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人工智能学习：涵盖数据分析、机器学习实战、线性代数基础、PyTorch深度学习框架、NLTK自然语言处理工具包和TensorFlow 2.x框架的使用。

机器学习互操作性的开放标准

体验、学习和编写基于微软最新人工智能突破性创新的代码

一个基于Go语言的计算机视觉软件包，使用OpenCV 4及更高版本。支持深度神经网络(DNN)、CUDA、OpenCV扩展模块和OpenVINO。

PyTorch-Kaldi项目致力于开发最先进的DNN/RNN混合语音识别系统。其中，深度神经网络（DNN）部分由PyTorch管理，而特征提取、标签计算和解码则由Kaldi工具包完成。

用于训练YOLO v3和v2神经网络的图像目标边界框标注图形界面

自然语言处理深度神经网络工具包——像玩乐高积木一样搭建你的NLP深度神经网络模型

高斯YOLOv3：一种基于定位不确定性用于自动驾驶的快速精确目标检测器（ICCV，2019）

本项目使用NumPy从零开始构建神经网络，涵盖反向传播算法的推导、全连接层、卷积层、池化层和Flatten层的NumPy实现，并包含图像分类示例和网络微调示例，持续更新中……

PHP 7/8 与 OpenCV：计算机视觉与机器学习教程（安装、示例及文档）

基于HLS的赛灵思Ultrascale+ MPSoC深度神经网络加速器库

针对iOS和Android平台优化的Caffe库（体积小，速度快），并附带开箱即用的演示APP。

该项目是Caffe的异构运行时版本。它为Caffe增加了异构计算能力，利用异构计算基础架构来加速基于Arm的异构嵌入式平台上的深度学习。同时，它保留了原Caffe架构的所有特性，使用户能够无缝部署其应用程序。

ttslearn：用Python学习语音合成（Python语音合成库）

LQ-Nets：一种学习量化方法，用于构建高精度、紧凑型深度神经网络

一个收集关于神经形态硬件论文的资源库，例如神经网络（SNN）的ASIC和FPGA实现等。

基于FPGA的开源深度学习推理引擎

在Java虚拟机上学习图像处理、计算机视觉和神经网络的最低门槛

这是AI游戏助手的最新版本，之前的版本已不再更新。它能截取游戏画面，识别游戏中的目标，并自动瞄准射击，从而提升游戏体验。这个版本采用onnx和yolov6进行AI推理，onnx运行效率很高，配合yolov6目标检测模型，游戏画面识别速度非常快。

C# 使用 OpenCvSharp v4 实现 YOLO v3 的演示