MLE-Flashcards

机器学习和计算机视觉面试的200多张复习卡片

Machine Learning Computer Vision 深度学习面试准备学习资源 Github 开源项目

提供超过200张涵盖计算机科学、经典机器学习和现代深度学习的复习卡片，帮助准备机器学习工程师面试。这些卡片可帮助回顾和巩固知识，并包含谷歌、特斯拉等公司的面试经验分享。卡片还包括最新的动画问答版本，链接了相关演讲幻灯片和参考资源，适合有一定基础的学习者和希望深入了解的初学者。

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论文

介绍知识库相关项目

AI-Notes - 全面的AI学习资源从理论到实践的系统指南

AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

d2l-zh - 深度学习的全面入门指南

D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习

《动手学深度学习》是一个免费在线资源，提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例，旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家，适合自学和教学使用，包含可运行的代码和工程技能训练。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等

Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总多语言开源项目集锦

Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。

ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台

Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目

提供详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目，助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取，并配有详细教程，适合所有开发者。

course22 - 实用的深度学习课程资源，帮助程序员掌握核心技能

CodersGithubPractical Deep Learningcourse.fast.ainotebooksslides开源项目

收录Practical Deep Learning for Coders 2022版的notebooks、幻灯片和Excel表格等资源。访问course.fast.ai获取完整课程内容，开启深度学习之旅。

awesome-project-ideas - 精选深度学习与机器学习项目创意

Deep LearningGithubMachine LearningNLP图像处理开源项目推荐系统

提供30多个深度学习和机器学习项目创意，从入门到研究级别，适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域，帮助开发者和研究人员实践最新技术。

God-Level-AI - 涵盖机器学习与个人品牌的视频课程

GithubPythongod level AI开源项目数据结构与算法机器学习深度学习

该项目旨在帮助成为顶尖1%数据与AI专家的个人，通过视频课程和文本内容进行科学方法、算法和系统构建训练。无论是领导者、专业人士还是学生，都需付出相应努力才能达到顶峰。项目内容涵盖Python、数据结构与算法、深度学习、MLOps和个人品牌塑造等，提供全面的知识和实用技巧。

ML-Course-Notes - 机器学习和AI课程讲义共享平台

CMU Neural Nets for NLPCS224NCS25GithubMIT 6.S191Machine Learning Specialization开源项目

本项目汇集和分享机器学习、自然语言处理（NLP）及人工智能（AI）的课程讲义。用户可以在平台上协作整理笔记，涵盖从基础到高级的学习内容，包括监督学习、无监督学习、深度学习、生成模型及强化学习等。讲义来自多位知名讲师的热门课程，如Andrew Ng的机器学习课程、MIT的深度学习导论及CMU的神经网络与NLP课程，内容权威且实用。加入社区，共同提升学习效果。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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