我们的开源项目https://github.com/longpeng2008/yousan.ai早就存在了，但还是经常会遇到不知道这个项目的学习者。这个项目是我们目前唯一的技术性开源项目，里面包含适合新手学习的教程，代码，以及有三书籍的开源代码，现在请大家重新看一遍有什么，学会利用起这些资源。
超过12个框架的cv学习代码
要掌握好一个开源框架，通常需要做到以下几点：
(1) 熟练掌握不同任务数据的准备和使用。
(2) 熟练掌握模型的定义。
(3) 熟练掌握训练过程和结果的可视化。
(4) 熟练掌握训练方法和测试方法。
一个框架，官方都会开放有若干的案例，最常见的案例就是以MNISI数据接口+预训练模型的形式，供大家快速获得结果，但是这明显还不够，学习不应该停留在跑通官方的demo上，而是要解决实际的问题。
我们要学会从自定义数据读取接口，自定义网络的搭建，模型的训练，模型的可视化，模型的测试与部署等全方位进行掌握。
我们在这个项目中给主流的开源框架，如何完成以上各个步骤都提供了完整的代码，并且使用同样的模型方便进行比较。
如果还不清楚细节的，请大家阅读以下两篇文章的介绍。
【通知】有三AI发布150页深度学习开源框架指导手册与GitHub项目，欢迎加入我们的开源团队
NLP实践代码
公众号文章中也写过不少NLP的实践文章，配套的代码都传到了这个项目中，包括词向量，实体关系提取，聊天机器人等，相关图文如下：
【NLP实战】如何基于Tensorflow搭建一个聊天机器人
书籍代码开源
有三写的书全部都是理论和实践结合的，核心的代码，通用的脚本也会同步到这个项目中，请大家及时关注，当然新书上市后肯定要过一段时间才会开源，数据集不会包含在项目中。
图文教程
我们公众号的文章，是比较适合做系统性的教程的，我们会整理成PDF存放在这个项目中，暂时包括指导手册和开源框架手册，以后还会陆续整理。
请大家善用资源，减少交流时间，提高学习效率吧。
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