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在浏览器和 Node.js 中使用 JavaScript 加速神经网络的 GPU
一个用于三维机器学习的资源库
A video translation and dubbing tool powered by LLMs, offering professional-grade translations and one-click full-process deployment. It can generate content optimized for platforms like YouTube，TikTok, and Shorts. 基于AI大模型的视频翻译和配音工具，专业级翻译，一键部署全流程，可以生成适配抖音，小红书，哔哩哔哩，视频号，TikTok，Youtube Shorts等形态的内容
斯坦福大学CS230深度学习课程的VIP速查表
Numenta智能计算平台是分层时间记忆（HTM）的实现，而HTM是一种完全基于新皮质神经科学的智能理论。
OpenMMLab新一代通用三维目标检测平台
优达学城最新深度学习纳米学位项目（https://www.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree--nd101）的项目和练习
PointNet：用于三维分类和分割的点集深度学习
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开放式MMLab新一代视频理解工具箱和基准测试
PyTorch和TorchText情感分析入门教程
首个无需许可，通过逆向工程平台内部API构建集成的AI代理。
使用 PyTorch 进行时间序列预测
基于PyTorch（纯Python）实现的PointNet和PointNet++，并在ModelNet、ShapeNet和S3DIS数据集上进行了测试。
来自deeplearning.ai提供的Coursera深度学习专业课程的所有笔记、编程作业和测验： (i) 神经网络与深度学习；(ii) 提升深度神经网络：超参数调整、正则化和优化；(iii) 机器学习项目结构；(iv) 卷积神经网络；(v) 序列模型
这个仓库包含了我个人专栏（https://zhuanlan.zhihu.com/zhaoyeyu）中使用Python 3.6实现的源代码。项目涵盖自然语言处理和计算机视觉领域，例如文本生成、机器翻译、深度卷积 GAN 等实战代码。
PointNet++：度量空间中点集的深度分层特征学习
使用TensorFlow和智能手机传感器数据集以及LSTM循环神经网络进行人体活动识别示例。该示例对六种活动类别中的运动类型进行分类——Guillaume Chevalier
用于时间序列数据异常检测的工具和数据集列表
