基于 kafka, Angular, Spring Boot, Flink, Elasticsearch, Kibana, Docker, Kubernetes的在线实时全球推特话题热度趋势图

这个项目包含了常见的深度学习模型及基于TensorFlow的代码实现。该项目由浅入深地涵盖了神经网络和深度学习的方方面面，包括了理论基础(CNNs, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, hyperparameter tuning, regularization, optimization, Residual Networks等)和常见应用案例(面部识别, 图片风格转化, 自动驾驶, 语言读取和标记, 音乐生成, 翻译, 音频识别和自然语言处理等)。

基于NativeScript的跨平台移动应用开发，一次开发，多平台部署