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深度学习材料通过深度学习向导

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存储库详细信息

该存储库包含教程的所有笔记本和MKDOCS Markdown文件，涵盖了机器学习，深度学习，深入强化学习，数据工程，一般编程和为网站供电的可视化。

请注意，这是正在进行的早期工作，在我们逐渐上传指南时，请耐心等待。

部分和小节

深度学习和深度强化学习教程（图书馆：Python，Pytorch，Gym，Numpy，Matplotlib等）
- 介绍
- 课程进展
- pytorch实用的深度学习
  - 矩阵
  - 梯度
  - 线性回归
  - 逻辑回归
  - 前馈神经网络（FNN）
  - 卷积神经网络（CNN）
  - 复发性神经网络（RNN）
  - 长短期内存网络（LSTM）
  - 自动编码器（AE）
  - 完全连接的超重自动编码器
- 通过Pytorch改善深度学习
  - 派生，梯度和雅各布
  - 向前和向后传播和梯度下降（从头开始回归）
  - 学习率调度
  - 优化算法
  - 权重初始化和激活功能
- 用pytorch进行深度加固学习
  - 监督增强学习
  - 马尔可夫决策过程和钟声方程
  - 动态编程
- 与Pytorch/python从头开始学习
  - 从头开始逻辑回归分类
- 计算优化
  - 速度优化基础知识Numba
语言模型（图书馆：Python，Pytorch，Ollama，Llamaindex，Cuda，Huggingface，Apptainer）
- 简介
- 容器
  - 带有apptainer的HPC容器
- 语言模型
  - LLM简介和超参数调整
- 多模式语言模型
  - MMLM简介
- 检索增生一代（RAG）
  - 嵌入式介绍
机器学习教程（图书馆：Python，Cudf Rapids，Cuml Rapids，Pandas，Numpy，Scikit-Learn等）
- Rapids Cudf
  - 简介
  - GPU DataFrames
  - CPU/GPU分数差异
编程教程（库：C ++，Python，Bash等）
- 简介
- C ++
- bash
- Python
- JavaScript
- 电子
数据工程教程（库：bash，databricks，delta live桌，镶木木，python，cassandra等）
- 卡桑德拉（Nosql）
  - 介绍
  - Apache Cassandra集群设置