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文章提供了一系列关于深度学习的资源,包括环境搭建(如CUDA和Pytorch)、工具使用(Git、Numpy等)、科研方向(图像美学质量评价、扩散模型、目标检测)以及论文写作和学习方法的指导。作者分享了个人网站,承诺持续更新相关内容。

因博文内容的记录会根据阶段性思考和工作来记录,缺乏系统性和关联性,而专栏的分类又不是很方便操作。

直接写一篇博客进行内容分类和导航,方便大家进行信息检索和学习交流。

如果觉得有帮助,可以点赞或关注,未来我将持续分享经验和思考,以下是我的个人网站,未来将持续更新!

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基础

环境

做深度学习一般需要部署环境,需要安装anaconda, cuda和pytorch等,以下是指导文章:

Ubuntu16.04+CUDA8.0+Cudnn5.1+opencv2.4

Win10最新Anaconda安装Pytorch GPU环境(CUDA)教程

Ubuntu安装matlab

Ubuntu安装opencv

Anaconda使用方式

工具

ubuntu20.04安装及重要装机工具

ubuntu常用软件

Git使用指南

基础包

Numpy、Pandas、Matplot和Seaborn使用(持续更新)

matplot可视化参考资料

Python和Pytorch学习笔记

深度学习——教程资料汇总

科研

方向

图像美学质量评价

AI留给摄影命的时间,不多了

图像美学质量评价资料汇总

图像裁剪

图像裁剪资料汇总

扩散模型

扩散模型——下一个图像生成热点,快上车!!!

扩散模型浅析

目标检测

【学习-目标检测】目标检测之——YOLO v3

【学习-目标检测】目标检测之—faster RCNN

【学习-目标检测】目标检测之—FPN+Cascade+Libra

图像增强

图像低光照增强方法资料汇总

写作

Latex使用指南

科研方法-X_LAB-方法总结和实践记录

论文写作经验记录

科研英文论文写作保姆级教程,熟练使用妥妥SCI

所有经验和学习资料汇总

思考

生活

学习方法思考总结

个人成长和职业发展

冥想21天总结

编程学习感受

社会

2022高考有感

如何看待 2022 年我国博士招生人数突破 13 万,在读博士将达到 56 万人?

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