TensorFlow 2.0中文开源书项目:日赞700,登上GitHub热榜

TensorFlow2.0正式版已发布一段时间,但目前系统性的相关教程还不够多。这个登上GitHub趋势榜的项目今日已获得700多赞,内容简单易懂,适合初学者和迁移到tf2.0的开发者使用。
深度学习中绕不开的便是对算法框架的实际使用了。如果没有娴熟的工程实践能力,很多优秀的算法设计就无法真正使用。TensorFlow2.0正式版已发布了一段时间,然而过去使用TensorFlow1.x版本的开

跨专业自学NLP,这个90后撸出了开源类库HanLP,已在GitHub收获1.5W星

截止2019年10月底,一款名为HanLP的自然语言处理类库在GitHubStar数达到了15.5K,超过了宾夕法尼亚大学的NLTK、斯坦福大学的CoreNLP、哈尔滨工业大学的LTP。这是一款由一系列模型与算法组成的自然语言处理(NLP)开发工具包。
你或许想象不到,这款NLP工具包被开发出来时,它的作者何晗,还是一位日语专业的大二学生。如今,在攻读博士期间,何晗又创作了一本《自然语言处理入

从Python代码到APP,你只需要一个小工具:GitHub已超3000星

机器学习开发者想要打造一款App有多难?事实上,你只需要会Python代码就可以了,剩下的工作都可以交给一个工具。近日,Streamlit联合创始人AdrienTreuille撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit,这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源app构建框架。这款工具可以在你写Python代码的时候,实时更新你的应用。目前,Streamlit的GitHubSt

AI免费公开课一网打尽!14个类别、230门课程,GitHub标星6k+

【大咖·来了第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》

Readenoughsoyoustartdevelopingintuitionsandtrustintuitionsandgoforit!
通过大量阅读来培养直觉,相信自己的直觉并大胆实践!
——GeoffreyHinton

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要说这两年最火的机器

大盘点:8月Github上7个值得关注的数据科学项目

准备好在机器学习之路上再迈出一大步了吗?使用试验性数据集、流行的数据科学库和框架是个好的开始,但如果想在竞争中脱颖而出,必须有所突破,使自己与众不同。
最佳途径就是运用数据科学领域最新技术完成项目。想成为计算机视觉领域的专家吗?那就去学习最先进的目标检测算法。如果希望在自然语言处理(NLP)方面有所建树,那就学习Transformer模型的各种特性和分支。
重点是,要一直有所准备并乐于钻研最

机器学习免费跑分神器:集成各大数据集,连接GitHub就能用

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搞机器学习的小伙伴们,免不了要在各种数据集上,给AI模型跑分。
现在,PaperswithCode (那个以论文搜代码的神器)团队,推出了自动跑分服务,名叫sotabench,以跑遍所有开源模型为己任。
有了它,不用上传代码,只要连接GitHub项目,就有云端GPU帮你跑分;每次提交了新的commit,系统又会自动更

GitHub上Star最高的5个机器学习项目,最后一个可惜了!

机器学习正在高速发展当中,想要找到实用、先进的机器学习项目,首选就是GitHub,GitHub的Stars是评判一个项目受欢迎程度的标准之一。今天我们将和大家分享5个GitHub上关注度最高的5个机器学习开源项目

1)face-recognition 

世界上最简单的面部识别工具,它为Python和命令行提供了一个应用程序编程接口(API)。它可以被用来识别图像中的人脸。它使用dl

五月GitHub最热机器学习项目都在这里了

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您的五月余额已不足,这个月最新最火的机器学习项目都看过了吗?
MybridgeAI博客从将近250个机器学习开源项目中找到了标星数排名最靠前的Top10项目,涵盖视觉问答、对象检测、自动生成评论等多个维度。
一起来看看吧~
第1名:Pythia
Pythia是Facebook人工智能实验室出品的视觉和语言多模式研究的

GitHub万星的中文机器学习资源:路线图、视频、学习建议全在这

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再也不用在学机器学习之前先恶补英语了,这儿有一套超热门的优质中文资源可以选择。
这套名叫AILearning的GitHub资源,汇集了30多名贡献者的集体智慧,把学习机器学习的路线图、视频、电子书、学习建议等中文资料全部都整理好了。
目前资源在GitHub上已经有一万颗Star,微博网友:好人一生平安。

事不宜迟

Python机器学习资源菜单,选库找工具不愁,GitHub精选列表都齐了

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用Python搞机器学习、数据科学,需要很多相关的资料,各种库、工具,都是常用、常找、常查的内容。
最近,维也纳的数据科学家FlorianRohrer把这类相关资料整理成了一个Python机器学习工具合辑,可以照着更新一下自己的收藏夹了。
四十几类项目
整个列表中,包含超过40类内容:
核心工具、Pandas和Jup