ApacheCN 活動彙總 2019.6.28

時間 2019-12-11

標籤 apachecn 活動彙總 2019.6.28 欄目快樂工作简体版

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公告

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組織任務

認領須知：html

請私聊片刻（529815144）、鹹魚（1034616238）、或飛龍（562826179）來認領任務，咱們會把你拉進合夥人羣。
除了列出的翻譯項目以外，現有翻譯項目不接受新的負責人。若是你打算貢獻，請直接提交Pull Request。
若是你的想法沒有列出（包括但不只限於翻譯項目），一樣歡迎私聊咱們。

翻譯校對活動

短篇集（校對）

參與方式：https://github.com/apachecn/m...python

總體進度：https://github.com/apachecn/m...linux

項目倉庫：https://github.com/apachecn/m...git

關於卷積神經網絡：認領：2/12，校對：2/12程序員

章節	貢獻者	進度
關於卷積神經網絡	-	-
1	@daewis	100%
2.1.1-2.1.3	@daewis	100%
2.1.4-2.1.6
2.2.1
2.2.2-2.2.3
2.3-2.4
3.1
3.2
3.3
3.4-3.5
4.1
4.2

寫給不耐煩程序員的 JavaScript（校對）

參與方式：https://github.com/apachecn/i...github

總體進度：https://github.com/apachecn/i...web

項目倉庫：https://github.com/apachecn/i...正則表達式

認領：29/42，校對：27/42算法

章節	貢獻者	進度
1.關於本書（ES2019 版）	@YouWillBe	100%
2.常見問題：本書	@huangzijian888	100%
3. JavaScript 的歷史和演變
4.常見問題：JavaScript
5.概覽	@kj415j45	100%
6.語法	@lq920320	100%
7.在控制檯上打印信息（`console.*`）	@lq920320	100%
8.斷言 API	@lq920320	100%
9.測驗和練習入門	@so-hard	100%
10.變量和賦值	@so-hard	100%
11.值	@lq920320	100%
12.運算符	@wizardforcel	100%
13.非值`undefined`和`null`	@wizardforcel	100%
14.布爾值	@wizardforcel	100%
15.數字	@wizardforcel	100%
16. `Math`	@wizardforcel	100%
17. Unicode - 簡要介紹（高級）	@wizardforcel	100%
18.字符串	@wizardforcel	100%
19.使用模板字面值和標記模板	@wizardforcel	100%
20.符號	@wizardforcel	100%
21.控制流語句	@wizardforcel	100%
22.異常處理
23.可調用值
24.模塊
25.單個對象
26.原型鏈和類	@lq920320	100%
27.同步迭代	@lq920320
28.數組（`Array`）	@52admln	100%
29.類型化數組：處理二進制數據（高級）
30.映射（`Map`）
31. WeakMaps（`WeakMap`）
32.集（`Set`）
33. WeakSets（`WeakSet`）
34.解構	@Kavelaa	100%
35.同步生成器（高級）
36. JavaScript 中的異步編程	@Kavelaa	100%
37.異步編程的 Promise	@iChrisJ	100%
38.異步函數	@iChrisJ	100%
39.正則表達式（`RegExp`）	@iChrisJ	100%
40.日期（`Date`）	@facebesidewyj	100%
41.建立和解析 JSON（`JSON`）	@xdyushenli
42.其他章節在哪裏？

seaborn 0.9 中文文檔

參與方式：https://github.com/apachecn/s...macos

總體進度：https://github.com/apachecn/s...

項目倉庫：https://github.com/apachecn/s...

