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computervision-recipes

计算机视觉领域的实用示例和指南,涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务

computervision-recipes为数据科学家和机器学习工程师提供计算机视觉领域的实用示例和指南,涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务,并便利地利用先进库加速从概念到实现的全过程,并在云端实现模型训练与部署。

pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码
GithubPyTorch代码开源项目教程深度学习神经网络
突破传统学习障碍,探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码,快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等,同时详述安装指导与环境配置。
e2b-cookbook - 编程技术的全方位资源库
E2B Code Interpreter SDKGithubJavaScript/TypeScriptPython人工智能代码解释器开源项目
E2B Cookbook是一本编程实践指南,涵盖从Hello World示例到高级数据分析和人工智能集成的多样化案例。为开发者详解TypeScript,Python,JavaScript等多种语言的SDK使用方式,探索现代AI技术在项目开发中的应用。适合各级别开发者获取有用的资源与灵感。
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
该项目提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表,适合初学者和有经验的研究者。这些书籍帮助读者快速入门,并深入掌握人工智能和机器学习领域的最新技术与应用,提供实际的项目实施指导和建议,从而更高效地完成AI/ML项目。
clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型
GithubHuggingfaceMIT协议代码许可开源协议开源项目模型许可证软件授权
基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型,采用紧凑架构设计,具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景,可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。
ML-DL-scripts - 机器学习和深度学习的全面脚本库 从分类到部署的解决方案
GitHubGithubPython开源项目数据科学机器学习深度学习
ML-DL-scripts是一个综合性的机器学习和深度学习Python脚本库。这个项目涵盖了从分类、回归到聚类和时间序列分析等多个领域,同时提供了PyTorch、Fastai和Keras等主流深度学习框架的使用示例。项目还包括图像处理、自然语言处理和异常检测等实际应用案例,以及基于Docker的模型部署配置。这个代码库为数据科学研究和机器学习应用提供了丰富的技术参考资源。
tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程
本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题,教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战,确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者,帮助你提升个人和职业技能。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程,深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
本项目持续更新,介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等,提供Jupyter Notebook格式教程,结合Python科学栈(如numpy、pandas)和开源库(如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch)进行教学示范,平衡数学符号与实际应用。
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。
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。
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