深度学习入门教程

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掌握一门编程语言：i love Python

The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.

Explicit is better than implicit.

Simple is better than complex.

Complex is better than complicated.

Flat is better than nested.

Sparse is better than dense.

Readability counts.

Special cases aren't special enough to break the rules.

Although practicality beats purity.

Errors should never pass silently.

Unless explicitly silenced.

In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.

There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.

Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.

Now is better than never.

Although never is often better than *right* now.

If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.

If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.

Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

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图书推荐

• Python编程三剑客：Python编程从入门到实践第2版+快速上手第2版+极客编程（套装共3册）

• Python数据科学手册、美Jake VanderPlas著（图灵程序设计丛书）

• 图像处理-冈萨雷斯版

• 机器学习西瓜书

• 统计学习方法第二版

• 机器学习实战

• 深度学习入门之Pytorch

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编程工具

Anaconda-环境管理

• Anaconda命令行总结

Pycharm-代码coding

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Python

• 熟练使用循环、列表、字典、os等基础库

• 入门之后，立马使用numpy替代列表

• 使用matplotlib绘图、数据处理pandas等基本知识

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图像处理

• 掌握基础图像知识，并用OpenCv实现
• 熟练使用Opencv，能够阅读文档使用相关函数

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机器学习

• 十大机器学习算法、从KNN Kmeans等入手， 必须掌握BP神经网络

• 熟悉sklearn，能够快速运用库函数处理数据且统计分类指标

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深度学习

• 熟练使用Pytorch框架：pytorch gpu安装教程（Perfect完美系列）
• 入门机器视觉三大领域，且选定一个方向

  • 图像分类

  • 目标检测：
    YOLOV5手把手入门教程推荐 : You Only Look This（理论学习+数据标注+项目配置+检测识别）

  • 图像分割

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论文阅读并实现

• 通过博客知乎微信哔哩哔哩等了解你所选择方向的大致情况
• 阅读中文的综述，掌握系列专有名词
• 阅读领域内经典论文并代码实现
• 阅读最新的论文

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代码版本控制管理

• Gitee
• GitHub

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Bilibili优秀博主推荐

• 霹雳吧啦Wz（深度学习导师，用生命推荐）

• 我是土堆

• 同济子豪兄

• 跟李沐学Al

• OpenCv学堂

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云服务器推荐

• 首推并行超算云（教程如下）

• 【深度学习】云服务器推荐及教程

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公众号推荐

• 极市平台（强烈推荐）

• arXiv每日学术速递（强烈推荐）

• OpenCV学堂

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学术网站推荐（word is cheap，show me the code）

• PaperWithCode（深度学习领域研究者，必看！这个网站我要吹爆，一线科研人员必备！！！随时关注科研新动态）

• arXiv.org（进入该网站下载大佬们占坑的 “萝卜”）

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论文文献工具

• 影响因子查询：LetPub

• 图像计算器：Desmos

• 论文相关关系查询：Connectedpapers

• 企鹅论文：Sci-Hub跳转

• 大木虫：学术导航

• 艾思科蓝：学术一站式平台

• 数据标注：MAKE SENCE

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深度学习入门路线推荐：

1. 首先跟着我是土堆手把手把，把深度学习基础的入门程序走一遍

2. 转战博主霹雳吧啦Wz的分类任务，至少看到ResNet熟悉各种网络架构（提供源码并有讲解）

3. 选定自己的方向后自由扩展，阅读经典论文并实现

4. 不断调试提高自己的代码能力，并记录自己的习过程

5. 一定要拥有解决问题的能力

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☆☆☆☆☆(学习路线，强烈推荐！！！)☆☆☆☆☆

1、我是土堆

PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】（ 深度学习新手篇：从零开始带你手把手入门深度学习模型搭建）

2、霹雳吧啦Wz

深度学习图像分类篇（ 深度学习进阶篇：包含各类模型源码AlexNet、GoogleNet、Resnet、MobileNet、Vit等、理论基础、代码讲解）

3、同济子豪兄

引经据典、精读论文，大白话讲解深度学习（ 科普探索篇：带你一字一句精读论文、大白话深入浅出讲解模型和原理）

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更新记录

1. 2022年04月18日17:30:47 -> 大致整理了一下推荐的东西，会调整一下格式，然后发布

2. 以后有时间会来好好整理更新的，不过肯定是在自己的论文投出去后啦