全栈机器学习工程课程列表

全栈机器学习工程课程列表 这是来自伯克利、哈佛、斯坦福和麻省理工学院等顶尖大学的可公开访问的机器学习专家的精选列表。它还包括来自大型和经验丰富的公司的机器学习项目案例研究。该列表按主题和专业领域细分。Python 是首选语言，因为它涵盖了端到端的机器学习工程。 | #机器学习

pytorch handbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其

pytorch handbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行 || #机器学习 #电子书

包含各种AI和ML领域的GitHub仓库列表，按不同的主题和技术分类，提供了大量与自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）

包含各种AI和ML领域的GitHub仓库列表，按不同的主题和技术分类，提供了大量与自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）、计算机视觉、数据科学、机器学习、机器学习运维（MLOps）和数据工程等领域相关的项目链接。

用于机器人学习和具身AI领域研究的模块化框架

用于机器人学习和具身AI领域研究的模块化框架 RoboHive 生态系统包含一系列预先存在的和新颖的环境，包括 Shadow Hand 的灵巧操纵、Franka 和 Fetch 机器人的全臂操纵任务以及各种四足运动任务。 与之前的作品相比，RoboHive 提供了精简且统一的任务界面，利用最新的模拟绑定，具有丰富的视觉多样性任务，并支持现实世界开发的通用硬件驱动程序。 RoboHive 的统一界面为研究人员提供了一个方便且易于访问的平台来研究多种学习范式，例如模仿、强化、多任务和分层学习。 RoboHive 还包括大多数环境的专家演示和基线结果，为基准测试和比较提供了标准。 特征： 最广泛、多样化的任务集合 完全可定制的视觉丰富的任务，专为行为泛化而设计。 奖励不可知的任务成功指标 支持多种算法系列+预训练基线 Sim 和硬件无关的机器人类，可在 sim <> real 之间轻松转换 远程操作支持。人类+专家数据集 | #框架

自动化分布式深度学习系统，在分布式集群上自动化训练深度学习模型

自动化分布式深度学习系统，在分布式集群上自动化训练深度学习模型 DLRover 自动在分布式集群上训练深度学习模型。它可以帮助模型开发人员专注于模型架构，而无需关心任何工程方面的事情，比如硬件加速、分布式运行等。现在，它为 K8s/Ray 上的深度学习训练作业提供自动化运维。主要特点为 Automatic Resource Optimization自动优化作业资源，提高训练性能和资源利用率。 动态数据分片，动态分配训练数据给每个worker而不是平分，更快的worker更多数据。 容错，单节点故障转移，无需重新启动整个作业。 自动缩放，在节点级别和 CPU/内存级别自动扩展/缩减资源。 |#机器学习

《DeepSeek学习资料-浙江大学.zip》

《DeepSeek学习资料-浙江大学.zip》 简介：《DeepSeek学习资料-浙江大学.zip》是由浙江大学相关团队整理的关于DeepSeek的学习资料，以压缩包形式呈现。资料可能包含DeepSeek的技术原理、应用场景、使用教程等多方面内容。或许有对DeepSeek架构、算法的深入解析，帮助学习者理解其运行机制；还会介绍它在自然语言处理、数据分析、智能创作等领域的应用案例；使用教程部分可能涵盖安装指南、操作步骤、常见问题解答等，助力学习者快速上手并深入掌握DeepSeek技术，适合对人工智能、DeepSeek技术感兴趣的学生、研究者和技术爱好者 标签： #DeepSeek#学习资料#浙江大学#人工智能#技术教程 文件大小：NG 链接：