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论文检索,相比于其他网址他的特色在于,在浏览的时候可以预览文章所有内容,摘要。人工智能的很多最新论文都会上传至该网站
一个可视化图表,用来一键查找与某一论文相关的其他论文
提供深度学习各个领域方向的论文和代码的快速查找,并且有同一领域的SOTA模型对比,额外还提供一些深度学习可用的数据集下载
针对域适应的一些论文汇总网址
https://github.com/wangs311/awesome-domain-adaptation-object-detection
利用AI快速阅读论文
使用指南:使用Kimi快速阅读论文
文中所用的prompt:
请参考这些博文的格式:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/92916888
https://zhuanlan.zhihu.com/p/73561924
https://zhuanlan.zhihu.com/p/57468070
https://zhuanlan.zhihu.com/p/48042454
来帮我快读了解下面这篇论文:
请注意,要求总结PDF文档中论文的内容,而只是参考链接中的格式。先列出论文的网页地址(如果有),然后简要说明这篇论文的特色,最后是这篇论文的详细方法介绍和实验结果等。
一个对话式文献知识库,AMiner平台,功能繁多,部分使用参考AMiner学术|面对面教你做好学术检索、写论文!
Hugging Face:提供了一个模型库,包含了各种各样的预训练模型,搭配Gradio可直接网页端体验各种开源项目
比如:可以直接在上面试玩stable diffusion
:Fast Stable Diffusion XL on TPU v5e ⚡
Kaggle:是一个数据科学竞赛平台,提供大量的数据集和机器学习竞赛,让数据科学家和机器学习专业人士可以在这里进行数据分析、建模和预测,以解决各种实际问题。Kaggle还提供了许多教程和资源,帮助初学者学习数据科学和机器学习技能
Roboflow:可进行数据集标注、训练及下载,手上没数据集用的时候就去这里找找
比如:水果数据集
经典的网络结构(LSTM、ResNet、Transformer等)、优化器等的pytorch代码的逐行注释
https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations
谷歌colab,提供免费的CPU和GPU,使用jupyter平台执行Python代码,没有GPU的孩子们可以拿来练练手
一个程序员小工具箱网址,我一般用来转换json转换格式、yaml转json
一个可视化CNN工作过程的网址
一个我自己常用的具有划词翻译功能的在线pdf阅读器
一个在线绘制思维导图的网址
Netron的在线网址:在线查看模型文件的可视化结果
Ping检测网址
github下载加速
电子发烧友、21ic、electronicsforu、electronicsweekly、面包板
一篇可参考的深度学习参数调参指南
IoU的发展
https://yolov5.blog.csdn.net/article/details/126455488?spm=1001.2014.3001.5502
一位字节全栈研发工程师的分享《超过1000本的计算机经典书籍分享》
docker入门,这一篇就够了
一位就职于OpenA的小姐姐的ML博客,会分享一些深度学习结构的详细解读(主要从公式理论的方向)
CSDN
迪菲赫尔曼、太阳花的小绿豆、Bubbliiiing
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