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机器学习使用过的API中文版及机器学习的理论知识

A²PI²

• API.md 深度学习和机器学习框架的中文API

• ML.md 机器学习理论

  • 如果您希望实践这些理论，却没有那么强的编程能力可考虑本人的配套框架classicML

    pip install classicML  # 或 pip install classicML-python

  • 增加集成学习内容

• TensorFlow.md TensorFlow 生态的中文API

• GPU.md GPU编程的中文API

• PyTorch.md PyTorch 生态的中文API

• 由于作者本人错误的之前上传一堆打包的pdf文件导致项目很大

  1. 您如果只想看文档，请直接下载releases中的PDF，每次提交都会更新

  2. 如果您的网速不可观，您又想查看markdown文件内容，请

     git clone https://github.com/sun1638650145/A2PI2.git --depth=1

• 欢迎交流

A²PI²代码🌰

1. 使用Keras构建CRNN
2. 使用Keras和transformers实现文本提取类任务
3. 使用Keras构建RetinaNet
4. 更多内容 coming soon

时间🤖️

时间机器在2021年的第一次提交被发明，它被用来记录更新的大事件。

20201230不出意外应该是2020年的最后一次更新，这一年本仓库提交了70次，写了一共7686行，整理超过20个软件包的内容，涵盖了Python JavaScript C++三种编程语言；感谢每颗star，感谢支持，我们明年见！

20210114这是2021年的第一次更新.

20210723正式推送v2.2.

20211230 今年没有更新ML.md多少有些遗憾，今年这个仓库提交了80次，一共增加了2848行，比去年多增加了2个软件包的内容，今年还贡献了tensorflow_text和获得了TensorFlow Developer Certificate，明年需要更加努力！

20220110这是2022年的第一次更新.

20220322新增关于CUDA的内容, 同时获得了英伟达的Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++学习证书.

20220408新增关于PyTorch的内容.

20220415新增关于Metal的内容.

20230103去年一共提交56次, 增加了4043行代码, 比2022年新增加了9个软件包, 涉及到强化学习, 设备端机器学习还有GPU并行计算的新内容, 2022年学到了很多新东西, 小小心愿今年也要更加努力呀!