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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 NNRaspberry PiTensorFlow LitePyArmNNCMSISGithub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。

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介绍相关项目
deep-learning-drizzle - 深度学习与AI在线课程
Github开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理计算机视觉
deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。
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。
awesome-artificial-intelligence - 工具、课程、图书及更多人工智能资源集合
AI工具AI课程Github人工智能开源项目机器学习深度学习
提供AI工具、课程、图书等丰富资源，帮助初学者和专业人士掌握人工智能领域的必备知识与技能。此项目不仅涵盖学习资源，还包括与人工智能相关的代码、视频教程和组织信息，适用于初学者及需进阶研究的AI专业工具和资料。
100DaysofMLCode - 100天掌握机器学习编程实践从数据预处理到深度学习
Github分类回归开源项目数据预处理机器学习聚类
100DaysofMLCode是一个为期100天的机器学习编程挑战项目，涵盖数据预处理、回归、分类、聚类、强化学习、自然语言处理和深度学习等主题。项目提供代码示例和日志记录，适合不同水平的开发者学习和实践机器学习技术。作为开源项目，它欢迎社区贡献。
start-machine-learning - 入门机器学习与人工智能的免费课程
AI新手教程GithubLouis Bouchard人工智能免费在线课程开源项目机器学习
2024年为希望深入机器学习和人工智能的初学者提供全面指导。即使没有编程、数学或机器学习背景，通过阅读文章、观看视频、参与免费在线课程和不断实践，也可逐步提升专业水平。指南中还涵盖了最新动态和先进技术更新。持续学习和实践，是达成专业精通的必经之路。
Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家
AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络
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。
Machine-Learning-Goodness - 机器学习与人工智能资源汇总
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
Machine-Learning-Goodness项目汇集了丰富的机器学习和人工智能资源,包括Jupyter notebooks、Python代码、ML项目、库和使用技巧等。项目还收录了推荐书籍、实用工具和优质代码库,涵盖从基础到高级的Python编程、机器学习算法和深度学习内容。通过持续更新,为AI工程师和开发者提供全面的学习参考资料。
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。
machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。
aws-ai-ml-workshop-kr - AWS人工智能与机器学习韩语学习资源库
AI/MLAWSGithubSageMaker开源项目机器学习深度学习
此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库，包含多类示例代码，涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例，适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例，全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例，涉及Inferentia和Tranium等技术，为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献，但目前正在完善外部贡献机制。
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