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Materials for the Learn PyTorch for Deep Learning: Zero to Mastery course.
本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Transformer模型示例代码，专为初学者设计，用以深入浅出地讲解Transformer架构的工作原理和应用。通过阅读和运行此项目中的代码，学习者可以快速理解自注意力机制、编码器-解码器结构以及如何在实际任务中使用Transformer。同时，项目包含了详细的文档说明和注释，便于跟随每一步进行实践。
Classify bird species based on their songs using SIamese Networks and 1D dilated convolutions.
A new approach based on a 10-layer one-dimensional convolution neural network (1D-CNN) to classify five brain states (four MI classes plus a 'baseline' class) using a data augmentation algorithm a…
Keras 1D CNN on Azure ML Workbench to classify 4 week stock performance based on text in public earnings statements
A model-agnostic framework for explaining time-series classifiers using Shapley values
Public tutorials of using Flow Forecast for forecasting and classifying time series data
Time series prediction using LSTM classifier
A set of jupyter notebooks on pytorch functions with examples
This repo is based on https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial, but add jupyter notebooks and detailed explanation of PyTorch APIs
机器学习方法习题解答，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/statistical-learning-method-solutions-manual
A Lighting Pytorch Framework for Recommendation Models, Easy-to-use and Easy-to-extend.
simple-ml-code
yolo master 本课程主要对yolo系列模型进行介绍，包括各版本模型的结构，进行的改进等，旨在帮助学习者们可以了解和掌握主要yolo模型的发展脉络，以期在各自的应用领域可以进一步创新并在自己的任务上达到较好的效果。
《李宏毅深度学习教程》（李宏毅老师推荐👍，苹果书🍎），PDF下载地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
本项目为量化开源课程，可以帮助人们快速掌握量化金融知识以及使用Python进行量化开发的能力。
主要存储Datawhale组队学习中“数据挖掘/机器学习”方向的资料。
中文版scipy-lecture-notes. 网站下线, 以离线HTML的形式继续更新, 见release.
Pandas integration with sklearn
Recipes for using Python's pandas library