認領：58/74，翻譯：47/74

序號	章節	譯者	進度
1	An introduction to seaborn	@yiran7324	100%
2	Installing and getting started	@neolei	100%
3	Visualizing statistical relationships	@JNJYan	100%
4	Plotting with categorical data	@hold2010	100%
5	Visualizing the distribution of a dataset	@alohahahaha	100%
6	Visualizing linear relationships	@friedhelm739
7	Building structured multi-plot grids	@keyianpai	100%
8	Controlling figure aesthetics	@P3n9W31	100%
9	Choosing color palettes	@Modrisco	100%
10	seaborn.relplot	@Stuming
11	seaborn.scatterplot	@tututwo
12	seaborn.lineplot	@tututwo
13	seaborn.catplot	@LIJIANcoder97	100%
14	seaborn.stripplot	@LIJIANcoder97	100%
15	seaborn.swarmplot	@LIJIANcoder97
16	seaborn.boxplot	@FindNorthStar	100%
17	seaborn.violinplot	@FindNorthStar	100%
18	seaborn.boxenplot	@FindNorthStar	100%
19	seaborn.pointplot	@FindNorthStar	100%
20	seaborn.barplot	@melon-bun
21	seaborn.countplot	@Stuming	100%
22	seaborn.jointplot	@Stuming
23	seaborn.pairplot	@Stuming
24	seaborn.distplot	@hyuuo	100%
25	seaborn.kdeplot	@hyuuo	100%
26	seaborn.rugplot	@P3n9W31	100%
27	seaborn.lmplot	@P3n9W31	100%
28	seaborn.regplot	@P3n9W31	100%
29	seaborn.residplot	@P3n9W31	100%
30	seaborn.heatmap	@hyuuo	100%
31	seaborn.clustermap
32	seaborn.FacetGrid	@hyuuo	100%
33	seaborn.FacetGrid.map	@sfw134	100%
34	seaborn.FacetGrid.map_dataframe	@sfw134	100%
35	seaborn.PairGrid
36	seaborn.PairGrid.map
37	seaborn.PairGrid.map_diag
38	seaborn.PairGrid.map_offdiag
39	seaborn.PairGrid.map_lower
40	seaborn.PairGrid.map_upper
41	seaborn.JointGrid
42	seaborn.JointGrid.plot
43	seaborn.JointGrid.plot_joint
44	seaborn.JointGrid.plot_marginals
45	seaborn.set	@lbllol365
46	seaborn.axes_style	@lbllol365
47	seaborn.set_style	@lbllol365
48	seaborn.plotting_context
49	seaborn.set_context
50	seaborn.set_color_codes
51	seaborn.reset_defaults
52	seaborn.reset_orig
53	seaborn.set_palette	@Modrisco	100%
54	seaborn.color_palette	@Modrisco	100%
55	seaborn.husl_palette	@Modrisco	100%
56	seaborn.hls_palette	@Modrisco	100%
57	seaborn.cubehelix_palette	@Modrisco	100%
58	seaborn.dark_palette	@Modrisco	100%
59	seaborn.light_palette	@Modrisco	100%
60	seaborn.diverging_palette	@Modrisco	100%
61	seaborn.blend_palette	@Modrisco	100%
62	seaborn.xkcd_palette	@Modrisco	100%
63	seaborn.crayon_palette	@Modrisco	100%
64	seaborn.mpl_palette	@Modrisco	100%
65	seaborn.choose_colorbrewer_palette	@Modrisco	100%
66	seaborn.choose_cubehelix_palette	@Modrisco	100%
67	seaborn.choose_light_palette	@Modrisco	100%
68	seaborn.choose_dark_palette	@Modrisco	100%
69	seaborn.choose_diverging_palette	@Modrisco	100%
70	seaborn.load_dataset	@Modrisco	100%
71	seaborn.despine	@Modrisco	100%
72	seaborn.desaturate	@Modrisco	100%
73	seaborn.saturate	@Modrisco	100%
74	seaborn.set_hls_values	@Modrisco	100%

UCB CS61b：Java 中的數據結構

參與方式：https://github.com/apachecn/c...

總體進度：https://github.com/apachecn/c...

項目倉庫：https://github.com/apachecn/c...

認領：11/12，翻譯：9/12

標題	譯者	進度
1、算法複雜度	@leader402	100%
2、抽象數據類型	@Allenyep	100%
3、知足規範	@renyuhuiharrison	100%
4、序列和它們的實現	@biubiubiuboomboomboom	100%
5、樹	@biubiubiuboomboomboom	100%
6、搜索樹	@yongfengyan	100%
7、哈希	@Abel-Huang	100%
8、排序和選擇	@Rachel-Hu	100%
9、平衡搜索	@Abel-Huang
10、併發和同步	@Ruffianjiang	100%
11、僞隨機序列
12、圖	@yuanrw

Git 中文參考（校對）

參與方式：https://github.com/apachecn/g...

總體進度：https://github.com/apachecn/g...

項目倉庫：https://github.com/apachecn/g...

