如何在Windows上开发Python?微软有一个官方教程
Python开发在Win上做吗?当然是用官方的MS终端和VS码
40行Python代码实现卷积特征可视化
Heartrate:实时、动态、可视化地监控Python程序的运行,就像追逐心跳一样
四种高性能数据类型,Python集合帮助您优化代码和简化任务
PySpark源代码分析教你使用Python调用高效的Scala接口,处理大规模数据分析
工具和技术
古人说:“一个工人要想把活干好,必须先把工具磨快。”。使用工具的质量和技巧与我们的学习效果密切相关。要列出AI学习中使用的重要工具,我们应该从深度学习框架开始。
深度学习框架
2019年,ML框架之战只剩下两个强大的玩家:PyTorch和TensorFlow。研究人员大量涌向PyTorch,而TensorFlow仍是行业首选。因此,本部分重点筛选出这两个框架的相关教程。
TensorFlow和PyTorch之争,哪个框架最适合深度学习
PyTorch称霸学界,TensorFlow坚守行业,ML框架之争何去何从?
一行代码切换TensorFlow和PyTorch,模型训练也可以使用两个框架
Texar-PyTorch:在PyTorch中集成TensorFlow的最佳特性
1.张量流
英语教程太难啃了?这是TensorFlow2.0的中文教程
TensorFlow 2.0中文开源图书项目:日赞700,登上GitHub热榜
请快速粘贴和复制,这是一个很好的张量流代码集
你真的能正确调试TensorFlow代码吗?
Tensorflow Lite人体姿态跟踪功能上线:基于PosNet的实时人体姿态估计
如何在TensorFlow 2.0中构建强化学习代理
TensorFlow 2.0中tf.keras和keras有什么区别?为什么以后一定要用tf.keras?
2.PyTorch
总结一句话,核心开发者全面解读PyTorch的内在机制
60分钟上手PyTorch,官方教程教你训练第一个深度学习模式
最喜欢的收藏:PyTorch常用代码段整理收藏
乐村强烈推荐PyTorch官方权威教程书来了,出乎意料的通俗易懂
PyTorch的进阶之路:张量与梯度
PyTorch的进阶之路:如何实现线性回归
PyTorch进阶之路:利用逻辑回归实现图像分类
PyTorch进阶之路:在GPU上训练深度神经网络
PyTorch最佳实践,如何才能写出漂亮的代码
分布式介绍,如何用PyTorch实现多GPU分布式训练
五天的深入学习,这里有一门PyTorch实践课程
三四行代码创建了元学习的核心,L2L的PyTorch元学习库现在是开源的
超级原版快110倍,是PyTorch的CPU到GPU张量迁移工具的开源
基于PyTorch的“Keras”:除核心逻辑外的所有包
基于PyTorch的CV模型框架,北京大学学生产生了TorchCV
其他工具
1.神奇的编辑
Vim,世界上最好的编辑器:如何实时完成1700多页的数学笔记
最好的文本和公式编辑器,这套数学笔记工件是给你的
Mathpix,一个免费的数学神器,发布了一个移动版本来一起写一个更快的公式
公式免费转LaTex代码,截图和转换一气呵成,一个月1000次免费
写LaTeX代码要看结果?这个编辑器允许你“所见即所得”
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2.代码完成武器
北京大学生产的DL时代的代码完成武器,已经远远超过了语言模型
你是一个成熟的AI,应该学会自己完成Python代码
AI加持,Kite增加智能补码功能:运算减半,实时完成
3.饭桶
如何优雅地向别人介绍高端大气的Git
您可能不太会使用的10个Git命令
你怎么能走在潮流的最前沿,而不是Git那些奇怪的技能
按照Git的说法,程序员的作息是经过计算的:同样是熬夜,他为什么发那么多?
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