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从2019年4月起完成的各种人工智能相关工程

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深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，近30万字。由于水平有限，书中不妥之处恳请广大读者批评指正。 未完待续............ 如有意合作，联系[email protected] 版权所有，违权必究 Tan 2018.06

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这是一个faster-rcnn的pytorch实现的库，可以利用voc数据集格式的数据进行训练。

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Must-read papers on graph neural networks (GNN)

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A blog for understanding graph neural network

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特此存念

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⛽️「算法通关手册」，超详细的「算法与数据结构」基础讲解教程，「LeetCode」700+ 道题目的详细解析。通过「算法理论学习」和「编程实战练习」相结合的方式，从零基础到彻底掌握算法知识。

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Open MMLab Detection Toolbox and Benchmark

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西瓜书打卡群第7期--036王德毅

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