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《动手学深度学习》习题解答与代码实现

动手学深度学习习题解答深度学习 PyTorch GitHub Github 开源项目

该项目为《动手学深度学习》一书提供全面的习题解答。内容包括详细的代码实现和运行截图，涵盖从预备知识到自然语言处理的各个章节。项目提供在线阅读、环境配置指南和协作规范，旨在帮助初学者更好地理解和实践深度学习概念。作为学习补充资料，本项目特别适合希望将理论知识应用于实践的学习者。

DeepLearing-Interview-Awesome-2024 - 2024深度学习面试题与资源汇总

DeepLearning-Interview-Awesome-2024Github大模型开源项目深度学习算法面试计算机视觉

该项目涵盖大模型、计算机视觉、深度学习基础与框架、行业应用等六大专题，提供最新的面试题目总结与详细解析。本指南通过高频面试题和学术创新思考的汇总，帮助学习者和求职者为2024年深度学习算法职位做好准备。项目内容持续更新，紧跟科技发展趋势。

deep-learning-coursera - 深入学习深度学习并探索人工智能领域

Andrew NgCourseraDeep Learning SpecializationGithubMachine LearningNeural Networks开源项目

Coursera上的深度学习专项课程，帮助学习者掌握神经网络和深度学习的关键概念与技术。课程由知名教授Andrew Ng讲授，涵盖基础神经网络构建、参数优化、卷积神经网络和序列模型的实际应用。课程包括丰富的编程作业和案例研究，帮助学习者通过实践巩固知识。无论初学者还是有经验的开发者，都能通过该课程提升深度学习技能，进入人工智能领域。

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。

Data-Scientist-Books - 提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表

AIDLGithubMLResearch开源项目项目实施

key-book - 深入理解机器学习理论的关键概念与应用

DatawhaleGithubKey-book参考笔记开源项目机器学习机器学习理论导引

《钥匙书》是《机器学习理论导引》的补充读物，帮助读者理解机器学习中的七大关键概念：可学性、复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率和遗憾界。通过详细的证明补充、案例解析和概念扩展，解决读者在学习中遇到的难题，提供实时更新的在线阅读资源，非常适合深入研究机器学习理论的读者。

DRL-Pytorch - PyTorch实现的深度强化学习算法集合

DRL算法GithubPyTorch人工智能开源项目强化学习深度学习

DRL-Pytorch项目提供多种常用深度强化学习算法的PyTorch实现,包括Q-learning、DQN变体、PPO、DDPG、TD3和SAC等。代码结构清晰统一,便于研究人员和开发者比较不同算法。项目还包含详细使用说明、依赖列表和学习资源推荐,有助于快速入门和实践。

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。

ailearning - AI学习资源与实战教程

AI learningGithub开源项目推荐系统机器学习深度学习算法

Ailearning项目提供全面的机器学习和深度学习教程，涵盖实战资料、基础知识以及权威视频资源。适用于具备Python基础的程序员，帮助快速掌握AI技术。项目包含在线阅读、教学视频和多种数据下载链接，提升学习效率。

TensorFlow-Tutorials - TensorFlow 2 深度学习教程

GithubKerasPythonTensorFlow开源项目教程深度学习

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。

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。

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豆包MarsCode

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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