認領：10/83，校對：8/83

序號	章節	貢獻者	進度
1	git
2	git-config	@honglyua	100%
3	git-help	@honglyua	100%
4	git-init	@honglyua	100%
5	git-clone	@honglyua	100%
6	git-add	@yulezheng	100%
7	git-status	@honglyua	100%
8	git-diff	@honglyua	100%
9	git-commit	@yulezheng
10	git-reset
11	git-rm
12	git-mv
13	git-branch
14	git-checkout
15	git-merge
16	git-mergetool
17	git-log
18	git-stash
19	git-tag
20	git-worktree
21	git-fetch
22	git-pull	@Mrhuangyi	100%
23	git-push	@Mrhuangyi
24	git-remote
25	git-submodule
26	git-show
27	git-log
29	git-shortlog
30	git-describe
31	git-apply
32	git-cherry-pick
34	git-rebase
35	git-revert
36	git-bisect
37	git-blame
38	git-grep
39	gitattributes
40	giteveryday
41	gitglossary
42	githooks
43	gitignore
44	gitmodules
45	gitrevisions
46	gittutorial
47	gitworkflows
48	git-am
50	git-format-patch
51	git-send-email
52	git-request-pull
53	git-svn
54	git-fast-import
55	git-clean
56	git-gc
57	git-fsck
58	git-reflog
59	git-filter-branch
60	git-instaweb
61	git-archive
62	git-bundle
63	git-daemon
64	git-update-server-info
65	git-cat-file
66	git-check-ignore
67	git-checkout-index
68	git-commit-tree
69	git-count-objects
70	git-diff-index
71	git-for-each-ref
72	git-hash-object
73	git-ls-files
74	git-merge-base
75	git-read-tree
76	git-rev-list
77	git-rev-parse
78	git-show-ref
79	git-symbolic-ref
80	git-update-index
81	git-update-ref
82	git-verify-pack
83	git-write-tree

HBase 3.0 中文參考指南（校對）

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認領：18/31，校對：14/31

章節	貢獻者	進度
Preface	@xixici	100%
Getting Started	@xixici	100%
Apache HBase Configuration	@xixici	100%
Upgrading	@xixici	100%
The Apache HBase Shell	@xixici	100%
Data Model	@Winchester-Yi
HBase and Schema Design	@RaymondCode	100%
RegionServer Sizing Rules of Thumb
HBase and MapReduce	@BridgetLai	100%
Securing Apache HBase
Architecture	@RaymondCode
In-memory Compaction	@mychaow	100%
Backup and Restore	@mychaow	100%
Synchronous Replication	@mychaow	100%
Apache HBase APIs	@xixici	100%
Apache HBase External APIs	@xixici	100%
Thrift API and Filter Language	@xixici	100%
HBase and Spark	@TsingJyujing	100%
Apache HBase Coprocessors	@TsingJyujing
Apache HBase Performance Tuning
Troubleshooting and Debugging Apache HBase
Apache HBase Case Studies
Apache HBase Operational Management
Building and Developing Apache HBase
Unit Testing HBase Applications
Protobuf in HBase	@TsingJyujing
Procedure Framework (Pv2): HBASE-12439
AMv2 Description for Devs
ZooKeeper
Community
Appendix

UCB Prob140：面向數據科學的機率論

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認領：22/25，翻譯：19/25

標題	譯者	翻譯進度
1、基礎	飛龍	100%
2、計算概率	飛龍	100%
3、隨機變量	飛龍	100%
4、事件之間的關係	@biubiubiuboomboomboom	100%
5、事件集合		>0%
6、隨機計數	@viviwong	100%
7、泊松化	@YAOYI626	100%
8、指望		50%
9、條件（續）	@YAOYI626	100%
10、馬爾科夫鏈	喵十八	100%
11、馬爾科夫鏈（續）	喵十八	100%
12、標準差	缺只薩摩	100%
十3、方差和協方差	缺只薩摩	100%
十4、中心極限定理	喵十八	100%
十5、連續分佈	@ThunderboltSmile
十6、變換	@hellozhaihy
十7、聯合密度	@Winchester-Yi	100%
十8、正態和 Gamma 族	@Winchester-Yi	100%
十9、和的分佈	平淡的天	100%
二10、估計方法	平淡的天	100%
二11、Beta 和二項	@lvzhetx	100%
二12、預測		50%
二十3、聯合正態隨機變量	@JUNE951234
二十4、簡單線性迴歸	@ThomasCai	100%
二十5、多元迴歸	@lanhaixuan	100%

Machine Learning Mastery（校對）

參與方式：https://github.com/apachecn/m...

