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AILearners
机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、各种算法等AI领域相关技术的路线、教程、干货分享。笔记有：机器学习实战、剑指Offer、cs231n、cs131、吴恩达机器学习、cs224n、python自然语言处理实战
Algorithm_Interview_Notes-Chinese
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
ASRT_SpeechRecognition
A Deep-Learning-Based Chinese Speech Recognition System 基于深度学习的中文语音识别系统
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An introduction series to Reinforcement Learning (RL) with comprehensive step-by-step tutorials.
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[验证码识别-训练] This project is based on CNN5/DenseNet+BLSTM/LSTM+CTC to realize verification code identification. This project is only for training the model.
configs
用来存放springcloud学习过程中统一配置文件的位置
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C++ 匠心之作 从0到1入门资料
Semantic-segmentation
采用Pytorch的入门语义分割项目，支持的网络有Unet和Segnet；遥感语义分割；Unet；Segnet；Remote sensing semantic segmentation；
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BluceHan/Semantic-segmentation
采用Pytorch的入门语义分割项目，支持的网络有Unet和Segnet；遥感语义分割；Unet；Segnet；Remote sensing semantic segmentation；
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计算机类常用电子书整理，并且附带下载链接，包括Java，Python，Linux，Go，C，C++，数据结构与算法，人工智能，计算机基础，面试，设计模式，数据库，前端等书籍
BluceHan/CS224n-winter-together
an Open Course Platform for Stanford CS224n (2020 Winter)
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基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统，以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设和前端访问功能。
BluceHan/Deep-Learning
深度学习的实战项目
BluceHan/Deep-Learning-1
:computer:深度学习实战：手写数字识别、Discuz验证码识别、垃圾分类、语义分割
BluceHan/docker_practice
Learn and understand Docker technologies, with real DevOps practice!
BluceHan/fucking-algorithm
刷算法全靠套路，认准 labuladong 就够了！English version supported! Crack LeetCode, not only how, but also why.
BluceHan/garbage_classify
最严垃圾分类政策自7月1日颁布，如何进行垃圾分类已经成为居民生活的灵魂拷问。但是，没关系！AI在垃圾分类的应用可以成为居民的得力助手。本次垃圾分类挑战杯，目的在于构建基于深度学习技术的图像分类模型，实现垃圾图片类别的精准识别，大赛参考深圳垃圾分类标准，按可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四项分类。
BluceHan/hosreg_parent
BluceHan/introRL
Intro to Reinforcement Learning (强化学习纲要）
BluceHan/IT_book
本项目收藏这些年来看过或者听过的一些不错的常用的上千本书籍，没准你想找的书就在这里呢，包含了互联网行业大多数书籍和面试经验题目等等。有人工智能系列（常用深度学习框架TensorFlow、pytorch、keras。NLP、机器学习，深度学习等等），大数据系列(Spark,Hadoop,Scala,kafka等)，程序员必修系列（C、C++、java、数据结构、linux，设计模式、数据库等等）
BluceHan/JavaFamily
【Java面试+Java学习指南】 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识。
BluceHan/leetcode-master
LeetCode 刷题攻略：配思维导图，各个类型的经典题目刷题顺序、经典算法模板，以及详细图解和视频题解。这里精选的题目都不是孤立的，而是由浅入深一脉相承的，相信只要按照刷题攻略上的顺序来学习，一定会有所收获！给个star支持一下吧！
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PyTorch 官方中文教程包含 60 分钟快速入门教程，强化教程，计算机视觉，自然语言处理，生成对抗网络，强化学习。欢迎 Star，Fork！
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《统计学习方法》（第二版）习题解答，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/statistical-learning-method-solutions-manual
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