本项目为2024年PyCon会议准备，提供关于现代深度学习基础知识及PyTorch的深入教程材料，旨在帮助参与者掌握深度学习的核心概念和实用技能。
这是一个面向中文读者的深度学习教科书，每一小节都是可以运行的 Jupyter 记事本，配套视频，旨在通过实践教授深度学习的基础和进阶知识。学习者可以自由修改代码和参数，获取及时反馈，积累深度学习的实战经验。该项目已被全球70多个国家的500多所大学用于教学。
Creative ML是一个基于JAX、PyTorch和Numpy的机器学习课程，提供丰富的实践示例和笔记本，适合初学者和有经验的研究者，涵盖创意机器学习的不同方面。
一个深度学习论文的学习项目，包含超过60篇论文的代码实现和详细注释，支持在线阅读和中文版。
《2000 Machine Learning Prompts》是一个全面的资源，旨在帮助爱好者学习和实验机器学习，使他们熟悉其功能和在不同上下文中的应用。
一个可助开发者快速掌握 Rust 语言的开源项目，通过 100 道练习题练习，学习 Rust 编程语言的语法、系统类型、标准库使用以及生态系统等。
这是一个为自然语言处理初学者设计的教程，提供了基础知识、常用工具和实践项目，帮助新手快速入门NLP领域。
Semantic Kernel 是一个轻量级的开源框架，通过 Semantic Kernel 您可以快速使用不同编程语言(C#/Python/Java)结合 LLMs(OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face 等模型)构建智能应用。
一个内容完善易懂的 Python 学习资料，讲的很详细，也很全面。
一个关于如何通过拍摄 ROM 芯片的显微照片来还原固件二进制代码的教程项目，提供从拍摄到提取二进制数据的完整流程和示例，适用于多种类型的 ROM 芯片。
本项目为国立台湾大学2023年秋季开设的《深度学习在音乐分析与生成》课程的教学材料，致力于帮助学生掌握深度学习技术在音乐领域的应用。
Kanalize 是一个简单的工具，旨在为开发者生成开源项目创意。当你感到无聊并想要尝试新东西时，它可以帮助你找到有趣的项目想法。
一个开源项目，主要探讨和学习人工智能、深度学习的计算机系统设计，围绕着在华为昇腾工作中积累和构建的AI系统全栈内容。
该项目提供了多种基本数据结构和常见算法的简明示例，旨在帮助初学者和计算机科学学生理解和学习这些概念。它支持Python编程语言，包含了链表、栈、队列等基本数据结构的实现，以及排序、图形算法等常见算法的示例，易于理解和实践。
