deep-learning

在 Pytorch 中实现 Roformer 论文中的旋转嵌入（Rotary Embeddings）

描述性深度学习

深度学习云服务商列表

Adan：用于加速优化深度模型的自适应 Nesterov 动量算法

[CVPR 2022] "MonoScene: Monocular 3D Semantic Scene Completion": 从单张图像进行 3D 语义占用预测

我们 ICCV 2021 论文“DeepCAD: A Deep Generative Network for Computer-Aided Design Models”的代码

在 PyTorch 中使用脉冲神经网络 (SNN) 进行深度学习。

Kubeflow 的命令行界面 (CLI)。

[ICLR 2024] 控制视觉语言模型以实现通用图像修复。荣获 NTIRE 2024 野外通用图像修复挑战赛（Restore Any Image Model in the Wild Challenge）第五名。

关于 GNN 可解释性的论文

Python高性能Vision库。扩展你的研究，而非重复的代码。

一个仅标头文件的数值优化 C++ 库 --

depyf 是一个帮你理解并适应 PyTorch 编译器 torch.compile 的工具。

受到 Andrej Karpathy 的 makemore 启发，从头实现的稀疏专家混合（sparse mixture of experts）语言模型 :)

实现 Deepseek 团队在其“Native Sparse Attention”论文中提出的稀疏注意力模式

以极速进行训练／微调

NMA 深度学习课程

为 Stable Diffusion 工作流程编写的模板语言。可作为 Automatic1111 WebUI 的扩展功能使用。

[TMLR 2025🔥] 视觉自回归模型综述。

使用 PyTorch 进行图像分类、人脸识别与图像检索的强大基准模型

PhoBERT：越南语预训练语言模型 (EMNLP-2020 Findings)

特征工程是利用领域知识通过数据挖掘技术从原始数据中提取特征的过程。这些特征可用于提升机器学习算法的性能。特征工程本身即可视为应用机器学习。

精选的实用主动学习（Active Learning）资源列表

关于时间序列预测与深度学习的资源。

在 PyTorch 中进行对比模型训练

DeepInverse：一个使用深度学习来解决图像反演问题的 PyTorch 库

论文“Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples”的 PyTorch 实现

适用于 PyTorch 的快速且可微分的 QP 解算器。

一本关于 NLP 中神经网络与大型语言模型的综合指南书籍

一个使用 Desktop Duplication API 的 Windows Python 高性能屏幕截图库 - 2026 年更新