總體進度：https://github.com/apachecn/m...

項目倉庫：https://github.com/apachecn/m...

Keras：認領：0/46，校對：0/46

XGBoost：認領：0/18，校對：0/18

章節	貢獻者	進度
深度學習與 Keras	-	-
Keras 中神經網絡模型的 5 步生命週期
在 Python 迷你課程中應用深度學習
Keras 深度學習庫的二元分類教程
如何用 Keras 構建多層感知器神經網絡模型
如何在 Keras 中檢查深度學習模型
10 個用於 Amazon Web Services 深度學習的命令行祕籍
機器學習卷積神經網絡的速成課程
如何在 Python 中使用 Keras 進行深度學習的度量
深度學習書籍
深度學習課程
你所知道的深度學習是一種謊話
如何設置 Amazon AWS EC2 GPU 以訓練 Keras 深度學習模型（分步）
神經網絡中批量和迭代之間的區別是什麼？
在 Keras 展現深度學習模型訓練歷史
基於 Keras 的深度學習模型中的dropout正則化
評估 Keras 中深度學習模型的表現
如何評價深度學習模型的技巧
小批量梯度降低的簡要介紹以及如何配置批量大小
在 Keras 中得到深度學習幫助的 9 種方法
如何使用 Keras 在 Python 中網格搜索深度學習模型的超參數
用 Keras 在 Python 中使用卷積神經網絡進行手寫數字識別
如何用 Keras 進行預測
用 Keras 進行深度學習的圖像加強
8 個深度學習的鼓舞人心的應用
Python 深度學習庫 Keras 簡介
Python 深度學習庫 TensorFlow 簡介
Python 深度學習庫 Theano 簡介
如何使用 Keras 函數式 API 進行深度學習
Keras 深度學習庫的多類分類教程
多層感知器神經網絡速成課程
基於卷積神經網絡的 Keras 深度學習庫中的目標識別
流行的深度學習庫
用深度學習預測電影評論的情感
Python 中的 Keras 深度學習庫的迴歸教程
如何使用 Keras 得到可重現的結果
如何在 Linux 服務器上運行深度學習實驗
保存並加載您的 Keras 深度學習模型
用 Keras 逐步開發 Python 中的第一個神經網絡
用 Keras 理解 Python 中的有狀態 LSTM 循環神經網絡
在 Python 中使用 Keras 深度學習模型和 Scikit-Learn
如何使用預訓練的 VGG 模型對照片中的物體進行分類
在 Python 和 Keras 中對深度學習模型使用學習率調度
如何在 Keras 中可視化深度學習神經網絡模型
什麼是深度學習？
什麼時候使用 MLP，CNN 和 RNN 神經網絡
爲何用隨機權重初始化神經網絡？
XGBoost	-	-
經過在 Python 中使用 XGBoost 提早中止來避免過分擬合
如何在 Python 中調優 XGBoost 的多線程支持
如何配置梯度提高算法
在 Python 中使用 XGBoost 進行梯度提高的數據準備
如何使用 scikit-learn 在 Python 中開發您的第一個 XGBoost 模型
如何在 Python 中使用 XGBoost 評估梯度提高模型
在 Python 中使用 XGBoost 的特徵重要性和特徵選擇
淺談機器學習的梯度提高算法
應用機器學習的 XGBoost 簡介
如何在 macOS 上爲 Python 安裝 XGBoost
如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提高模型
從梯度提高開始，比較 165 個數據集上的 13 種算法
在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 進行隨機梯度提高
如何使用 Amazon Web Services 在雲中訓練 XGBoost 模型
在 Python 中使用 XGBoost 調整梯度提高的學習率
如何在 Python 中使用 XGBoost 調整決策樹的數量和大小
如何在 Python 中使用 XGBoost 可視化梯度提高決策樹
在 Python 中開始使用 XGBoost 的 7 步迷你課程

Pytorch 1.0 中文文檔

參與方式：https://github.com/apachecn/p...

總體進度：https://github.com/apachecn/p...

