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《动手学深度学习》是一本面向中文读者的实用型深度学习教材，提供可运行的代码和丰富的讨论内容。它已被全球70多个国家、500多所大学采用，作为深度学习课程的教材。

12周，24节课，人人皆可学AI！

OpenPose：一个实时多人关键点检测库，可用于人体、面部、手部和脚部姿态估计。

一个用C++实现的各种数学、机器学习、计算机科学和物理算法的集合，用于教育目的。

适用于直播和流媒体的跨平台、可定制机器学习解决方案

500个AI、机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目（含代码）

公司分享其在生产环境中数据科学和机器学习工作的论文和技术博客。

一本互动式深度学习教材，包含多框架代码、数学公式和深入讨论。已被全球70多个国家的500多所大学采用，包括斯坦福大学、麻省理工学院、哈佛大学和剑桥大学。

基于PyTorch的图像到图像转换

使用Pytorch实现视觉Transformer，这是一种仅用单个Transformer编码器就能轻松达到图像分类领域最先进水平（SOTA）的简易方法。

2025年计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2025）论文及开源项目集锦

一个用C语言实现的各种算法集合，涵盖数学、机器学习、计算机科学、物理学等领域，旨在用于教育目的。

最大的机器学习模型即用型数据集中心，提供快速、易用且高效的数据处理工具

使用大型语言模型 (LLM) 和计算机视觉技术自动化浏览器工作流程

这个项目把《动手学深度学习》一书中原本用MXNet框架写的代码，改成了用PyTorch框架实现的版本。

用于真实世界模糊运动的模糊插值Transformer（CVPR 2023）

微软人工智能与研究部门基于虚幻引擎/Unity开发的开源自动驾驶车辆模拟器

这份笔记涵盖了深度学习领域最全面的知识，内容包含了基于PyTorch的土堆教程、李沐的《动手学深度学习》以及吴恩达的深度学习课程。

使用CVAT，业界领先的机器学习数据引擎，提升标注效率。无论团队规模大小，无论数据量多少，都能信赖CVAT。

最先进的深度学习脚本，按模型分类整理，易于在企业级基础设施上进行训练和部署，并具有可复现的准确性和性能。