zlibrary 快捷入口：显示公共账户的额度
zhelper search：强大的书籍搜索网站
参照 ：啥都会一点研究生视频 && AI-Expert-Roadmap
数学基础：高数，线性代数。可参照考研数学和 MIT 18.06 Linear Algebra 课程。
一门编程语言：推荐 Python
深度学习是机器学习的一个重要的分支
专业基础：李航的 《统计学习方法》
机器学习：台湾大学李宏毅课程，吴恩达课程，浙江大学胡浩基课程
深度学习：吴恩达 DeepLearning AI课程 + Github配套笔记
框架学习：Tensorflow 2.0 龙良曲，Pytorch 龙良曲，同时也对前面的知识进行回顾复习。
首推 Pytorch
Tensorflow
CV (Computer Vision) 方向：
《OpenCV3编程入门》 + 官网教程
北京交通大学 MOOC 慕课图像处理和机器学习
唐宇迪的OpenCV 计算机视觉项目实战
斯坦福大学的 CS231n 课程—面向视觉识别的卷积神经网络
传统目标检测模型实践：YOLO，SSD，R-CNN 等，初始可在公开数据集上训练
数据集标注学习：mmdetcction
NLP (Natural Language Processing) 方向：
RL (Reinforcement Learning) 方向：
# 显示ollama常用命令
ollama
# 下载大模型qwen7b到本地（注意大模型占用的内存大小）
# b表示10参数(w,b)，7b即共70亿参数的大模型
ollama pull qwen2:7b
# 查看已经安装的大模型
ollama list
# 删除
ollama rm qwen2:7b
# 显示模型的基本信息
ollama show qweb2:7b
# 本地运行大模型(注意电脑配置)
ollama run qwen2:7b默认端口号：11434
# 浏览器访问
http://localhost:11434/
# 使用 python 调用接口访问本地大模型
pip show requests
pip install requestsAPI 调用
import requests
url = "http://localhost:11434/api/generate"
payload = {
"model": "qwen2",
"prompt": "介绍qwen2模型",
"stream": False
}
response = requests.post(url, json=payload)
print("response:", response.json()['response'])- AINAV.net 网站
- 逐行讲解论文代码 (使用 PyTorch)
一些项目本地部署流程见：项目部署流程指导
- GFPGAN：照片修复
