CV

跟着大牛课程做系统笔记,从入门到大模型Agent一站式学习

这是一份已完结的深度学习综合学习笔记,整合了多个知名课程的精髓,包括土堆的Pytorch教程、李沐的《动手学深度学习》、吴恩达的《深度学习》以及大飞的《大模型Agent》课程。项目以Jupyter Notebook形式呈现,内容覆盖从深度学习基础到Pytorch实战,再到前沿的大模型与Agent应用,形成了一条完整的学习路径。它解决了初学者面对海量课程资源时无从下手、知识碎片化的问题,通过系统化的笔记整理和代码示例,帮助学习者高效掌握深度学习核心概念、模型构建与训练技巧,并了解大模型时代的关键技术。笔记结构清晰,适合作为自学参考或教学辅助材料。

开源 free 搜索知识
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 23800
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类搜索知识
开发团队AccumulateMore
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源学习笔记,完全免费,无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型agent,agents,book,chinese,computer-vision,cv,deep-learning,jupyter-notebook,llm,llms,machine-learning,natural-language-processing,nlp,notebook,python,rag
GitHub 星标★ 23800
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-03-31 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 已安装 Anaconda(含 Jupyter Notebook)
  • 已安装 Git,用于克隆笔记仓库
  • 本地有足够磁盘空间存放笔记与配套数据集

安装与启动步骤

  1. 1克隆笔记仓库

    把整个笔记仓库下载到本地,README 提示在线看图片和公式可能显示不全,下载到本地才正常。

    git clone https://github.com/AccumulateMore/CV.git
  2. 2进入笔记目录

    切换到刚克隆下来的仓库目录,后续在仓库根目录启动 Jupyter。

    cd CV
  3. 3启动 Jupyter Notebook

    README 明确说明笔记是用 Anaconda 的 Jupyter Notebook 打开的,不要用 PyCharm 打开。

    jupyter notebook
  4. 4打开对应章节笔记

    在浏览器页面中按编号打开 .ipynb 文件:100-122 为 Pytorch,200-268 为李沐课程,300-354 为吴恩达课程,400-409 为大模型 Agent。

  5. 5下载配套数据集

    README 提供百度网盘无偿分享的数据集,链接失效可联系作者获取。

  6. 6安装目录插件

    README 建议给 Jupyter Notebook 安装目录插件,方便按目录跳转到对应章节。

如何确认成功

浏览器中能打开 .ipynb 笔记并正常显示图片与公式,说明本地环境可用。

常见问题

Q:在线看笔记时图片、公式显示不完整怎么办?

A:这是 GitHub 网页没有解析好导致的,把笔记下载到本地用 Jupyter Notebook 打开就正常显示。

Q:用 PyCharm 打开笔记图片不显示?

A:README 说明笔记是用 Anaconda 的 Jupyter Notebook 打开的,PyCharm 打开图片无法正常显示,请改用 Jupyter Notebook。

Q:怎么快速跳到某一章节?

A:安装 Jupyter Notebook 的目录插件,即可通过目录快速跳转到相应章节。

Q:配套数据集链接失效了怎么办?

A:README 说明数据集通过百度网盘无偿分享,链接失效可联系作者微信获取。

注意事项

  • 笔记按编号组织:100-122 对应土堆 Pytorch,200-268 对应李沐《动手学深度学习》,300-354 对应吴恩达《深度学习》,400-409 对应大飞《大模型Agent》。
  • README 未提供 pip/conda 安装命令,Jupyter 相关操作请参考 Anaconda 官方方式。
  • 数据集与交流群信息均来自 README,网盘提取码为 ppmu。

核心亮点

  • 整合了Pytorch、动手学深度学习、吴恩达、大模型Agent四大经典课程,内容系统全面
  • 以Jupyter Notebook形式呈现,代码与讲解结合,便于动手实践和复现
  • 项目已完结,学习路径完整,从基础到前沿覆盖深度学习全链路

不足之处

  • 笔记内容基于他人课程,原创性有限,可能缺乏独立见解
  • 文档/社区待观察,更新维护频率可能不高

适用场景

  • 深度学习初学者系统学习Pytorch和核心理论
  • 进阶者快速查阅大模型与Agent相关知识点
  • 作为教学备课或面试复习的参考资料

替代项目

d2l-ai/d2l-zh、pytorch/pytorch tutorials、fastai/fastbook

项目介绍

CV 是学习教育领域的开源项目,由 AccumulateMore 开发,2022 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(23,800)位列前 2%,在学习教育分类的 429 个项目里位列前 5%。

近 41 天,它的 GitHub 星标从 23,267 增加到 23,800,净增 533。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-22。开源学习笔记,完全免费,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:深度学习初学者系统学习Pytorch和核心理论。同类可对比的替代方案包括 d2l-ai/d2l-zh、pytorch/pytorch tutorials、fastai/fastbook。

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