本文将为您介绍经典、热门的数据集，希望对您在选择适合的数据集时有所帮助。

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machine-learning-deep-learning-notes

• 更新时间：2024-01-09

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。

• 数据集网址：

  https://github.com/loveunk/machine-learning-deep-learning-notes

2

Paddle

• 更新时间：2024-12-13

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  PaddlePaddle是国内首个自主研发的深度学习平台，是一个技术先进、功能丰富的工业级平台，涵盖深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件、服务平台等。

• 数据集网址：

  https://github.com/PaddlePaddle/Paddle

3

MVision

• 更新时间：2024-07-09

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  机器人视觉 移动机器人 VS-SLAM ORB-SLAM2 深度学习目标检测 yolov3 行为检测 opencv PCL 机器学习 无人驾驶

• 数据集网址：

  https://github.com/Ewenwan/MVision

4

Daily-DeepLearning

• 更新时间：2024-12-12

• 访问地址: GitHub

• 描述：

   机器学习/深度学习/Python/大模型/多模态/

  LLM/deeplearning/Python/Algorithm interview/NLP Tutorial

• 数据集网址：

  https://github.com/zkywsg/Daily-DeepLearning

5

dl_note

• 更新时间：2024-12-10

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  深度学习系统笔记，包含深度学习数学基础知识、神经网络基础部件详解、模型压缩算法详解。

• 数据集网址：

  https://github.com/harleyszhang/dl_note

6

AI_Tutorial

• 更新时间：2024-04-15

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  精选机器学习，NLP，图像识别， 深度学习等人工智能领域学习资料，搜索，推荐，广告系统架构及算法技术资料整理。

• 数据集网址：

  https://github.com/cbamls/AI_Tutorial

7

AI_Pappers

• 更新时间：2024-10-10

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  AI Paper阅读记录与收藏：机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉/智能语音/推荐系统/知识图谱

• 数据集网址：

  https://github.com/CaiquanLiu/AI_Pappers

8

VisualDL

• 更新时间：2024-11-13

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  深度学习可视化工具，将模型结构、数据样本、张量直方图、PR曲线、ROC曲线、高维数据分布等可视化，让用户更加清晰直观地了解训练过程和模型结构，从而高效地进行模型优化。

• 数据集网址：

  https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL

9

MegEngine

• 更新时间：2024-10-24

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  是一个快速、可扩展且用户友好的深度学习框架。

• 数据集网址：

  https://github.com/MegEngine/MegEngine

10

Machine-Learning

• 更新时间：2024-02-05

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  机器学习&深度学习资料笔记&基本算法实现&资源整理（ML / CV / NLP / DM...）

• 数据集网址：

  https://github.com/fire717/Machine-Learning