《 Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路（2022年度版）》全书数据和开源代码

Pytorch 入门到精通全教程 卷积神经网络 循环神经网络

PyTorch 实现 CNN，以及一些使用CNN图片分类项目

深度强化学习科研项目

本教程是对本人研究生期间的研究内容进行整理总结，总结的同时也希望能够帮助更多的小伙伴。后期如果有学习到新的知识也会与大家一起分享。 本教程会以视频的方式进行 图像分类，目标检测，语义分割基础网络的视频讲解和代码实现（pytorch） https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing

该仓库包含了2022李宏毅深度学习课程的作业代码，同时也进行了必要的注释，用于记录学习过程。

微调Whisper语音识别模型，支持无时间戳数据训练，有时间戳数据训练、无语音数据训练。加速推理，支持Web部署、Windows桌面部署和Android部署

BERT模型-句子分类任务

搭建全连接神经网络对天气的温度实现回归预测 该回归预测没有将样本分为训练集和验证集（缺点：过拟合） 更严谨的做法是每个季度中按照3：1的比例划分训练集和验证集。增加模型的泛化性。 损失函数：MSELoss 均方根误差。

目标检测Faster-RCNN的Pytorch版本实现。README附详细使用教程。

基于深度学习的面部表情识别 (Facial-expression Recognition)

基于CNN的手势识别项目，使用Pytorch构建、训练模型。

第十四届大学生计算机设计大赛

基于pytorch实现的YOLOV5+SORT目标识别及追踪