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awesome-AI-books 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Some awesome AI related books and pdfs for learning and downloading, also apply some playground models for learning

静默活体检测（Silent-Face-Anti-Spoofing）

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ppq 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打功能完整。

PPL Quantization Tool (PPQ) is a powerful offline neural network quantization tool.

Awesome-Deep-Learning-Resources 是一个资源清单，按主题汇总同类优质资源。

Rough list of my favorite deep learning resources, useful for revisiting topics or for reference. I have got through all of the content listed there…

pytorch-segmentation 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打实现清晰。

:art: Semantic segmentation models, datasets and losses implemented in PyTorch.

RAVE 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Official implementation of the RAVE model: a Realtime Audio Variational autoEncoder

Text_Classification 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Text Classification Algorithms: A Survey

visual-slam-roadmap 是用 Astro 编写的资源清单，按主题汇总同类优质资源。

Roadmap to become a Visual-SLAM developer in 2026

AIX360 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Interpretability and explainability of data and machine learning models

deepschool.io 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Deep Learning tutorials in jupyter notebooks.

sod 是用 C 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

An Embedded Computer Vision & Machine Learning Library (CPU Optimized & IoT Capable)

Bender 是用 Swift 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打速度快。

Easily craft fast Neural Networks on iOS! Use TensorFlow models. Metal under the hood.

ganspace 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Discovering Interpretable GAN Controls [NeurIPS 2020]

deeptraffic 是用 JavaScript 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

DeepTraffic is a deep reinforcement learning competition, part of the MIT Deep Learning series.

Awesome-pytorch-list 翻译工作进行中......

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Deep_Learning_Machine_Learning_Stock 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Deep Learning and Machine Learning stocks represent promising opportunities for both long-term and short-term investors and traders.

quiver 是用 JavaScript 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Interactive convnet features visualization for Keras

NLP-Models-Tensorflow 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Gathers machine learning and Tensorflow deep learning models for NLP problems, 1.13 < Tensorflow < 2.0

dl-colab-notebooks 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Try out deep learning models online on Google Colab

Top-Deep-Learning 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Top 200 deep learning Github repositories sorted by the number of stars.

pytorch-fcn 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

PyTorch Implementation of Fully Convolutional Networks. (Training code to reproduce the original result is available.)

Practical_DL 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

DL course co-developed by YSDA, HSE and Skoltech

自然语言处理、知识图谱、大语言模型，Agent等技术的前沿追踪、研究与应用。

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fast-wavenet 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打速度快。

Speedy Wavenet generation using dynamic programming :zap: