深度学习简化项目介绍
欢迎来到 深度学习简化(Deep Learning Simplified) 项目!🎉 这是一个开源的项目库,汇集了从入门到高级水平的深度学习项目。项目的目标是揭开深度学习概念的神秘面纱,并为贡献者提供一个动手平台,以探索和深入了解神经网络的奇妙世界。无论你是经验丰富的机器学习专家,还是初学者,这里都有适合你的内容!🚀
欢迎贡献者!🔴
深度学习是机器学习的一个子集,实际上是拥有三个或更多层的神经网络。这些神经网络尝试模拟人类大脑的行为,尽管远未能达到人脑的能力,但它可以从大量数据中“学习”。深度学习允许由多个处理层组成的计算模型学习具有多层次抽象的数据表示。随着过去20年计算能力的飞跃式增长,深度学习和机器学习得到了广泛应用。
深度学习简化项目是一个包含从入门到高阶的深度学习项目的开源库,适合那些愿意在深度学习领域开始或加深探索的贡献者。
项目结构 📝
该项目库包含多个机器学习项目,所有项目必须遵循特定的模板:
- Dataset:存储项目中使用的数据集。如果数据集太大无法放入此文件夹,请在Dataset文件夹中放置一个README.md文件,并包含收集的数据集链接。
- Images:用于存储项目中数据分析、可视化和分割时生成的图像。
- Model:包含项目文件(即
.ipynb
文件),无论是用于分析还是预测。除了项目文件外,还需附带一个使用特定模板的README.md
文件和包含项目所需所有库的requirements.txt
文件。
项目结构如下:
Project Folder
|- Dataset
|- dataset.csv (项目所用数据集)
|- README.md (数据集简要介绍)
|- Images
|- img1.png
|- img2.png
|- img3.png
|- Model
|- project_folder.ipynb
|- README.md
|- Web App (如果实现了GUI,可选)
|- templates
|- static
|- app.py
|- demo.mp4
|- README.md
|- requirements.txt
贡献者在参与项目时需要遵循 行为准则
和 贡献指南
。
工作流程 🧮
- 浏览项目库和
README
以了解项目概览。 - 查看
Issues
部分中存在的问题。 - 在想要处理的问题上发表评论。
- 等待问题分配给你后开始工作。
- 分叉项目库。
- 使用终端或gitbash克隆你分叉的库,也可以通过GitHub网页版本添加你的文件。
- 对克隆的库进行修改。
- 添加、提交并推送更改。
- 然后在GitHub上为你的克隆库创建一个拉取请求。
- 项目管理员将评估你的拉取请求并给予相应的反馈。如果满足所有标准,你的请求将被合并,贡献也将被计数。
开源项目计划 ❄️
项目参与了多个开源项目计划,如SSOC、SWOC、GSSoC等。新手可以参考相关文章来了解如何贡献这些开源项目。
项目成就 🏆
- 曾在2022年被评为社交代码之夏的 “🏆 顶级项目管理员”。
- 在2023年被评为社交代码之冬和夏日代码之夏的 “🏆 顶级项目管理员”。
- 在2024年获得 GirlScript 夏季代码的 “🏆 顶级项目管理员”称号。
项目管理员
- Abhishek Sharma
贡献者 ✨
感谢这些优秀的贡献者!任何形式的贡献都受到欢迎!🚀
点亮项目之星 ⭐
如果你喜欢这个项目,给它点个星⭐,并分享这个库。
联系方式 📬
如果你想联系项目负责人,可以通过社交媒体进行交流。
项目由Abhishek Sharma创建,欢迎大家参与构建与贡献!🎉