SOme USeful NOtes for MYself.

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B站神奇的頻道(YouTube裏同名)：關於微積分/線代/梯度降低/DL等數學知識的理解，對理解DL頗有幫助

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

知乎有用的總結：

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

目標檢測算法的學習路線(全)，涵蓋了幾乎全部目標檢測算法

https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection

凸優化主流算法概括

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

一個神奇的wechat公衆號：超智能體。同做者B站：YJango。講述了不少有用的數學/思考知識，專題「學習觀」。熵的概念幾乎是全網最清晰的講解。講述了深度學習發展以及各個方向。

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

從泰勒展開來看梯度降低：

[連接太長，隱藏掉]

star數很高的印度小哥創的倉庫，python練習，算法練習等，推薦

https://github.com/TheAlgorithms/Python

復旦大學邱錫鵬老師的書

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

配套邱老師的練習

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

免費GPU(雖然kaggle-kernal很差用)

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

如何畫神經網絡模型

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