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深度学习推理优化的交互式Jupyter Notebooks

OpenVINOJupyter Notebooks深度学习推理API优化PythonGithub开源项目

本项目提供了一系列可执行的Jupyter Notebooks，用于学习和实验OpenVINO™工具包。用户可以通过这些Notebooks了解OpenVINO的基础知识，并学习如何使用API进行优化的深度学习推理。支持多平台运行，包括本地、云端和Docker容器，提供详细的安装指南、系统需求及常见问题解答，全面辅助开发者使用OpenVINO™。

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介绍相关项目
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。
onnx-web - 简化ONNX模型运行的跨平台工具
AI绘图GithubStable Diffusiononnx-web图像生成开源项目硬件加速
onnx-web是一个简化ONNX模型运行过程的开源工具，支持AMD和Nvidia GPU加速以及CPU回退。它提供用户友好的Web界面，支持txt2img、img2img等多种diffusion管道。该工具允许添加自定义模型，融合LoRA等附加网络，并具有多阶段和区域提示功能。onnx-web还提供API接口，适用于各种创作需求。
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
machine_learning_complete - 机器学习综合教程，涵盖数据处理至深度学习全流程
Github人工智能开源项目数据分析数据可视化机器学习深度学习
machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库，包含35个详细的笔记本教程，覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新，加入了最新的MLOps指南，适合各级别学者和开发人员。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
jetson-containers - 为NVIDIA Jetson提供的模块化AI和机器学习容器系统
AI容器DockerGithubJetPackJetsonNVIDIA开源项目
提供适用于NVIDIA Jetson设备的多种AI和机器学习容器，包括PyTorch、TensorFlow、ONNXRuntime和DeepStream等，支持灵活设置不同CUDA版本，并组合多个包如ROS2和Transformer。通过命令行工具可快速运行所需的容器镜像，并有详细文档和教程帮助用户最大化利用Jetson平台的计算能力，简化机器学习和计算机视觉任务的实现。
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。
Dive-into-DL-PyTorch - PyTorch实现与教程
项目将《动手学深度学习》原书的MXNet代码实现改为PyTorch，适合对深度学习感兴趣并希望使用PyTorch的用户。无需深度学习或机器学习背景，只需基础数学和编程知识。项目包含Jupyter Notebook代码和Markdown文档，通过Docsify部署，方便在线或本地浏览和运行。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
inference - 简化了计算机视觉模型的部署的开源平台
GithubRoboflow InferenceYOLOv8开源平台开源项目模型部署计算机视觉
Roboflow Inference 是一个开源平台，简化了计算机视觉模型的部署。通过 Python 原生包、自托管推理服务器或托管的 API，开发者可以执行对象检测、分类和实例分割，并使用基础模型如 CLIP、Segment Anything 和 YOLO-World。平台提供了高级功能，如服务器部署、设备管理和主动学习。支持 GPU 加速环境，并提供详尽的文档和教程，帮助用户充分利用 Inference 包的功能。
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