参考资料，https://zhuanlan.zhihu.com/p/32089487，本实现参考借鉴了该资源，本实现的立体四子棋为落子有限制版的立体四子棋(qubic),必须先下下层的棋子，上层的相关棋子才能继续落子，经过3500次的训练，ai水平基本可以了，模型为best_policy.model，python human_play.py即可对战。训练使用python train.py. python版本2

手写数字识别数据集，MNIST000

银行卡的数据集比较难找,现将近期收集整理的一些免费分享给大家,可用用于深度学习的模型训练等,一共包含3种类型的近千张数据.

文字图像匹配度检测软件（基于CLIP、Transformers等实现） 使用CLIP（对比图文预训练方法）提供的图文匹配度检测接口，使用huggingface基于Transformers的机器模型实现离线翻译，因此输入中英文均可检测。前端图形化界面使用PYQT开发,并使用了qdarkstyle进行优化 左边一栏是候选文字语句，右边一栏是对应每条文字语句的匹配度 支持中英文

（1）、掌握一种深度学习框架； （2）、能设计一种神经网络对图像进行分类。 （3）、图像分类的数据集为CIFAR-10，CIFAR-10共60000张彩色图像，图像大小为3通道的32*32，分为10类，每类6000张。其中50000张用于训练，10000张用于测试。数据集获取地址为： http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10-python.tar.gz

yolov5.pt（包含四个类）

乳腺癌超声图像数据集-Breast Ultrasound Images Dataset，所有图像均分为正常、良性和恶性，每个图像都有标记，可用于乳腺癌图像分类，分割等研究，该资源国外网站可下载，但是国内速度较慢，特此上传。

End-to-End Object Detection with Transformers论文阅读笔记

PredictABoat @SerpentAI的Game Agent开发工具包的24/7深度学习流中使用的NodeJS Twitch机器人 方法 在发生预测的AI运行之前，预测系统将激活并允许观众预测即将开始的AI运行的各个方面，直到开始为止。 一旦开始AI运行，系统将等待直到运行完成，并使用连接到游戏的路由器中的事件收集所有数据。 然后它将进行预测并选择奔跑的赢家。 积分将在获奖者之间分配并保存在数据库中。 在深度学习周结束时，获奖者将被宣布并获得奖品。 概念 框架NodeJS 游戏套接字AutobahnJS / Crossbar.io 数据存储MongoDB / mongoose 常问问题 可以做出什么预测？ 观众可以做出无数的预测。 这完全取决于游戏提供给我们的数据。 目前， total score和# of matches类的预测很可能会在“我必须建造一条船”游戏中进行预测。

深度学习方向绘图模板，包含超过100多页的PPT，非常适合各类网络的绘图！大家可以在上面可以直接使用画出你要的机器学习深度学习模型图，比如想画一个基于Transformer的模型的图，可以直接在上面修改，非常方便。推荐收藏！