这个真的可以有，初学深度学习的人不容错过，吴恩达的这个课程的重要性应该不用多说了吧。

matlab 反向传播算法代码 MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod 最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，所以决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎star，fork和关注。 主要包括： 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记 Python实现， 2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源） Python实现， 3.李航《统计学习方法》 Python代码实现， 4.牛津大学xDeepMind 自然语言处理 Python代码实现， 5.LeetCode刷题，题析，分析心得笔记 Java和Python代码实现， 6.TensorFlow人工智能实践代码笔记 北京大学曹健老师课程和TensorFlow：实战Google深度学习框架（第二版） Python代码实现， 附带一些个人心得和笔记。GitHub上有很多机器学习课程的代码资源，我也准备

Api-DeepLy.zip,deepl.com翻译api的php客户端（非官方）,一个api可以被认为是多个软件设备之间通信的指导手册。例如，api可用于web应用程序之间的数据库通信。通过提取实现并将数据放弃到对象中，api简化了编程。

DeepLabv3_MobileNetv2 这是MobileNet v2网络的PyTorch实施，具有用于语义分割的DeepLab v3结构。 MobileNetv2的骨干来自纸面： DeepLabv3的段头来自纸面： 如果您对这些块有一些困惑，请参考这些文件，以获取有关诸如Atrous卷积，反向残差，深度卷积或ASPP之类的详细信息。 结果 在训练了150个纪元之后，没有进行任何进一步的调整，测试集上的第一个训练结果如下： 随时更改此仓库中的任何配置或代码：-) 如何使用？ 首先，您需要安装此实现的依赖项。 此实现是在Python 3.5下使用以下库编写的： 火炬0.4.0 火炬视觉0.2.1 numpy的1.14.5 OpenCVPython的3.4.1.15 tensorflow 1.8.0（tensorboardX必需） tensorboardX 1.2 使用sudo

BP神经网络的利用 输入xy 输出xy，用python语言编写的

人体姿态检测，最最基本的代码，一看就入门

简单分享一下自己遇到过的深度网络的一些模型, 这个是基于tensorflow框架的deeplabv3+网络的一个pb网络文件, 是自己根据这位大佬, 我心中的一位老师, 相关链接如下:https://blog.csdn.net/weixin_44791964?type=blog. 因为相关文章链接较长, 给大家这个博主主页的链接吧. 如果想去探索这个网络, 可以去看看. 这位老师太强了. 哈哈哈, 不推荐了. 再说一下这个资源的问题, 因为相关模型文件都很大, 很多github项目不会放相关网络文件, 所以对于自己学习太困难的, 因为没有这么多资源去自己训练, 所以希望上传这个资源对你有用吧. 有什么问题可以及时反馈~

Understanding DeepLearning

EnlightenGAN - (图像光线增强)Deep Light Enhancement without Paired Supervision

吴恩达深度学习deeplearning第五课第三周课后测验及编程作业（含答案）