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Deep-Learning-Interview-Book

详尽介绍深度学习求职面试所需的各类知识

该指南全面涵盖深度学习领域的求职面试知识,包括数学、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、图像处理、自然语言处理、SLAM、推荐算法、数据结构与算法、编程语言(C/C++/Python)、深度学习框架等,旨在帮助求职者高效准备面试。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源,包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程,可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时,还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书,便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
coding-interview - IT面试题集与经典编程书籍学习资源
GitHub项目GithubJava开发代码规范开源项目技术面试编程题
coding-interview项目汇集了IT技术面试高频题和经典编程书籍笔记。内容涵盖《剑指Offer》、《编程之美》和《代码整洁之道》等重要著作,为开发者提供全面的学习资源。项目涉及编程技巧、代码规范和算法知识,并推荐了实用的在线刷题平台。作为Doocs技术社区的一部分,该项目致力于构建完整的互联网开发学习生态。
AI-Notes - 全面的AI学习资源 从理论到实践的系统指南
AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。
mit-deep-learning-book-pdf - MIT深度学习书籍PDF版本下载
Aaron CourvilleGithubIan GoodfellowMIT Deep Learning BookYoshua Bengio开源项目深度学习
《深度学习》由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville编写,提供完整PDF和分章节PDF版本下载,是学习机器学习和深度学习的重要资源。
MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程
Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法
MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目,内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践,指导读者从零开始实现各类算法,并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容,适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。
nlp - NLP基础知识与应用案例介绍
GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理
介绍自然语言处理(NLP)的基础知识和实际应用,包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术,以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析,说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外,还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程,适合想深入了解NLP技术的读者。
The-Complete-FAANG-Preparation - FAANG技术面试准备全攻略
FAANGGitHubGithub开源开源项目技术栈编程
The-Complete-FAANG-Preparation是一个开源项目,为程序员准备顶级科技公司技术面试提供全面资源。涵盖数据结构、算法、系统设计等关键领域,包含编码练习和面试技巧。适合求职者和想提升技能的开发者。项目持续更新,汇集多位贡献者智慧,是宝贵的技术学习宝库。
rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码
GithubPyTorchReinforcement LearningTensorFlow开源项目理论算法
本书系统介绍强化学习,从基础理论到具体算法实现,包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照,实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码,适合希望深入理解和应用强化学习的读者。
python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用
GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习
《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例,帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户,通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息:Packt Publishing, 2019年12月12日,ISBN-13: 978-1789955750。
NLP_Quickbook - 自然语言处理实用指南,快速上手实战应用
GithubNatural Language Processing开源项目文本分类深度学习聊天机器人语法分析
本开源项目聚焦于帮助工程师快速掌握自然语言处理技术。从文本分类、文本清洗到深度学习和聊天机器人构建,提供详细的代码示例和实操指南。这些按主题划分的手册采用代码优先的方式讲解,便于工程师直接应用于实际项目。无论是初学者还是有经验的工程师,都能从中受益,提升自然语言处理技能。
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讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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