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learn-modern-python

现代Python教程,AI代理与GPT开发入门

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。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法,涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法,以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导,适合系统学习AI和算法的开发者参考。
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。
machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具,全面提升技能指南
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目
该教程旨在引导学习机器学习,推荐实用工具和媒体资源,帮助用户融入机器学习领域。内容定期更新,保持新鲜度并移除过时信息。涵盖机器学习、深度学习、强化学习及最佳实践等多个主题,并提供详细的学习资源和书籍推荐。适合从初学者到高级用户,帮助提升机器学习技能,掌握最新技术。
python-mastery - Python高级编程课程,实践驱动的深度学习体验
David BeazleyGithubPython编程开源课程开源项目编程技巧高级教程
David Beazley设计的高级Python编程课程,通过实践练习深入探讨Python语言特性和工作原理。课程采用练习驱动方式,涵盖生成器、协程、元编程等高级主题,帮助开发者构建更完整的Python语言心智模型。基于Python 3.6特性集,旨在增强程序员开发复杂高效程序的能力,适合具备Python基础并希望从编写短小脚本过渡到开发更复杂程序的开发者。全部课程资料在GitHub开源,遵循知识共享许可协议,完成全部内容约需30-50小时。
py-gpt - 多功能桌面AI助手,支持多模式与模型集成
DALL-E 3GPT-4GithubLangchainOpenAI APIPyGPT开源项目
PyGPT是一款桌面AI助手,提供与OpenAI语言模型GPT-4、GPT-4 Vision和GPT-3.5的直接互动,并通过Langchain集成其他LLMs。支持对话、生成、辅助和图像处理等多种功能,使用DALL-E 3进行图像生成,利用GPT-4 Vision进行图像分析。支持文件系统操作、Python代码生成和执行、系统命令、电文语音合成和识别,集成微软Azure、Google、Eleven Labs和OpenAI的服务。多模态插件支持,适用于文本交互、系统自动化、日常辅助、视觉应用和代码生成。
ML-From-Scratch - 深入理解机器学习算法,从基础到实际案例
GithubMachine LearningPythonReinforcement LearningSupervised LearningUnsupervised Learning开源项目
本项目使用Python从零实现多个机器学习模型与算法,旨在展示其内部运作。涵盖监督学习、非监督学习、强化学习和深度学习,并提供多项式回归、CNN分类、生成对抗网络等实际案例,适合希望深入理解机器学习原理的开发者和爱好者。
ailearning - AI学习资源与实战教程
AI learningGithub开源项目推荐系统机器学习深度学习算法
Ailearning项目提供全面的机器学习和深度学习教程,涵盖实战资料、基础知识以及权威视频资源。适用于具备Python基础的程序员,帮助快速掌握AI技术。项目包含在线阅读、教学视频和多种数据下载链接,提升学习效率。
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。
30-Days-Of-Python - 为期30天的Python学习挑战,内容涵盖从基础到高级的编程知识
GithubPython开发环境开源项目数据类型编程学习语法基础
该项目提供为期30天的Python学习挑战,内容涵盖从基础到高级的编程知识。主题包括核心概念如变量、数据类型、条件语句,以及实用技能如文件处理和Web开发。通过每日练习,参与者可系统掌握Python,为进一步学习数据科学、人工智能等领域奠定基础。课程设计通俗易懂,提供丰富实例,适合编程新手及希望提升技能的从业者。
100daysofcode-with-python-course - Python 100天编程挑战,33个实用项目深入学习
#100DaysOfCode100天编程挑战GithubPython开源项目编程课程项目驱动学习
这个开源项目为#100DaysOfCode挑战提供了系统的Python学习指南。课程包含33个实用Python项目,每个配有简短视频教程。内容涵盖数据结构、Web开发、API使用、GUI开发、自动化测试等多个方面。适合Python初学者和中级开发者,通过100天的编码实践来提升Python技能。
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