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ML课程内容复习笔记基础稍微复习一下机器学习的基础内容
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CV基础学习笔记1计算机视觉的基础知识，下游任务、卷积的原理，经典模型（如AlexNet、VGG、ResNet）、Transformer在计算机视觉中的应用（如ViT）等内容。
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ML-DL-RL的信息论基础信息论的基础知识，包括自信息、信息熵、最大熵原理、KL散度、交叉熵、联合熵、条件熵和互信息等内容。
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pytorch coding笔记pytorch的基础使用，包括模型创建、数据加载、训练与评估等内容。
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ML-DL-RL的概率论基础概率论的基础知识，包括基本概念、概率分布（离散和连续）、联合概率分布、边缘概率、条件概率与独立性、贝叶斯定理、期望、方差和协方差等内容。
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NLP基础学习笔记1NLP的基础知识，包括基本概念、词嵌入、经典NLP模型（如Word2Vec、RNN、LSTM、GRU）、Transformer在NLP中的应用（如BERT、GPT）等内容。
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GNN基础学习笔记1图神经网络（GNN）的基础知识，包括基本概念、常见模型（如GCN、GAT）、E(n)等变图神经网络以及过平滑问题的介绍。
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