基于AI Summer的科学博客模板

模板基于theaisummer.com,支持多种必要的组件,可用于科学博客,比如:

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其他重要功能:

能够按主题过滤和显示帖子
可定制的作者页面
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可以使用标准 React 代码或使用 Markdown 创建页面
使用flexsearch使用本地索引进行搜索
准备好搜索引擎优化
响应式图像和图像预处理管道
谷歌分析和标签管理器
robots.txt 生成
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站点地图生成

blog-template | #科研 #模板
从Google Scholar, ACL, ACM, Arxiv, PMLR等源获取科研论文的引用情况、相关论文等

resp | #科研
面向计算机视觉的Transformer:架构、技巧与提升

传送门 | #计算机视觉
约克大学《面向计算机视觉的深度学习》课程资料

本课程将涵盖深度学习和计算机视觉交叉领域的一系列基础主题。

主页 | #计算机视觉
计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档

该存储库提供了用于构建计算机视觉系统的示例和最佳实践指南。该存储库的目标是构建一套全面的工具和示例,以利用计算机视觉算法、神经架构和操作此类系统的最新进展。我们不是从头开始创建实现,而是从现有的最先进的库中汲取灵感,并围绕加载图像数据、优化和评估模型以及扩展到云端构建额外的实用程序。

这些示例和实用程序希望通过将从定义业务问题到开发解决方案的经验简化几个数量级,从而显着缩短“上市时间”。此外,示例笔记本将用作指南,并以多种语言展示工具的最佳实践和使用情况。

示例以Jupyter 笔记本常用实用程序功能的形式提供。所有示例都使用 PyTorch 作为底层深度学习库。

computervision-recipes | #计算机视觉
新加坡国立大学《3D计算机视觉》课程

YouTube | #计算机视觉
面向3D计算机视觉的Web版3D可视化工具。可以直接从Python代码导入3D边界框、点云、网格和特征对应关系,并在本地浏览器中查看它们

在线演示| 安装 | 教程 | 文档 |Github | #可视化 #工具 #计算机视觉
CVAT 是一种用于计算机视觉的交互式视频和图像注释的开源工具。它被全球数以万计的用户和公司使用。

CVAT 核心团队将该工具的积极开发转移到这个新存储库。目的是帮助世界各地的开发人员、公司和组织使用以数据为中心的 AI 方法解决实际问题。

在线使用 | 自托管解决方案 | Github | #计算机视觉 #工具
一份面向计算机科学基础及全栈开发、深度学习和自然语言处理的定制化计算机科学课程清单(学习资源集)

作者语:

作为一名拥有物理学背景的机器学习软件工程师,我觉得缺乏计算机科学学位是我长期成长的一个限制因素。为了正面解决这个问题,我利用我在网上找到的最佳资源为自己设计了这门课程,重点关注 CS 基础知识以及全栈开发、深度学习和自然语言处理。

有通用知识课程和项目课程。

通用知识课程用于将大脑中的知识索引到一个有组织的系统中。面对新问题时,至少知道要查找哪些相关信息。

项目课程是真正的学习过程。边做边学是学习的唯一途径。

如果你对这个课程的创建哲学感兴趣,我写了一篇关于它的文章:我如何设计自己的全栈ML工程学位

my-cs-degree | #计算机科学
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