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这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导，涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解，帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。

详细介绍PyTorch资源，包括官方文档、教程、视频课程、NLP与CV实战项目及相关书籍，帮助各层次用户深入掌握PyTorch。

本项目提供全面易懂的TensorFlow教程，每个教程均附源代码和详细文档，帮助开发者和研究者快速高效地掌握TensorFlow。内容涵盖基础操作、机器学习、神经网络等多个领域，并提供虚拟环境安装指南，避免包冲突并支持环境定制。

探索Google Gemini API与Gemma的全面指南和教程，包括演示应用、示例代码和维护文档。该网站为开发者提供生成式AI的核心资源，通过实际应用和示例展示关键概念，帮助开发者快速上手。

本项目通过结构化剪枝显著提升大语言模型的预训练效率。通过剪枝优化LLaMA等大型基础模型，得到更小但同样强大的语言模型。实验结果显示，与从头开始预训练相比，剪枝显著降低了计算成本。项目提供详尽的代码库、评估脚本和剪枝日志，及多种经过指令微调的模型。

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。

awesome-learning-resources项目汇总了多种编程语言和软件开发框架的学习资源，涵盖基础编程技能、前端及后端技术、数据科学和机器学习等领域。适合各阶段开发者提升技能和工作效率。

Awesome-AIGC-Tutorials为初学者和AI爱好者提供了海量的教程和资源，涵盖大语言模型、AI绘画等领域。本项目特别适合希望深入了解和应用AI技术的用户，不仅包括最新的课程更新，还有对AI贡献的详细指南，提供了从入门到高级的学习路径和实用指导。

突破传统学习障碍，探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码，快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等，同时详述安装指导与环境配置。

详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。

本课程深入探讨如何使用Python及其科学计算库在Jupyter笔记本中进行高速度和高准确性的矩阵计算。从基础的矩阵运算到复杂的分解技术，全方位提升数据科学家处理大数据的能力。辅以丰富的视频教学和论坛讨论，构建完善的学习生态。

AITreasureBox是一个开源的人工智能项目集合，囊括了实用的AI仓库、工具、网站、论文及教程。该项目不仅提供实时更新和自动重排序功能确保资源的最新与高质，还构建了一个便捷的平台，帮助用户探索和使用这些资源，从而推动AI技术的学习与应用。

由Spark闪闪团队发布的开源中文ChatGPT教程，帮助学习者在AI时代更高效地使用ChatGPT。内容涵盖从入门到系统学习，适用于ChatGPT以及类似的AI产品如文心一言。诚邀对ChatGPT感兴趣的贡献者加入，共同提升中文学习资源质量。

该项目旨在分享和存储各种Google Colab笔记本，包含了丰富的自然语言处理、计算机视觉和GANs领域的示例和教程。笔记本资源由作者创建或修改，适用于开发者和研究人员。用户可以找到Transformers细调、OCR自定义、3D照片修复和流媒体应用创建等实际案例，快速获取并分享高质量的Colab笔记本资源，加速科研与开发进程。

探索多种ChatGPT插件及其官方和非官方资源，包括插件商店、演示、教程、博客文章和文档。通过语义搜索、代码解释、互联网浏览等实用插件和详尽指南，轻松扩展ChatGPT功能。

通过OpenAI API构建网站问答系统，学习爬取网站内容并使用嵌入技术。详细教程请参考OpenAI官方文档。

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。

本项目包含量子机器学习和其他量子计算主题的详细资料，并提供使用PennyLane进行可微编程的Python代码示例。内容包括完整的教程和操作指南，帮助深入理解量子计算。所有教程均可运行，并可下载为Jupyter笔记本和Python脚本，适合学习与研究。

该项目汇总了丰富且实用的iOS开发学习资源，包括文章、网络资源、教程以及Stack Overflow和Quora的问答。不仅涵盖基础iOS开发技术，还涉及计算机图形学、机器学习和设计模式等相关领域。资源分类明确，便于查找和学习，项目定期更新，致力于成为iOS开发者的权威学习参考。

本项目提供了 C++ 版本的 PyTorch 教程，适用于从基础到高级的深度学习研究者，涵盖线性回归、卷积神经网络和生成对抗网络等内容。支持 macOS、Linux 和 Windows 的多平台编译和运行，项目要求包括 C++-17 兼容编译器、CMake 和合适版本的 LibTorch。含有全面的构建与运行指南，以及交互式教程和 Docker 支持。

Comflowy提供全面的Stable Diffusion和ComfyUI教程，协助开发者和用户创建个性化生成工作流。加入Discord社区，与他人互动交流，共享工作流和模型。利用开源项目Comflowyspace优化用户体验。社区维护者Marc和Jimmy欢迎积极贡献，共同推动ComfyUI社区发展。

