RQ's Projects
AI education materials for Chinese students, teachers and IT professionals.
AiLearning：数据分析+机器学习实战+线性代数+PyTorch+NLTK+TF2
A collection of literature after or concurrent with Masked Autoencoder (MAE) (Kaiming He el al.).
Homepage for STAT 157 at UC Berkeley
[CVPR2023] Blur Interpolation Transformer for Real-World Motion from Blur
Contains the jupyter notebooks for the practical part of the Computer Vision lecture I held at the University of Applied Sciences Technikum Wien from 2019 to 2022. The topics covered include general image handling and processing, traditional feature engineering, neural networks and deep learning, convolutional neural networks and autoencoders with a focus on segmentation tasks
We are building an open database of COVID-19 cases with chest X-ray or CT images.
控制论相关资料
C++ Spiking Neural Network Simulator Framework
《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。
Stats, Machine learing, Deep learning, Computer vision documents.
本项目将《动手学深度学习》原书中的MXNet代码实现改为PyTorch实现。
随着移动云计算和边缘计算的快速发展，以及人工智能的广泛应用，产生了边缘智能(Edge Intelligence)的概念。深度神经网络(例如CNN)已被广泛应用于移动智能应用程序中，但是移动设备有限的存储和计算资源无法满足深度神经网络计算的需求。神经网络压缩与加速技术可以加速神经网络的计算，例如剪枝、量化、卷积核分解等。但是这些技术在实际应用非常复杂，并且可能导致模型精度的下降。在移动云计算或边缘计算中，任务卸载技术可以突破移动终端的资源限制，减轻移动设备的计算负载并提高任务处理效率。通过任务卸载技术优化深度神经网络成为边缘智能研究中的新方向。Neurosurgeon: Collaborative Intelligence Between the Cloud and Mobile Edge这篇文章提出了协同推断的**，将深度神经网络进行分区，一部分层在移动端计算，而另一部分在云端计算。根据硬件平台、无线网络以及服务器负载等因素实现动态分区，降低时延以及能耗。本项目给出了边缘智能方面的相关论文，并且给出了一个Python语言实现的卷积神经网络协同推断实验平台。关键词：边缘智能(Edge Intelligence)，计算卸载(Computing Offloading)，CNN模型分区(CNN Partition)，协同推断(Collaborative Inference)，移动云计算(Mobile Cloud Computing)
:cn: GitHub中文排行榜，各语言分设「软件 | 资料」榜单，精准定位中文好项目。各取所需，高效学习。
黄帝内经太素
Adversarial Robustness on In- and Out-Distribution Improves Explainability
LibMTL: A PyTorch Library for Multi-Task Learning
Ludwig is a toolbox built on top of TensorFlow that allows to train and test deep learning models without the need to write code.
Mac系统、Mac软件的操作和使用技巧整理，正在不断完善中。努力做到最全。
My continuously updated Machine Learning, Probabilistic Models and Deep Learning notes and demos (1500+ slides) 我不间断更新的机器学习，概率模型和深度学习的讲义(1500+页)和视频链接
基于Spark和Kubernetes的机器学习平台
不炼金丹不坐禅， 不为商贾不耕田。 闲来写就青山卖， 不使人间造孽钱。
markdown Slide made by marp
数学知识点滴积累 矩阵 数值优化 神经网络反向传播 图优化 概率论 随机过程 卡尔曼滤波 粒子滤波
机器学习的预备知识（矩阵论，概率论，凸优化等）
A library for encrypted, privacy preserving machine learning
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