于实践学习。

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本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

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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。

easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例

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Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。

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