AI 视觉入门、从零手写 resnet50

计算机视觉入门的保姆级项目。包括经典的传统计算机视觉算法和实操，基于 resnet50 AI 神经网络的算法学习和代码实操，不借助第三方库，从零手写 Resnet50 模型。和相关背景知识。 最后通过本仓库中的代码实战，从零手写 resnet50 神经网络，完成任意一张图片的识别，以及神经网络模型的性能优化。

Transformer 架构是目前主流 AI 大模型的核心。 本仓库是《Transformer通关秘籍》专栏的配套代码仓库。专栏围绕着 Transformer 这一架构，来拆解自然语言处理和 AI 大模型有关的背景、底层技术和算法原理。 在拆解的过程中，会有很多相关背景知识的介绍。阅读专栏，不仅可以对以 Transformer 架构为核心的大模型有一定的了解，还可以对大模型的底层细节和技术背景有更加深刻的认识。

从零手写Qwen系列大模型。本仓库从零开始使用python手写了 Qwen2 模型架构，Qwen2 系列包括 Qwen2-0.5B、1.5B、7B、72B 等模型。所有模型均可正常运行，可与之进行对话。