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Python - 按星星数量排名的前100个深度学习GitHub仓库

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本列表整理了按GitHub stars数量排名的前100个专注于深度学习领域的Python项目，反映了当前社区内最热门和最具影响力的开源资源。 根据星星数量排序的前100名深度学习GitHub存储库。

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  • Python - 按星星数量排名的前100个深度学习GitHub仓库
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    本列表整理了按GitHub stars数量排名的前100个专注于深度学习领域的Python项目，反映了当前社区内最热门和最具影响力的开源资源。 根据星星数量排序的前100名深度学习GitHub存储库。
     
  • GitHub-Tracker：追踪排名前十的GitHub软件库列表
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    GitHub-Tracker是一个工具或服务，专门用于监控和展示GitHub平台上最受欢迎的前十个软件仓库，帮助用户了解当前最热门的技术趋势。 GitHub追踪器 跟踪排名前100的GitHub软件库。 贡献 任何对该项目的贡献都将受到欢迎！如果您想提供帮助，请随时尝试一下。 您可以通过提出问题或对已存在的类似问题进行投票及加入讨论来做出最简单的贡献。您可以在相关页面上找到现有问题并打开新问题。 如果发现缺少信息，也可以通过拉取请求的形式提交修改建议。 费用表 由于操作GitHub Tracker所需的后端服务成本较高，我为此项目花费了不少钱。 本质上，我需要支付每月的GCP账单。这限制了我可以经常处理GitHub Tracker等数据的能力。因为我不能为这个项目烧钱—尽管我很乐意为之投入大量资金，因为这是我喜欢的项目。 对于如何解决这个问题，如果您有任何想法，请告诉我。
     
  • 仓库：我的星球
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    《仓库：我的星球》是一篇以独特视角审视日常生活的作品。在一个充满物品却不见人的仓库里，每件物件都有自己的故事和情感，它们在这里构建了一个奇妙而独立的世界。 星球：我的仓库
     
  • 在GitHub上的几个深度学习项目实战
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    本文将带领读者深入了解并实践GitHub上精选的几个深度学习项目，适合对机器学习和深度学习感兴趣的开发者。通过实际操作，帮助读者提升编程技能及理解复杂算法。 该文档详细整理了一些在GitHub上的深度学习实战项目。
     
  • 此仓库拥有299颗星星：没错，这里有299个star
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    这个GitHub仓库因其卓越的功能和优秀的代码质量吸引了广泛的社区关注，目前收获了299位贡献者的点赞支持。 确实如此！灵感来自@RealPeha，不过我是在AWS Lambda和API Gateway上使用webhook实现的，因此它是无服务器的。 如果您想设置一个无服务器的GitHub Webhook接收器，请参考上述方法。
     
  • PyTorch代码详解：深度学习入门（廖星宇）
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    《PyTorch代码详解：深度学习入门》由廖星宇编写，本书以简洁明了的方式介绍了使用PyTorch进行深度学习的基础知识和实践技巧。适合初学者快速上手深度学习项目。 《深度学习入门之PyTorch代码》是由廖星宇编写的一套教程，旨在通过实际的代码示例引导初学者了解如何使用PyTorch进行深度学习。作为Facebook开源的一个强大框架，PyTorch以其灵活性和易用性在学术界和工业界都得到了广泛应用。 本教程涵盖了多个知识点： 1. **环境搭建**：介绍如何安装Python环境、获取并配置PyTorch库及其依赖项（如torchvision用于图像处理）。 2. **基本数据结构**：讲解Tensor（张量），这是PyTorch中表示多维数组的基本数据类型，包括其创建方法和操作技巧。 3. **自动求导机制**：介绍Autograd系统，它是实现反向传播的基石，并解释如何使用它来简化模型训练过程中的梯度计算。 4. **构建神经网络**：通过`torch.nn`模块指导读者定义各种类型的神经网络架构（如线性层、卷积层和池化层），并展示如何将这些组件组合起来形成复杂的网络结构。 5. **优化器与损失函数的选择**：讲解不同优化算法（例如SGD、Adam）和损失函数（比如交叉熵损失）的使用，以帮助读者最小化训练误差。 6. **模型训练流程详解**：涵盖从数据预处理到通过数据加载器进行训练、验证及测试的过程，并提供有关如何保存与恢复模型的知识点和技术细节。 7. **卷积神经网络(CNN)**：利用实例展示如何应用PyTorch来实现经典CNN架构，如LeNet、VGG和ResNet等，用于执行图像分类任务。 8. **循环神经网络(RNN)及LSTM**：解释RNN与长短期记忆(LSTM)模型的工作原理及其在处理序列数据（例如自然语言文本分类或机器翻译）中的应用。 9. **自注意力机制与Transformer架构**：如果教程深入到高级部分，可能会探讨NLP领域的一项重大突破——基于自注意力和Transformer的最新技术进展。 此外，《深度学习入门之PyTorch代码》还可能包含一些实际项目案例（如图像分类、语义分割及情感分析），以帮助读者将理论知识应用于实践，并提高动手能力。通过本教程的学习，初学者不仅能够掌握使用PyTorch的基本技巧，还能深入了解其背后的原理机制和工作方式，为进一步深入研究奠定坚实基础。
     
