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AI学习网站保举

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发表于 2023-6-11 20:46:24 | 显示全部楼层 |阅读模式

一、机器学习

林轩田和李宏毅的机器学习
南瓜书对西瓜书公式推导：https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/
机器学习scikit-learn网站：https://scikit-learn.org/stable/
吴恩达机器学习、李航机器学习及代码实现，还有数据科学等资源： https://github.com/fengdu78
普适性较好地论坛网站（内含各个标的目的）： https://www.6aiq.com/
丰硕的机器学习和深度学习资料：https://home.apachecn.org/docs/
丰硕资料：https://github.com/princewen/DeepLearning-500-questions

二、深度学习

吴恩达老师课程- https://www.coursera.org/specializations/deep-learning 。也可以考虑bilibili上的；
吴恩达课程笔记：https://blog.csdn.net/tefuirnever/category_9287313.html https://github.com/fengdu78/
《动手学深度学习》：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh http://zh.d2l.ai/index.html
收集了不少高star开源项目，撑持搜索。ModelZoo ：https://modelzoo.co
深度学习，包含个标的目的： https://senliuy.gitbook.io/advanced-deep-learning/ 和 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43973503
深度学习建议：https://www.zhihu.com/question/26006703/answer/536169538
B站资料汇总： https://blog.csdn.net/dadapongi6/article/details/105668394

三、论文相关

https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers ：顶会都有accepted papers的页面，大师一般搜“顶会名字+年份+accepted paper”就可以找得到，以KDD 2019为例

四、NLP范围

CS224N视频：bilibili网站 https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
CS224N读后感：https://blog.csdn.net/cindy_1102/article/category/8804737
情感分词类博客： https://blog.csdn.net/ymmccc/article/details/88651527
张俊林博士的文章： https://zhuanlan.zhihu.com/c_188941548
NLP的数据调集： https://github.com/CLUEbenchmark/CLUEDatasetSearch
NLP总结性文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493 、 https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372
ABSA bert的代码调集： https://github.com/songyouwei/ABSA-PyTorch
NLP 预训练的数据集：https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus
NLP 预训练的数据集： https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
NLP民工的乐园: 几乎最全的中文NLP资源库 https://github.com/fighting41love/funNLP

五、视觉（CV相关）

CVPR论文： https://openaccess.thecvf.com/CVPR2020
论文加代码： https://paperswithcode.com/sota
李飞飞的：计算机视觉CS231n
开源图像、视频数据集：http://imageprocessingplace.com/root_files_V3/image_databases.htm
OpenCV-python： https://docs.opencv.org/3.4.3/index.html
CV简述的博客文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31727402

六、数学东西语言等

菜鸟教程：C++、python、linux、Docker等编程语言：https://www.runoob.com/
C、C++、Linux、gcc等入门教程：http://c.biancheng.net/cplus/
网站大全：https://iiter.cn/
数学册本：李航《统计学习方式》，西瓜书，深度学习（花书），《矩阵分析与应用》张贤达、《信息论基础》、《凸优化》鲍德、《数学之美》
PyTorch中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/
PyTorch中文网：https://www.ptorch.com/
《动手学深度学习》TF2.0版:https://github.com/TrickyGo/Dive-into-DL-TensorFlow2.0
科研学术搜索（撑持多网站） https://so.sciencesoft.cn/

七、就业建议

王喆的机器学习建议：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54089811
言有三建议：https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?postId=62131
数据布局：http://data.biancheng.net/view/173.html
数据布场所排场试：https://github.com/labuladong/fucking-algorithm
Leetcode ：https://leetcode-cn.com/
七月在线题库：https://www.julyedu.com/question/index/type/2
NLP建议篇： https://zhuanlan.zhihu.com/p/45802662

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