动手学深度学习

Caffe是由伯克利人工智能研究小组（BAIR）及社区贡献者开发的开源深度学习框架。它以表达性、速度和模块化为核心设计理念，支持通过配置文件定义模型与优化过程，无需硬编码。该框架允许用户通过简单设置切换CPU与GPU模式，适用于从研究实验到工业级部署的多种场景，尤其在计算机视觉领域表现卓越，拥有活跃的开发者社区和丰富的预训练模型资源。

Practice Introduction to Neural Networks 是 Brilliant 平台提供的一门交互式在线课程，旨在通过动手实验而非复杂数学推导，帮助用户直观理解人工神经网络的内部运作机制。课程涵盖分类、反向传播、计算机视觉等核心主题，适合具备基础代数知识的初学者。用户无需编程背景，即可通过解决实际问题建立对神经网络算法的直觉，为后续深入学习或自行构建模型打下坚实基础。

Apache MXNet 是一个免费、开源的深度学习软件框架，专为灵活的研究原型设计和生产部署而设计。它支持混合前端模式，兼顾开发的灵活性与运行的速度，并提供可扩展的分布式训练能力。该框架深度集成 Python，同时支持多种编程语言，拥有涵盖计算机视觉、自然语言处理等领域的丰富工具生态，适用于研究人员与工程师构建深度神经网络。

Math GPT驱动的免费在线AI数学求解器是一款基于GPT-4o技术的智能学习工具，旨在帮助用户快速解决代数、几何及微积分等数学难题。用户可通过文本输入、图片上传或文件提交等方式提出问题，系统将提供精准的分步解答与逻辑推导。该产品适合学生、教师及自学者使用，通过实时互动与详细解释，辅助用户深入理解数学概念并掌握解题方法。

Curipod是一款由人工智能驱动的教育工具，旨在帮助教师快速创建互动式课程。用户只需输入年级和主题，系统即可在数秒内生成包含多种互动元素的教学方案。该工具支持生成选择题、绘画活动及多媒体资源，适用于希望提升课堂参与度、简化备课流程的教育工作者，让教学更具趣味性和探究性。

面向全球数学爱好者和科研机构，以解题和讲题算法为核心的数学垂直领域的大模型