本专栏我将使用谷歌TensorFlow2.0框架逐一复现经典的卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGG系列、GooLeNet、ResNet 系列、DenseNet 系列，以及现在比较流行的：RCNN系列、SSD、YOLO系列等。

🐜前端面试复习笔记

adda pytorch debugging. forked from github.com/Carl0520/ADDA-pytorch

Awesome Generative Adversarial Networks with tensorflow

TensorFlow 2.x version's Tutorials and Examples, including CNN, RNN, GAN, Auto-Encoders, FasterRCNN, GPT, BERT examples, etc. TF 2.0版入门实例代码，实战教程。

本仓库我将使用谷歌TensorFlow2框架逐一复现经典的卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGG系列、GooLeNet、ResNet 系列、DenseNet 系列，以及现在比较经典的目标检测网络、语义分割网络等。

简单线性回归，多元线性回归，非线性回归，Kmeans算法，Hierarchical_clustering

《精通数据科学：从线性回归到深度学习》视频课程的配套资料

机器学习基本模型算法介绍(附加案例)

保存个人机器学习代码，包含：决策树、KNN、SVM、神经网络、简单线性回归、多元线性回归、Kmeans、层次聚类。对应文档 ：http://blog.csdn.net/YEN_CSDN/article/category/6725711

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