<h1 align="left">aiLearnNotes</h1> <p align="center"> <img alt="GitHub stars" src="https://img.shields.io/github/stars/Jackpopc/aiLearnNotes?style=social"> <img alt="GitHub watchers" src="https://img.shields.io/github/watchers/Jackpopc/aiLearnNotes?style=social"> <img alt="GitHub forks" src="https://img.shields.io/github/forks/Jackpopc/aiLearnNotes?style=social"> </p>

人工智能相关领域知识学习笔记，理论与实践相结合，利用Python语言逐步实现计算机视觉、机器学习、强化学习、优化算法等方向内容，目前正在进行《动手学计算机视觉》系列的更新，后续会逐渐加入《动手学机器学习》《动手学强化学习》《动手学优化算法》系列。

<p align="left"> <img src=https://img.shields.io/badge/python-3.6-blue.svg> <img src=https://img.shields.io/badge/vision-v0.1.0-green.svg> <img src=https://img.shields.io/badge/tensorflow-1.7.0-orange.svg> </p> <h1 align="left">Contents</h1> aiLearnNotes每一讲有对应的<b>文档</b>和<b>代码</b>，内容涉及计算机视觉、机器学习、强化学习、优化算法等。

Code

aiLearnNotes代码链接如下，

Docs

代码可以点击上面条目直接访问，文档放在docs目录下，可以点击下面目录访问，

计算机视觉

<h1 align="left">Usage</h1> 首先按照依赖环境，

$ pip install -r requirements.txt

然后进入不同目录下直接执行对应的程序即可，例如，

$ cd computer_vision
$ python HOG.py

<h1 align="left">Support</h1> 如果觉得本项目有帮助，可以关注公众号平凡而诗意或者知乎Jackpop，也可以收藏我的个人主页。

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