微调Whisper语音识别模型，支持无时间戳数据训练，有时间戳数据训练、无语音数据训练。加速推理，支持Web部署、Windows桌面部署和Android部署

基于CNN的手势识别项目，使用Pytorch构建、训练模型。

本项目是基于Pytorch的声音分类项目，旨在实现对各种环境声音、动物叫声和语种的识别。项目提供了多种声音分类模型，如EcapaTdnn、PANNS、ResNetSE、CAMPPlus和ERes2Net，以支持不同的应用场景。

本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法。

该仓库用于广东财经大学信息学院专业课程《深度学习与应用》2024年春的各种资料发布

BERT微调-关系分类任务

BERT微调-NER任务

使用VGG16与Resnet34对Cifar10数据集进行分类。

使用PyTorch预训练好的RNN模型来提取预分类特征，进而使用预分类特征在机器学习上进行训练和分类。

此仓库为基于Transformer的多方面特征编码图像描述生成算法源码

我对加速的梯度时序差分算法（Accelerated Gradient Temporal Difference Learning algorithm, ATD）的实现。

基于yolov3-tiny-bubbliiiing和Tkinter开发检测界面

pytorch 学习和经典模型搭建

基于FPGA平台部署神经网络模型

基于双向GRU的命令词识别项目，使用Pytorch构建、训练模型。