nnie-yolov3 VS2017 solution and HISI3516CV500

YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > iOS

TNN：由腾讯优图实验室打造，移动端高性能、轻量级推理框架，同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。TNN框架在原有Rapidnet、ncnn框架的基础上进一步加强了移动端设备的支持以及性能优化，同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。目前TNN已经在手Q、微视、P图等应用中落地，欢迎大家参与协同共建，促进TNN推理框架进一步完善。

Vitis AI is Xilinx’s development stack for AI inference on Xilinx hardware platforms, including both edge devices and Alveo cards.

Mobile-LPR 是一个面向移动端的准商业级车牌识别库，以NCNN作为推理后端，使用DNN作为算法核心，支持多种车牌检测算法，支持车牌识别和车牌颜色识别。

ACNet: Strengthening the Kernel Skeletons for Powerful CNN via Asymmetric Convolution Blocks

Machine Learning algorithms implemented from scratch

(开源旋转机械故障数据集整理)

[更改过]Windows and Linux version of Darknet Yolo v3 & v2 Neural Networks for object detection (Tensor Cores are used)

📚 C/C++ 技术面试基础知识总结，包括语言、程序库、数据结构、算法、系统、网络、链接装载库等知识及面试经验、招聘、内推等信息。

A complete computer science study plan to become a software engineer.

Pre-trained and Reproduced Deep Learning Models （『飞桨』官方模型库，包含多种学术前沿和工业场景验证的深度学习模型）

基于IDAPython的二进制漏洞检测脚本库，对IDA生成的反汇编文件进行静态分析，并以XML形式报告可能存在的漏洞隐患点。

309 food classification by MobilenetV2, Pytorch

Statistical learning methods, 统计学习方法(第2版)[李航] [笔记, 代码, notebook, 参考文献, Errata, lihang]

Hilbert变换提取信号特征的Python实现

Scikit-Learn and TensorFlow机器学习方法.

【机器学习路线】Your new Mentor for Data Science E-Learning.

李航《统计学习方法》的代码实现

【目标跟踪】Visual Tracking Paper List

[人群密集检测]Awesome Crowd Counting

吴恩达老师的机器学习课程个人笔记

Python实现所有算法

2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记

deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源）

【图像分割】:metal: awesome-semantic-segmentation

[目标检测]Awesome Object Detection based on handong1587 github: https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html

《机器学习》（西瓜书）公式推导解析，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book