教程很棒，但是构建项目是最好的学习方法。
做基于项目的学习，以正确的方式学习代码！ProjectLearn提供了精选的项目教程列表，学习者可以在其中从头开始构建应用程序。
这些分为不同的类别，即Web开发，移动开发，游戏开发，机器学习，深度学习和人工智能。
该列表包含有关许多需求语言和技术的项目教程，包括ReactJS，NodeJS，VueJS，Flutter，ReactNative，.NETCore，Unity，TensorFlow，OpenCV，Keras等。
要贡献此列表，请访问以获取更多详细信息：）项目教程列表：网络开发：项目技术领域链接构建自己的Uber-for-X应用程序HTML5，JavaScript，Node，Express，MongoDB构建一个社区驱动的交付应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox生成本地商店搜索和发现应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox使用React.js和Node.js的中等克隆React，Node，
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这些分为不同的类别，即Web开发，移动开发，游戏开发，机器学习，深度学习和人工智能。
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要贡献此列表，请访问以获取更多详细信息：）项目教程列表：网络开发：项目技术领域链接构建自己的Uber-for-X应用程序HTML5，JavaScript，Node，Express，MongoDB构建一个社区驱动的交付应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox生成本地商店搜索和发现应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox使用React.js和Node.js的中等克隆React，Node，
2023/12/9 23:33:44
3.57MB
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1.深度学习(⽐互联⽹⼤多了)2.数据芯⽚⾰新(英特尔过时了)3.虚拟世界(Metaverse是终局)4.移动⽀付(忘掉传统银⾏吧)5.⽐特币的基本⾯6.⽐特币：机构投资者来了7.电动汽⻋（嗯，这只是开始）8.⾃动化(机器⼈来了，不是坏事)9.⽆⼈驾驶⽹约⻋(对，你没看错)10.⽆⼈机送货(重新思考运输)11.航空航天(⻢斯克，说的就是你)12.3D打印(彻底改变制造业，赋能设计师)13.⻓读测序(帮助你掌握⾃⼰的健康)14.多癌筛查(预防癌症，远离癌症)15.第⼆代细胞和基因疗法(从肿瘤开始)
2023/12/7 1:26:54
10.24MB
1
深度学习-语音识别实战(Python)视频教程分享；
章节1seq2seq序列网络模型章节2LAS语音识别模型实战章节3starganvc2变声器论文原理解读章节4starganvc2变声器源码实战章节5语音分离ConvTasnet模型章节6ConvTasnet语音分离实战章节7语音合成技术概述章节8语音合成tacotron最新版实战章节9基础补充-PyTorch框架基本处理操作章节10PyTorch使用补充-神经网络实战分类与回归任务章节11算法补充-卷积神经网络原理与参数解读章节12策略补充-迁移学习与Resnet网络架构
章节1seq2seq序列网络模型章节2LAS语音识别模型实战章节3starganvc2变声器论文原理解读章节4starganvc2变声器源码实战章节5语音分离ConvTasnet模型章节6ConvTasnet语音分离实战章节7语音合成技术概述章节8语音合成tacotron最新版实战章节9基础补充-PyTorch框架基本处理操作章节10PyTorch使用补充-神经网络实战分类与回归任务章节11算法补充-卷积神经网络原理与参数解读章节12策略补充-迁移学习与Resnet网络架构
2023/12/5 2:18:01
923B
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利用keras深度学习框架，生成人脸表情学习模型h5，转换为tensorflow的深度学习框架pb，在OpenCV中利用dnn调用pb模型并判断人脸表情
2023/12/4 4:47:41
113.93MB
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智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。
机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展，因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。
这种能力正是多种领域所需要的，如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策，这完全不同于传统的编程方式（如Java、.NET或Python）。
机器学习并非新生事物，大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。
各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上，用以增长利润、降低成本，或者改善用户体验。
这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用，将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统，同时还将介绍使用Kafk
机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展，因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。
这种能力正是多种领域所需要的，如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策，这完全不同于传统的编程方式（如Java、.NET或Python）。
机器学习并非新生事物，大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。
各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上，用以增长利润、降低成本，或者改善用户体验。
这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用，将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统，同时还将介绍使用Kafk
2023/12/1 2:52:56
678KB
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用于神经网络，深度学习方面的数据集。
原网址因为Thedatasetisnolongeravailableduetopermissionrestrictions.
原网址因为Thedatasetisnolongeravailableduetopermissionrestrictions.
2023/11/25 1:24:01
22KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB