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一直有读者在后台问深度学习该如何锻炼代码和工程能力，对于这个问题笔者也一直在探索，并在这个过程中收集了一些非常优秀的开源代码平台。作为笔者chrome书签中收藏的干货，笔者今天就把这些优秀的平台介绍给大家，无论是做AI科研还是工程，相信这些代码平台都能帮助到大家。 Paper with Code Paper with code创立于2018年7月，旨在帮助广大机器学习科研人员和业界人士跟踪最新发布的论文及源代码，快速了解最前沿的技术进展。平台上涉及到了各类机器学习任务和细分方向。至今为止，Papers with Code 已经累积了 18000 篇论文、1000 项任务和 1500 个排行榜，已成长为最常用的机器学习资源网站之一。不过就在本月14日，Paper with code正式宣布加入Facebook AI，相信接下来会给广大机器学习用户以更好的使用体验。 Paper with code主页 也可以分类检索各领域和方向的SOTA模型： Paper with code SOTA 以语义分割为例，可以看到该领域下给出了709篇论文的复现code： Paper with code LeaderBoards 无论是学术还是工程，Paper with code可以说是一个宝藏平台。 Paper with Code 地址：https:/// 机器之心SOTA 机器之心是国内领先的前沿科技媒体和产业服务平台，关注人工智能、机器人和神经认知科学，坚持为从业者提供高质量内容和多项产业服务。而机器学习SOTA可以视作国内版的Paper with code。用户可以根据自己的需要寻找机器学习对应领域和任务下的 SOTA 论文，平台会提供论文、模型、数据集和 benchmark 的相关信息。 机器之心SOTA 图像分割SOTA模型 机器之心SOTA地址：https://www./sota MANA AI
MANA AI作为一个AI算法市场平台，集中了许多优秀的AI项目。平台也以“可能是地表最大的AI算法市场”为slogan，平台集算法市场、AI工具链、数据集下载、开源项目和用户社区为一体，是一个非常好的学习平台。
MANA AI主页 MANA AI项目：
MANA AI 实时人体姿态识别项目 部分项目需要付费加入会员，不过也只是象征性的收个费，强力推荐给大家。 MANA AI地址：http:///
Model Zoo
Model Zoo 策划并为深度学习研究人员提供了一个平台，可以轻松地为各种平台和用途找到经过预训练的模型。Model Zoo会定期更新Github站点，并为用户提供筛选功能，以查找用户所需的模型，对于学界和业界的朋友来说都是非常好用的。具体大家可自行去探索。
Model Zoo主页 Model Zoo地址：https:/// |
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