項目倉庫：https://github.com/apachecn/p...

翻譯活動：認領：75/76，翻譯：70/76

校對活動：認領：16/76，校對：0/76

章節	貢獻者	進度	校驗者	進度
教程部分	-	-	-	-
Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz	@bat67	100%	@AllenZYJ
What is PyTorch?	@bat67	100%	@AllenZYJ
Autograd: Automatic Differentiation	@bat67	100%	@AllenZYJ
Neural Networks	@bat67	100%	@AllenZYJ
Training a Classifier	@bat67	100%	@AllenZYJ
Optional: Data Parallelism	@bat67	100%
Data Loading and Processing Tutorial	@yportne13	100%
Learning PyTorch with Examples	@bat67	100%	@Smilexuhc
Transfer Learning Tutorial	@jiangzhonglian	100%	@infdahai
Deploying a Seq2Seq Model with the Hybrid Frontend	@cangyunye	100%
Saving and Loading Models	@bruce1408	100%	@luxinfeng
What is torch.nn really?	@lhc741	100%	@luxinfeng
Finetuning Torchvision Models	@ZHHAYO	100%	@luxinfeng
Spatial Transformer Networks Tutorial	@PEGASUS1993	100%	@Smilexuhc
Neural Transfer Using PyTorch	@bdqfork	100%
Adversarial Example Generation	@cangyunye	100%	@infdahai
Transfering a Model from PyTorch to Caffe2 and Mobile using ONNX	@PEGASUS1993	100%
Chatbot Tutorial	@a625687551	100%	@enningxie
Generating Names with a Character-Level RNN	@hhxx2015	100%
Classifying Names with a Character-Level RNN	@hhxx2015	100%
Deep Learning for NLP with Pytorch	@bruce1408	100%
Introduction to PyTorch	@guobaoyo	100%
Deep Learning with PyTorch	@bdqfork	100%
Word Embeddings: Encoding Lexical Semantics	@sight007	100%	@Smilexuhc
Sequence Models and Long-Short Term Memory Networks	@ETCartman	100%
Advanced: Making Dynamic Decisions and the Bi-LSTM CRF	@enningxie
Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention	@mengfu188	100%
DCGAN Tutorial	@wangshuai9517	100%	@infdahai
Reinforcement Learning (DQN) Tutorial	@friedhelm739	100%	@infdahai
Creating Extensions Using numpy and scipy	@cangyunye	100%
Custom C++ and CUDA Extensions	@P3n9W31
Extending TorchScript with Custom C++ Operators	@sunxia233
Writing Distributed Applications with PyTorch	@firdameng	100%
PyTorch 1.0 Distributed Trainer with Amazon AWS	@yportne13	100%
ONNX Live Tutorial	@PEGASUS1993	100%
Loading a PyTorch Model in C++	@talengu	100%
Using the PyTorch C++ Frontend	@solerji	100%
文檔部分	-	-	-	-
Autograd mechanics	@PEGASUS1993	100%
Broadcasting semantics	@PEGASUS1993	100%
CUDA semantics	@jiangzhonglian	100%
Extending PyTorch	@PEGASUS1993	100%
Frequently Asked Questions	@PEGASUS1993	100%
Multiprocessing best practices	@cvley	100%
Reproducibility	@bruce1408
Serialization semantics	@yuange250	100%
Windows FAQ	@PEGASUS1993	100%
torch
torch.Tensor	@hijkzzz	100%
Tensor Attributes	@yuange250	100%
Type Info	@PEGASUS1993	100%
torch.sparse	@hijkzzz	100%
torch.cuda	@bdqfork	100%
torch.Storage	@yuange250	100%
torch.nn	@gongel	100%
torch.nn.functional	@hijkzzz	100%
torch.nn.init	@GeneZC	100%
torch.optim	@zonasw
Automatic differentiation package - torch.autograd	@gfjiangly	100%
Distributed communication package - torch.distributed	@univeryinli	100%
Probability distributions - torch.distributions	@hijkzzz	100%
Torch Script	@keyianpai	100%
Multiprocessing package - torch.multiprocessing	@hijkzzz	100%
torch.utils.bottleneck	@belonHan	100%
torch.utils.checkpoint	@belonHan	100%
torch.utils.cpp_extension	@belonHan	100%
torch.utils.data	@BXuan694	100%
torch.utils.dlpack	@kunwuz	100%
torch.hub	@kunwuz	100%
torch.utils.model_zoo	@BXuan694	100%
torch.onnx	@guobaoyo	100%
Distributed communication package (deprecated) - torch.distributed.deprecated	@luxinfeng	100%
torchvision Reference	@BXuan694	100%
torchvision.datasets	@BXuan694	100%
torchvision.models	@BXuan694	100%
torchvision.transforms	@BXuan694	100%
torchvision.utils	@BXuan694	100%

認領完畢

OpenCV 4.0 中文教程

參與方式：https://github.com/apachecn/o...

