算法工程师相关学习资料汇总

该博客汇总了众多信息技术领域资源,涵盖深度学习、算法、计算机视觉等方面。有深度学习大全、花书要点、互联网面试题等链接,还包括tensorflow教程、PaddlePaddle开源网络等,为相关学习和研究提供了丰富资料。

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深度学习大全:https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning
花书要点:https://zhuanlan.zhihu.com/p/61528654
互联网常见面试题:https://www.zhihu.com/question/24964987/answer/586425979
leetcode解题之路:https://github.com/azl397985856/leetcode 以及 https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation
中国车牌共享数据集:https://github.com/detectRecog/CCPD
论文翻译:http://tongtianta.site/
tensorflow2.0教程:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1091021863043624960
算法python从入门到放弃:https://github.com/TheAlgorithms/Python 以及 https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
PaddlePaddle相关开源网络(CV,NLP,Rec…)https://github.com/PaddlePaddle/models
计算机视觉相关网络框架概要:https://github.com/ahong007007/Awesome_Computer_Vision
RNN+LSTM:https://blog.youkuaiyun.com/loveliuzz/article/details/79156025
corterNet训练及配置:https://blog.youkuaiyun.com/LLyj_/article/details/88900547
centerNet,one-stage目标检测论文:https://arxiv.org/abs/1904.08189 github:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet

车道检测:https://github.com/amusi/awesome-lane-detection
tensorflow资料:https://github.com/amusi/TensorFlow-From-Zero-To-One
CVer资料:https://github.com/amusi
目标检测:https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html
图像分类:https://github.com/weiaicunzai/awesome-image-classification
图像分割:https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation
目标跟踪:https://github.com/foolwood/benchmark_results
人群密度估计:https://github.com/gjy3035/Awesome-Crowd-Counting
人脸识别:https://github.com/ChanChiChoi/awesome-Face_Recognition

tensorflow实现NLP:https://github.com/huseinzol05/NLP-Models-Tensorflow
强化学习:http://fancyerii.github.io/books/rl1/
AI学习手册:http://www.huaxiaozhuan.com/
AI入门以及相关分支:https://mp.weixin.qq.com/s/fUNDdCzJrWBoKYh1tT4gSw?scene=25#wechat_redirect
校招核心知识点:https://mp.weixin.qq.com/s/r9D0O0t91Kg9Nfo0WHegzg

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