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这是一个关于使用 PyTorch 构建神经网络的综合教学资源和课程。它涵盖了深度学习的基本构建块，包括张量操作、自动微分以及模块化神经网络组件的构建。 该仓库是多个专业领域的参考指南。它提供了计算机视觉任务（如图像分类、目标检测和语义分割）的实现细节，以及涉及 Transformer、循环网络和生成模型的自然语言处理工作流。此外，它还包括生成式 AI 的参考资料，专门关注通过扩散模型和对抗网络进行图像合成。 材料延伸至模型优化和部署流水线。它涵盖了通过量化和将模型导出为 ONNX 和 TensorRT 等格式来减小模型大小并提高推理速度的技术。其他能力领域包括用于并行加载的数据工程、使用自定义指标的模型评估，以及开源大语言模型的部署。 该项目主要以一系列 Jupyter Notebook 的形式提供。

这是一个面向 .NET 生态系统的科学计算框架，提供了一套全面的数值分析、统计和数学优化库。它作为开发机器学习、数字信号处理和计算机视觉应用的基础工具包。 该框架提供了用于训练和部署预测模型的专用工具包，包括神经网络、支持向量机和决策树。它还通过对实时视觉分析（如对象跟踪和面部特征检测）的深度集成，以及用于捕获和过滤音频及传感器信号的专用数字信号处理库而脱颖而出。 其功能范围扩展到高级矩阵分解和线性代数、概率状态建模和启发式搜索算法。它还涵盖了广泛的数据操作实用程序，从降维和归一化到空间数据组织和科学可视化组件。 该系统包括用于摄像机配置、GPIO 端口管理和专用深度传感硬件的硬件集成控制器。