记录我参加的Datawhale组队学习,包括学习笔记和习题解答。
在线阅读地址:https://relph1119.github.io/my-team-learning
docs---------------------------------------学习笔记 notebook-----------------------------------JupyterNotebook格式笔记 +---pandas20---------------------------------第20期Pandas学习 +---knowledge_graph_basic21------------------第21期自然语言处理实践(知识图谱) +---ensemble_learning23----------------------第23期集成学习 +---ensemble_learning24----------------------第24期集成学习 +---ensemble_learning25----------------------第25期集成学习 +---gnn_learning26---------------------------第26期图神经网络 +---pumpkin_learning27-----------------------第27期吃瓜课程(西瓜书+南瓜书) +---transformers_nlp28-----------------------第28期基于Transformers的自然语言处理 +---matplotlib_learning29--------------------第29期数据可视化 +---tree_ensemble30--------------------------第30期树模型与集成学习 +---unusual_deep_learning31------------------第31期水很深的深度学习 +---recommender_system32---------------------第32期推荐系统 +---pytorch_learning35-----------------------第35期深入浅出Pytorch +---lee_ml37---------------------------------第37期李宏毅机器学习 +---pytorch_rechub_learning38----------------第38期使用PyTorch复现推荐模型 +---intel_openvino_learning39----------------第39期Intel带你初识视觉识别 +---intel_openvino_advanced_learning40-------第40期Intel OpenVINO高级课程 +---Interpretable_machine_learning44---------第44期可解释性机器学习 +---cs224w_learning46------------------------第46期CS224W图机器学习 QASystemOnMedicalGraph---------------------基于医疗领域知识图谱的问答系统源码 requirements.txt---------------------------运行环境依赖包
【1】第20期组队学习-Pandas(joyful-pandas)
【2】第21期组队学习-自然语言处理实践(知识图谱)
【3】基于医疗领域知识图谱的问答系统
【4】第23/24/25期组队学习-集成学习
【5】第26期组队学习-图神经网络
【6】第27期组队学习-吃瓜教程
【7】第28期组队学习-基于Transformers的自然语言处理
【8】第29期组队学习-Matplotlib可视化
【9】Matplotlib 50题从入门到精通
【10】第30期组队学习-树模型与集成学习
【11】第31期组队学习-水很深的深度学习
【12】第32期组队学习-推荐系统
【13】第35期组队学习-深入浅出Pytorch
【14】第37期组队学习-李宏毅机器学习
【15】第38期组队学习-使用PyTorch复现推荐模型
【16】OpenVINO for CV Applications(Beginner Level)
【17】OV300 for CV Applications Advanced Level
【18】可解释性机器学习-同济子豪兄
【19】CS224W图机器学习-同济子豪兄
Python 3.8 Windows环境
安装相关的依赖包
pip install -r requirements.txt
set HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:19180
set HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:19180
设置代理之后,启动Jupyter Notebook
jupyter notebook
- Windows10下安装Neo4j参考文档
- 如果是JDK1.8,可下载Neo4j V3.5.26版本
执行以下命令安装pytorch
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
执行以下命令安装pytorch geometric
conda install pytorch-geometric -c rusty1s -c conda-forge
conda install ray-tune -c conda-forge
docsify serve ./docs