總體進度：https://github.com/apachecn/o...

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認領：51/51，翻譯：26/51。

筆記整理活動

CS224n 天然語言處理

參與方式：https://github.com/apachecn/s...

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認領：12/20，整理：0/20

章節	貢獻者	進度
Lecture 1	@cx123cx456
Lecture 2	@AllenZYJ
Lecture 3	@cx123cx456
Lecture 4	@ZSIRS
Lecture 5	@ZSIRS
Lecture 6	@ZSIRS
Lecture 7	@neolei
Lecture 8	@Qichao-Ge
Lecture 9	@NewDreamstyle192
Lecture 10	@enningxie
Lecture 11
Lecture 12
Lecture 13
Lecture 14
Lecture 15
Lecture 16
Lecture 17	@pingjing233
Lecture 18
Lecture 19
Lecture 20	@Willianan

宣傳活動

PyTorch 1.0

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章節	OSChina	SegmentFault	掘金	簡書	搜狐號	百家號	知乎專欄
教程部分
Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
What is PyTorch?
Autograd: Automatic Differentiation
Neural Networks
Training a Classifier
Optional: Data Parallelism
Data Loading and Processing Tutorial
Learning PyTorch with Examples
Transfer Learning Tutorial
Deploying a Seq2Seq Model with the Hybrid Frontend
Saving and Loading Models
What is torch.nn really?
Finetuning Torchvision Models
Spatial Transformer Networks Tutorial
Neural Transfer Using PyTorch
Adversarial Example Generation
Transfering a Model from PyTorch to Caffe2 and Mobile using ONNX
Chatbot Tutorial
Generating Names with a Character-Level RNN
Classifying Names with a Character-Level RNN
Deep Learning for NLP with Pytorch
Introduction to PyTorch
Deep Learning with PyTorch
Word Embeddings: Encoding Lexical Semantics
Sequence Models and Long-Short Term Memory Networks
Advanced: Making Dynamic Decisions and the Bi-LSTM CRF
Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention
DCGAN Tutorial
Reinforcement Learning (DQN) Tutorial
Creating Extensions Using numpy and scipy
Custom C++ and CUDA Extensions
Extending TorchScript with Custom C++ Operators
Writing Distributed Applications with PyTorch
PyTorch 1.0 Distributed Trainer with Amazon AWS
ONNX Live Tutorial
Loading a PyTorch Model in C++
Using the PyTorch C++ Frontend
文檔部分
Autograd mechanics
Broadcasting semantics
CUDA semantics
Extending PyTorch
Frequently Asked Questions
Multiprocessing best practices
Reproducibility
Serialization semantics
Windows FAQ
torch
torch.Tensor
Tensor Attributes
Type Info
torch.sparse
torch.cuda
torch.Storage
torch.nn
torch.nn.functional
torch.nn.init
torch.optim
Automatic differentiation package - torch.autograd
Distributed communication package - torch.distributed
Probability distributions - torch.distributions
Torch Script
Multiprocessing package - torch.multiprocessing
torch.utils.bottleneck
torch.utils.checkpoint
torch.utils.cpp_extension
torch.utils.data
torch.utils.dlpack
torch.hub
torch.utils.model_zoo
torch.onnx
Distributed communication package (deprecated) - torch.distributed.deprecated
torchvision Reference
torchvision.datasets
torchvision.models
torchvision.transforms
torchvision.utils

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與商業組織不一樣，咱們並不會追逐熱點，或者惟利是圖。做爲公益組織，咱們將完成項目放在首要位置，並有足夠時間把項目打磨到極致。咱們但願作出廣大 AI 愛好者真正須要的東西，打造真正有價值的長尾做品。

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