这个神经网络可视化太炸裂了！简直就是每一个大学生研究生的福音啊！强烈建议每个学深度学习同学马上去试一试~
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研一必看！代码完全不会，怎么入门深度学习？这个深度学习入门必备指南手册内容详细，从零到实战技巧应有尽有！——人工智能/机器学习/神经网络
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研究生话题：对神经网络做了小改进，能发好论文吗？——人工智能/机器学习/深度学习
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急死了！B站上这么多牛人博主，到底看哪些视频才能入门深度学习啊？有没有一份适合任何基础的人工智能学习路线！
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研究生话题：代码基础很差，导师要求做深度学习神经网络，究竟如何修改代码？
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MLP，再见？！最近全网爆火的KAN颠覆了神经网络，被神化了的KAN究竟有多强！最新最全中文字幕解读来了~
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图像领域迎来重大研究新突破，中科院发布2024重磅综述！强烈建议所有扩散模型初学者把它作为第一篇深度学习论文来阅读
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谁懂啊！看完这个教程，我才发现深度学习环境配置原来这么简单！——Anaconda/Pycharm/CUDA/cuDNN/PyTorch/tensorflow
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这个神级教程真的值得所有的同学拥有！无论是你想学python熟练代码、发深度学习论文、还是ai科研项目需要，真心建议早点用上！
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怪不得都说Github是学Python人的天堂!!!
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学长不会告诉你的神经网络神器，第一次用就爱上了！竟然这么强大，早点用上学习不至于这么苦哈哈了~——人工智能/机器学习/深度学习
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学习深度学习应该看b站上像吴恩达，小土堆，李沐之类的视频还是直接看经典论文跑代码，一行行代码啃？有没有一份适合于专科、本科、硕博生的人工智能学习路线！
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【何恺明-2024-中英字幕】何恺明MIT第一课，令人醍醐灌顶的神经网络深度学习（我愿称之为2024最伟大的发现）——人工智能/机器学习/深度学习
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24考研生，跨考计算机想学人工智能，三四个月可以从零做一个机器学习、深度学习小项目吗？有没有一份适合于专科、本科、硕博生的人工智能学习路线！
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【Python背记手册】太强了！强烈建议所有Python基础差的同学，死磕这本64页的背记手册！！！
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历史首次！扩散模型被推向神坛，像Sora生成视频一样，给神经网络生成参数，直接打入了AI的底层！——人工智能/机器学习/深度学习
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这是一个堪称入门机器学习的最佳教程网站，伟大且免费！真正15个小时搞定你机器学习所有难题！
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读研没人带，基础不好，如何水好一篇深度学习论文？
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计算机研一，想问一下机器学习、深度学习…大家都是怎么入门的？——人工智能/机器学习/深度学习/学习路线
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计算机研究生刚上岸，深度学习方向，想要就业的话，应该如何规划研究生三年？
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我真希望你在研一，学机器学习和深度学习之前，有人能告诉这些该多好！每次我撑不下去的时候就会打开这个视频！看完将会受益一生！
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一个没有基础的工科研究生如何学习神经网络？
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计算机在读，神经网络不需要懂原理，只要会应用就行？！这是真的吗？
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【整整300集】敢称全站最细，2024全新录制对标华为大厂零基础C语言教程，别再走弯路了，从入门到开发大佬看这套就够了！！
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这个网站几乎能解决所有代码难题！我愿称这个网站为2023最伟大的发现，解读、注释、代码示例、论文全都有，太全了！
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代码终于跑通了，我快哭了！这些工具网站简直绝了，我要称它们为最伟大的发现！1分钟教你无痛搞定复现论文代码！
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4个很少人知道，但可以狠狠甩开同龄人的神经网络神器！
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为什么大学计算机全是深度学习？
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对于神经网络，硕博士不需要弄明白原理，只需要应用，是这样子的吗？——适合于所有基础的人工智能最全学习路线
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直接封神！强烈建议所有学深度学习的必看这一篇神经网络论文，我愿称这篇paper为今年研究生最伟大的发现！！！
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这本扩散模型的学习手册太强了！几乎能解决你所有扩散模型入门难题！！！
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如何提高自己的代码能力以熟练使用pytorch？！
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神经网络加上注意力机制，精度反而下降，为什么会这样呢？有没有一份适合于专科、本科、硕博生的人工智能学习路线！——人工智能/机器学习/深度学习
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深度学习快速水论文之研一、研二要做什么准备？有没有一份适合零基础的学习路线！
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如何优雅的水一篇论文？
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学习深度学习需要多强的数学基础啊？建议所有数学不好的同学，给我死磕它！——人工智能/机器学习/深度学习/神经网络
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真希望所有研一的同学都能知道这些大佬！幸亏我导师给我推荐，不然真不知道从哪里开始学起，强烈建议想要入门人工智能的同学按照这个顺序学起来！
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分享免费，无需翻墙，无限次数使用的ChatGPT3.5和GPT4.0安装教程教程！
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AI这一次要颠覆化学研究了！nature最新重磅发表全自动科研机器，4分钟搞定诺贝，我愿称这是今年最伟大的项目！
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有了这个网站，导师都得靠边站！这个是深度学习神经网络最强的入门机器学习神器工具！——人工智能/机器学习/深度学习
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SAM再次起飞，成功登上nature！建议所有图像分割初学者把它作为第一篇深度学习论文来阅读！