daisyRec

开源推荐系统评估和基准测试框架

daisyRec是一个支持多维度公平比较的Top-N推荐任务基准测试框架。该开源工具整合了传统和深度学习推荐算法，支持CUDA加速和多个公开数据集。通过提供GUI命令生成器和严格的评估标准，daisyRec致力于推动推荐系统研究的可复现性和公平比较。

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介绍相关项目

awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源

GithubRecommend System大语言模型开源项目数据集用户表示预训练预训练模型

deepeval - 简化LLM输出评估的开源框架

AI测试DeepEvalGithubLLM评估开源框架开源项目指标评估

DeepEval是一款开源的大型语言模型(LLM)输出评估框架。它提供G-Eval、幻觉检测和答案相关性等多种评估指标，支持本地运行。该框架适用于RAG和微调应用，可与LangChain和LlamaIndex等工具集成。DeepEval具备批量评估、自定义指标创建功能，易于集成到CI/CD环境。此外，它还支持对主流LLM基准进行简易评估，并可与Confident AI平台对接，实现持续评估和结果分析。

speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统

Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别

speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。

fairness-indicators - Tensorflow 的公平性评估和可视化工具包

Fairness IndicatorsGithubTensorflow二分类和多分类分类器公平性指标开源项目模型评估

Fairness Indicators支持团队评估和改进模型的公平性，适用于二元和多分类模型。通过TensorFlow工具包，可以计算常见的公平性指标，并分析数据集分布及模型性能。该工具能处理大规模数据集，并提供信心区间和多阈值评估功能。Fairness Indicators与TensorFlow Data Validation、TensorFlow Model Analysis和What-If Tool紧密集成，助力优化模型。

fast-reid - 重识别方法和工具箱

FastReIDGithubPyTorch人脸识别开源项目模型转化重识别

FastReID是一个研究平台，实现了先进的实例重识别算法，重新编写前一版本（reid strong baseline）而来。该平台支持图像检索和人脸识别等多项任务，具备自动混合精度训练、多GPU分布式训练、模型蒸馏等功能，支持多种骨干网络结构和多个数据集的同时测试。新更新包括支持DG-ReID和Vision Transformer骨干网络。更多信息请参考官方文档。

sacred - Python实验管理工具助力科研配置记录与复现

GithubSacred参数管理实验复现实验记录实验配置开源项目

Sacred是一个开源Python实验管理工具，专注于实验配置、组织、记录和复现。它提供Config Scopes、参数注入、命令行接口等功能，方便跟踪参数、运行不同设置、保存配置。Sacred还支持自动随机种子设置和MongoDB存储，并有多个数据可视化前端。这些特性使其成为科研人员管理复杂实验的理想选择。

Deej-AI - 基于人工智能的音乐推荐系统和智能DJ助手

Deej-A.I.GithubSpotify人工智能开源项目音乐嵌入音乐推荐系统

Deej-AI是一个基于人工智能的音乐推荐系统,通过分析音频特征和播放列表上下文来创建个性化播放列表。该项目结合深度学习和自然语言处理技术,实现跨流派的创意音乐推荐。系统可生成平滑过渡的播放列表,帮助发现新音乐,并支持实时推荐下一首歌曲。Deej-AI为用户提供了一种创新的智能DJ体验,适合各类音乐爱好者使用。

fairscale - 强化PyTorch大规模深度学习训练的开源库

FairScaleGithubPyTorch分布式训练大规模模型开源项目高性能计算

FairScale是一个开源的PyTorch扩展库，旨在提升大规模深度学习模型的训练效率。它不仅增强了PyTorch的基础功能，还引入了先进的模型扩展技术。通过提供模块化组件和简洁的API，FairScale使研究人员能够更轻松地实现分布式训练，有效应对资源受限情况下的模型扩展挑战。该库在设计时特别强调了易用性、模块化和性能优化，并支持全面分片数据并行(FSDP)等多种先进扩展技术。

RecoFeed - 本地化个性化推荐引擎确保数据隐私安全

AI工具RecoFeed个性化推荐向量数据库本地处理用户隐私

RecoFeed是一款本地化AI个性化推荐引擎，利用CloseVector跨平台向量数据库在用户设备上实时生成推荐，确保数据隐私。支持文章、产品、视频等多种内容的实时推荐，基础功能免费。适合开发者构建用户推荐源。目前处于封闭测试阶段，可申请试用。

ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库

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ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。

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