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TensorFlow 2的深入讲解，包括基本概念、广播机制、符号计算和控制流操作等

TensorFlow 2 神经网络张量梯度下降自动微分 Github 开源项目

本指南深入讲解 TensorFlow 2，包括基本概念、广播机制、符号计算和控制流操作等。探讨如何通过重载操作符和控制流来提升代码效率，与 NumPy 的兼容性增强了代码的可读性。同时，介绍了广播机制的优势与潜在缺点，并展示了如何在多设备上使用 TensorFlow 2 的新 API 高效地处理和优化大型神经网络。

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PyTorch-Tutorial-2nd - 涵盖深度学习应用与推理部署的知识库

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Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践

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本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。

AndroidTensorFlowMachineLearningExample - Android应用集成TensorFlow的详细教程

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tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程

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该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

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TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库，提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例，覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧，为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。

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这本书提供了《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》的对应代码，基于PyTorch 1.8编写，内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外，还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术，并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目，深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。

handson-ml - Python机器学习基础与实践指南

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该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。

DeepLearning - 深度学习概念与技术详解

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本项目解析《深度学习》一书，通过数学推导和Python代码实现，涵盖线性代数、概率论、优化算法等基础知识，以及卷积网络、序列建模等深度学习技术。适用于深度学习初学者和从业者，提供详尽的理论和源码实现，帮助掌握深度学习算法。

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deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南

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本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

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