100DaysofMLCode

100天掌握机器学习编程实践从数据预处理到深度学习

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。

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介绍相关项目

DS-1000 - 数据科学代码生成基准测试集

DS-1000GithubPython代码生成基准测试开源项目数据科学

DS-1000是一个数据科学代码生成基准测试集，包含1000个涵盖Matplotlib、Numpy、Pandas等主流库的数据科学问题。项目提供简化数据格式，支持通过Hugging Face或本地文件加载。DS-1000采用严格的测试方法评估代码正确性，为数据科学代码生成模型提供全面评估标准。

learnopencv - 从OpenCV编程到实践深度学习技巧

AIGithubLearnOpenCV开源项目教程深度学习计算机视觉

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。

machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程

GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络

项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。

pattern_classification - 机器学习和模式分类资源集合

Github开源项目数据预处理机器学习模型评估模式分类聚类分析

该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。

DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践

CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目

Ai-Learn - 人工智能学习材料，包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习

GithubPython人工智能开源项目数据分析机器学习深度学习

Ai-Learn提供全面的人工智能学习材料，包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习。项目通过200多个案例、数据集与教程，协助学习者高效学习与避免常见错误，适合各层次人士。

dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南

Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程

《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识，适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解，并深入探讨PyTorch的部分功能，适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献，确保内容实用且前沿。

deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源，

Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型

为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源，从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台，您可以迅速找到所需资源，掌握最前沿的深度学习技术。

machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南

ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型

这个指南旨在帮助员工掌握机器学习，尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级，通过推荐阅读的论文和资源，了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。

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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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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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