由DAIR.AI分享关于机器学习、自然语言处理和人工智能的所有相关主题的课程笔记，涵盖广泛，适合学习和参考。
Lecture Mate 是一个旨在提高学习效率的工具，通过快速检索所需信息，帮助用户节省宝贵的复习时间。它可以有效地整合和管理学习资料，使得考试准备变得更加轻松高效。
一个机器学习算法的实现项目，专注于使用numpy库从零开始构建神经网络和Transformer模型，旨在帮助理解和学习机器学习的核心概念
Python机器学习库
Dataflowr Notebooks是一组用于数据科学和机器学习任务的Jupyter笔记本，旨在提供可重用的代码示例和模板，帮助用户高效进行数据分析和模型开发。
一个开源的 AI 学习资料库，主要整理了人工智能、机器学习、深度学习、搜索系统、推荐系统、广告系统等领域的学习资料。
用Rust和Ratatui库构建的神经网络学习玩贪吃蛇游戏，支持自定义训练和可视化展示。该项目利用神经网络技术，让AI通过不断训练来优化贪吃蛇的游戏策略，同时提供可视化界面以便于用户观察训练过程和游戏状态。
一个关于具身人工智能领域的阅读资源导航库，收集整理了机器人学习、计算机视觉、视频生成等多个方向的论文列表、社区资源、课程资料和研究工具，为研究者提供系统化的学习参考
一个包含丰富图表、指南、教程和代码的项目，旨在帮助用户在100天内掌握机器学习知识。
一个专注于机器学习系统设计的资源库，提供端到端的示例和设计文档，帮助理解和应用机器学习系统设计的核心概念。
一个专注于从NLP和计算机视觉（CV）的基础知识到视觉语言模型（VLM）前沿技术的系列教程，提供学习路线图，涵盖Word2Vec等基础知识，并逐步深入视觉语言模型技术，适合初学者和有经验的开发者。
Magnetron是自制的迷你版PyTorch，从零开始构建，旨在提供一个简单而强大的深度学习框架，适合研究和生产使用。它的设计初衷是帮助用户更好地理解深度学习的基本原理，并在此基础上进行模型的构建与训练。
《算法（第4版）》一书中用现代C++实现的算法代码库，涵盖了大量经典算法和数据结构，适合学习和理解算法的现代实现，提供详细的注释和文档，便于学习和应用。
