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贾维斯的小屋

github高星项目

更新日期:2019年10月30日

地址 描述
https://github.com/dragen1860/TensorFlow2.0Tutorials TensorFlow 2.0 Tutorials and Examples, CNN, RNN, GAN tutorials, etc. TF 2.0版入门实例代码,实战教程
https://github.com/ageron/tf2_course 用tf.keras和Tensorflow2.0做深度学习任务的jupyter教程
https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models 基于tensorflow2.0的生成式模型合集
https://github.com/czy36mengfei/tensorflow2_tutorials_chinese tensorflow2.0中文教程
https://github.com/ageron/handson-ml2 《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow》一书的例程
https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers 这是来自于terryum整理的一份自2012年起被引用最多数量的深度学习论文列表
https://github.com/aikorea/awesome-rl 这是来自于aikorea整理的一份关于强化学习的代码、论文、应用、教程的清单
https://github.com/nightrome/really-awesome-gan 这是来自于nightrome整理的一份关于生成式对抗网络的代码、论文、应用、教程的清单
https://github.com/bulutyazilim/awesome-datascience 这是来自于bulutyazilim整理的一份关于数据科学在学习和应用实际问题的代码、论文、教程的清单
https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision 这是来自于jbhuang0604整理的一份关于计算机视觉的论文、教程、书籍、框架实现等的清单
- https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers - https://github.com/edobashira/speech-language-processing 这是来自于jbhuang0604整理的自动语音识别、语音识别、语音合成、语言建模的论文、代码等资料
https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese 一个上万star的资料整理,2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记
https://github.com/gopala-kr/meta-learning 元学习(meta-learning)相关文献资源大列表
https://github.com/hibayesian/awesome-automl-papers 自动机器学习(auto machine learning)相关资源列表
https://github.com/weiaicunzai/awesome-image-classification 图像分类作为计算机视觉的经典任务。一直被学者们研究探讨,本文介绍并比较了2014年以来较为出色的图像分类论文与代码
https://github.com/machinelearningmindset/deep-learning-ocean#what-s-the-point-of-this-open-source-project GitHub上的一份深度学习资源,涵盖深度学习的各个方面,包括论文、数据集、课程、图书、博客、教程、框架等
https://github.com/barebell/DA 本文整理了近几年期刊会议上领域自适应学习相关的论文与代码
https://github.com/wanghaisheng/awesome-ocr 超强合集:OCR文本检测干货汇总(含论文、源码、demo等资源)
https://github.com/chichilicious/awesome-zero-shot-learning 深度学习工程师Shrisha Bharadwaj在Github罗列了Zero-Shot Learning相关资源大列表,主要是零样本物体识别系列,列出了近几年顶级会议上关于这一话题的相关论文,零样本学习系列还有其他话题
https://github.com/geekinglcq/CDCS 国内算法竞赛的各个优胜解决方案
https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book 本项目对周志华老师的《机器学习》西瓜书里比较难理解的公式加以解析,以及对部分公式补充具体的推导细节
https://github.com/shunliz/Machine-Learning 机器学习原理的资源,前半部分关注数学基础,机器学习和深度学习的理论部分,详尽的公式推导,后半部分关注工程实践和理论应用部分
https://github.com/aikorea/awesome-rl 强化学习相关资源
https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets 汇总了非常多的公开数据集
https://github.com/kamyu104/LeetCode-Solutions Python / C++ 的LeetCode参考实现
https://github.com/D-X-Y/Awesome-NAS 神经网络结构搜索相关论文与代码
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