  • 三星健康步数排名插件.apk
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    三星健康步数排名插件是一款专为Samsung Health设计的应用程序扩展，它能够显示用户的步数在全球或特定范围内的排名情况，激励用户更积极地参与健身活动。 三星健康步数排行插件.apk
     
  • GitHub上最热门的57个深度学习开源项目
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    本简介整理了GitHub上最受欢迎的57个深度学习开源项目，涵盖计算机视觉、自然语言处理等领域，旨在为开发者和研究者提供灵感与技术支持。 GitHub上最受欢迎的57个深度学习开源项目。
     
  • GitHub上最热门的57个深度学习开源项目
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    本简介汇总了GitHub平台上受到广泛关注与高度评价的57项深度学习开源项目，涵盖图像识别、自然语言处理等多个领域。 本段落总结了 GitHub 上最受欢迎的 57 个深度学习开源项目，涵盖了多个方面如 TensorFlow、Caffe、Neural style 等。 TensorFlow 是谷歌开发的一个机器学习系统，支持深度学习，并使用计算流图形来表达复杂的数学运算，具备自动分化和灵活的 Python 接口功能。 Caffe 则是一个高效的开源框架，适用于模型定义及优化设置等任务。它能够运行大量数据与高效模型操作。 Neural style 是一个基于 Torch 的神经网络算法实现项目，可以让机器模仿已有画作风格来重新绘制图片。 Deep Dream 为一款图像识别工具，可以将图片分类并生成艺术化的结果。 Keras 则是一个用 Python 编写的深度学习库，支持卷积和递归等类型的神经网络，并可在 Theano 和 TensorFlow 上运行。 RocAlphaGo 是一个独立项目，重新实现了 DeepMind 在 2016 年发表的关于围棋研究的内容。 TensorFlow Models 包含了一系列基于 TensorFlow 的机器学习模型实践案例。 Neural Doodle 则是一个使用深度神经网络进行艺术创作的应用程序，可以将照片转换为无缝纹理、改变图片风格等。 CNTK 是微软开发的一个高效工具包，能够利用图形处理单元的能力来加速计算过程。 TensorFlow Examples 提供了适合初学者的 TensorFlow 教程和代码示例，并附有详细的笔记与解释说明。 ConvNet JS 利用 JavaScript 实现了一个神经网络并提供了基于浏览器展示的功能演示。 Torch 是一个科学计算框架，支持机器学习算法实现且易于使用，提供高效的运算性能。 OpenFace 基于深度学习技术构建了面部识别系统，并依据谷歌的论文《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》进行开发。 MXNet 则是一个轻量级、灵活并适合分布式环境下的移动设备使用的框架，支持多种编程语言如 Python, R 等。 Theano 是一个用于高效解决多维数组计算问题的 Python 库，能够定义和优化数学表达式运算过程。 Leaf 是一个开源机器学习平台，为构建经典或深度混合模型提供了强大工具与资源。