英文。2018版本。The authors of this book have leveraged their hands-on experience with solving real-world problems using Python and its Machine Learning ecosystem to help the readers gain the solid knowledge needed to apply essential concepts, methodologies, tools, and techniques for solving their own real-world problems and use-cases. Practical Machine Learning with Python aims to cater to readers with varying skill levels ranging from beginners to experts and enable them in structuring and building practical Machine Learning solutions.

深度学习视频教程，包括python入门，深度学习基础和进阶

基于A*算法，用python实现十五数码问题的求解。 十五数码问题：所要求解的问题：是给定一种初始布局(初始状态)和一个目标布局(目标状态),问如何移动数码实现从初始状态到目标状态的转变。

这是个深度学习四大名著之一的《Hands-On.Machine.Learning.with.Scikit-Learn.and.TensorFlow》压缩包，，里面包含高清英文版PDF（包含书签，源码可复制），，和本书配套的源码及源码在github上的链接，此书书中文参考链接，，愿与诸君共勉，，加油加油！！！

Python直接使用模型，实现一个简易版的人脸对比，非常有趣！

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514

卷积神经网络python实现。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”