SOme USeful NOtes for MYself.

SOme USeful NOtes for MYself.

B站神奇的频道(YouTube里同名)：关于微积分/线代/梯度降低/DL等数学知识的理解，对理解DL颇有帮助

https://space.bilibili.com/88461692/#/channel/detail?cid=9450

知乎有用的总结：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/55519131?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi=1101546246992474112

100天ML-Code教程：旨在提升Codding能力

https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code
英文原版：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code

目标检测算法的学习路线(全)，涵盖了几乎全部目标检测算法

https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection

凸优化主流算法概括

https://zhuanlan.zhihu.com/p/47453144?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi=1101546246992474112

一个神奇的wechat公众号：超智能体。同做者B站：YJango。讲述了不少有用的数学/思考知识，专题“学习观”。熵的概念几乎是全网最清晰的讲解。讲述了深度学习发展以及各个方向。

B站地址：https://space.bilibili.com/344849038?from=search&seid=9485701162385222147

从泰勒展开来看梯度降低：

[连接太长，隐藏掉]

star数很高的印度小哥创的仓库，python练习，算法练习等，推荐

https://github.com/TheAlgorithms/Python

复旦大学邱锡鹏老师的书

https://zhuanlan.zhihu.com/p/61618061?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi=1101546246992474112
github：https://github.com/nndl/nndl.github.io

配套邱老师的练习

https://github.com/nndl/exercise/tree/master/warmup
示例代码：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/nndl/nndl-codes

免费GPU(虽然kaggle-kernal很差用)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/59305459?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi=1101546246992474112

如何画神经网络模型

https://www.zhihu.com/question/317106629/answer/630155832?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi=1101546246992474112