Pytorch ReID是一个高效且易用的对象重识别代码库，支持多种先进的模型与损失函数，如ResNet、Swin Transformer和Circle Loss。该项目自2017年起持续更新，拥有详细的教程与训练评估功能，性能在多篇顶级会议论文中得到验证，适合各种经验水平的用户使用。

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。

这套深度学习教程有助于理解理论知识，涵盖优化、Transformer、图神经网络等主题。基于PyTorch和PyTorch Lightning框架，并提供JAX+Flax实现。教程支持本地运行、Google Colab和Snellius集群，多种方式供选择。每个教程包含详细的笔记本，实现理论与实践相结合。本课程与正式作业和考试相关，适合想深入了解深度学习及应用的学习者。

本项目通过展示如何将单体应用拆分为NodeJS微服务架构，详细阐释了这种转换过程中的复杂性及其解决方案。主要目的是为学习者提供实际的源代码示例，以便更好地理解NodeJS微服务的工作原理。该项目仅供教育用途，旨在通过实际操作提供知识，前端代码库和POSTMAN集合也已包含在内。

此项目集合了与微软Azure架构设计及实施相关的优质博客、视频、教程、代码、工具和脚本。丰富的资源可帮助用户快速入门，设计和规划Azure服务，提升企业效率。涵盖官方和社区提供的学习模块、文档、视频、公告和电子书，满足不同用户的学习和实践需求。

提供最新的H2O-3教程和培训资源，涵盖R和Python的多个主题，如深度学习、网格搜索和自动建模等。可在此查找详细的相关指南和示例，获取历年重要培训活动的材料，确保教程兼容H2O最新稳定版本。问题和反馈可通过Stack Overflow或H2O Stream Google Group讨论和提交。

该项目为虚幻引擎开发者提供了全面的资源汇总，包括AI、游戏玩法、运动系统、网络、脚本、UI和世界构建等领域的优质仓库。此外还收录了开源游戏项目、技术文档、博客、书籍、社区和教学视频等学习资料，是虚幻引擎开发的重要参考。

Easy RL是一本全面的强化学习教程,涵盖从基础理论到高级算法的系统知识。内容包括马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度、PPO和DQN等关键概念。通过实例和项目,读者可掌握核心理论和实践技能。教程提供在线阅读、配套习题、代码和补充资源,适合强化学习初学者系统学习使用。

这个开源项目提供了一个全面的模型压缩技术入门教程，涵盖剪枝、量化和知识蒸馏等方法。通过结合理论讲解和实践代码，该项目旨在降低学习门槛，帮助初学者和研究人员掌握如何有效压缩深度学习模型，以满足实际应用需求。

这是一份由Datawhale团队编写的Agent开发教程，重点通过实践引导学习。教程介绍了ModelScope Agent的使用方法，探讨了Agent的创作思路和应用前景。内容涵盖Agent原理、环境配置和日程规划小助手实践，适合有意学习和开发Agent应用的读者。

elevenlabs-examples项目提供ElevenLabs语音合成API的教程和示例代码。项目包含API使用指南，便于开发者理解和应用ElevenLabs功能。该开源项目支持社区贡献，并使用预提交钩子保证代码质量。这是一个面向语音合成开发者的实用资源。

该项目提供一系列大语言模型实践教程，涵盖模型微调、部署、提示学习、知识编辑、水印技术等多个前沿主题。通过动手实践，学习者可快速掌握大模型技术，为相关课程和研究奠定基础。教程内容源自上海交通大学课程，适合AI爱好者和研究人员学习使用。

Astroniz-YT-Tutorials 是一个开源项目，为 Python 爱好者和数据科学家提供太空研究相关的编程教程和代码示例。项目内容与 YouTube 视频教程对应，涵盖太空数据分析和科学计算主题。该资源库持续更新，旨在提升用户的编程技能和太空科学知识，促进相关领域的研究。部分代码可能需要额外数据集支持。

acwj是一个开源项目,记录了构建C语言子集自编译编译器的完整过程。项目详细介绍了从词法分析到代码生成的各个步骤,涵盖变量、函数、指针等C语言特性的实现。它还包括ARM和6809等不同目标平台的后端开发。acwj提供了理论解释和实践指导,是学习编译原理和实现编译器的有价值参考资源。

这是一个开源的 PyTorch Lightning 教程集合，提供轻量级、可执行和可复现的笔记本。项目涵盖 Lightning 的各种应用，包括最佳实践、数据集使用和开发技巧。内容适合不同水平的开发者，从入门到深入学习都有所涉及。