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2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记

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【不定期更新中】收集整理的一些网站中（如知乎、Quora、Reddit、Stack Exchange等）与深度学习、机器学习、强化学习、数据科学相关的有价值的问题

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Calibrate the camera with ZhangZhengyou method (in both distortion case and no distortion case)

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船长关于机器学习、计算机视觉和工程技术的总结和分享

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The original project is from zeusees / HyperLPR, please respect the original

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《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。英文版即伯克利“深度学习导论”教材。

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深度学习面试宝典（含数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和SLAM等方向）

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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，50余万字。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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本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。

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Realtime and stable tools for Skeleton-based action recognition

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📚 C/C++ 技术面试基础知识总结，包括语言、程序库、数据结构、算法、系统、网络、链接装载库等知识及面试经验、招聘、内推等信息。

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An open-source toolbox for action understanding based on PyTorch

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Python - 100天从新手到大师

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JULYEDU PyTorch Course

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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

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Two channels for facial expression recognition(FaceNet + MGN)

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PySlowFast: video understanding codebase from FAIR for reproducing state-of-the-art video models.