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【资源整理】AI学习网站推荐 tangnian2023-07-25 14:48:16 回复 查看 经验交流
【资源整理】AI学习网站推荐

链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/544205273

一、机器学习

  1. 林轩田和李宏毅的机器学习

  2. 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/

  1. 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

  2. 普适性较好地论坛网站(内含各个方向): https://www.6aiq.com/

  3. 丰富的机器学习和深度学习资料:https://home.apachecn.org/docs/

  4. 丰富资料:https://github.com/princewen/DeepLearning-500-questions

二、深度学习

  1. 吴恩达老师课程- 人人 AI - 知学堂 (zhihu.com)

  2. 吴恩达课程笔记:https://blog.csdn.net/tefuirnever/category_9287313.html

  3. 《动手学深度学习》:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

  4. 收集了不少高star开源项目,支持搜索。ModelZoo :https://modelzoo.co/

  5. 深度学习,包含个方向:https://senliuy.gitbook.io/advanced-deep-learning/ 和 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43973503

  6. 深度学习建议:https://www.zhihu.com/question/26006703/answer/536169538

  7. B站资料汇总: https://blog.csdn.net/dadapongi6/article/details/105668394

三、论文相关

  1. https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers:顶会都有accepted papers的页面,大家一般搜“顶会名字+年份+accepted paper”就可以找得到,以KDD 2019为例

四、NLP领域

  1. CS224N视频:bilibili网站 https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

  2. CS224N读后感:https://blog.csdn.net/cindy_1102/category_8804737.html

  3. 情感分词类博客:https://blog.csdn.net/ymmccc/article/details/88651527

  4. 张俊林博士的文章: https://zhuanlan.zhihu.com/c_188941548

  5. NLP的数据集合: https://github.com/CLUEbenchmark/CLUEDatasetSearch

  6. NLP总结性文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493、 https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372

  7. ABSA bert的代码集合: 

    https://github.com/songyouwei/ABSA-PyTorch

    NLP 预训练的数据集:https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus

  8. NLP 预训练的数据集: https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm

  9. 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)

  1. CVPR论文: https://openaccess.thecvf.com/CVPR2020

  2. 论文加代码:https://paperswithcode.com/sota

  3. 李飞飞的:计算机视觉CS231n

  4. 开源图像、视频数据集:https://imageprocessingplace.com/root_files_V3/image_databases.htm

  5. OpenCV-python: https://docs.opencv.org/3.4.3/index.html

  6. CV简述的博客文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31727402

六、数学工具语言等

  1. 菜鸟教程:C++、python、linux、Docker等编程语言:https://www.runoob.com/

  2. C、C++、Linux、gcc等入门教程 :http://c.biancheng.net/cplus/

  3. 网站大全:https://iiter.cn/

  4. 数学书籍:李航《统计学习方法》,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》

  5. PyTorch中文文档:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/

  6. PyTorch中文网 :https://www.ptorch.com/

  7. 《动手学深度学习》TF2.0版:https://github.com/TrickyGo/Dive-into-DL-TensorFlow2.0

  8. 科研学术搜索(支持多网站) https://so.sciencesoft.cn/

七、就业建议

  1. 王喆的机器学习建议:https://zhuanlan.zhihu.com/p/54089811

  2. 言有三建议:https://tianchi.aliyun.com/forum/post/62131

  3. 数据结构:

    http://data.biancheng.net/view/173.html

    数据结构面试:https://github.com/labuladong/fucking-algorithm

  4. Leetcode :https://leetcode.cn/

  5. 七月在线题库:https://www.julyedu.com/question/index/type/2

  6. NLP建议篇: https://zhuanlan.zhihu.com/p/45802662

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