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高层次的深度学习API，用Kotlin编写，适用于JVM和安卓环境

KotlinDL深度学习卷积神经网络KerasTensorFlowGithub开源项目

KotlinDL是一种高层次的深度学习API，用Kotlin编写，适用于JVM和安卓环境。它利用TensorFlow和ONNX Runtime，为开发者提供从零训练深度学习模型、导入Keras和ONNX模型进行推理，以及迁移学习功能。KotlinDL旨在简化深度学习的部署，是生产环境的理想选择。提供详尽的文档、教程和丰富的代码示例，帮助开发者轻松上手并优化深度学习应用。

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介绍相关项目
dlprimitives - 开源跨平台深度学习与推理工具库
GPUGithubONNXOpenCL开源项目深度学习跨平台
DLPrimitives是一个开源项目，旨在提供跨平台的OpenCL深度学习和推理工具。该项目创建了支持多种GPU架构的深度学习原语库和高效推理库。DLPrimitives的目标包括开发简约的深度学习框架，并与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，使OpenCL API在深度学习领域得到广泛应用。目前，DLPrimitives已支持多种神经网络模型，并在AMD、Intel、NVIDIA等多种GPU上进行了测试。
djl-demo - 深度Java库示例集，推理、训练到多平台深度学习应用
Deep Java LibraryGithubJava API开源项目模型部署深度学习示例应用
代码仓库包含丰富的Deep Java Library (DJL)示例，展示了其在推理、训练、移动应用开发、云服务集成和大数据处理方面的多样化应用。涉及图像分类、对象检测和自然语言处理等领域，并提供了跨平台深度学习模型部署方案。这些实例有助于开发者迅速掌握DJL技术，并在多种实际场景中应用。
awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台
AIDLGithubJavaMLNLP开源项目
awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。
Learn-Kotlin-Flow - 实例驱动学习Android Kotlin Flow
Android开发GithubKotlin Flow开源项目异步编程数据库操作网络请求
Learn-Kotlin-Flow项目提供了丰富的实例，涵盖Android开发中的网络调用、数据库操作、长时间运行任务和错误处理等常见场景。通过这些实例，开发者可以学习在实际项目中应用Kotlin Flow，提升异步和响应式编程能力。项目还包含详细的博客文章和单元测试示例，有助于全面掌握Kotlin Flow。项目通过实际案例展示了Kotlin Flow在Android开发中的应用，包括并行网络调用、Room数据库集成、长时间任务处理和异常管理等。每个示例都配有相应的Activity和ViewModel代码，便于理解和实践。
Awesome-Android-Open-Source-Projects - Android开源项目汇总 开发者学习与贡献指南
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Awesome-Android-Open-Source-Projects收录了多个领域的优质Android开源项目,包括Android TV、通信、电子书阅读器、娱乐和金融等。该项目展示了现代Android开发的最佳实践和工具,涵盖各种架构模式、库和实用工具,为开发者提供丰富的学习资源。无论是新手还是经验丰富的开发者,都可以在此找到参与开源贡献的机会。
dl_note - 深度学习全栈指南 从计算机视觉到大语言模型
GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络
dl_note项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用，提供详细代码解析和实战经验，适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。
kaml - 为 Kotlin 提供 YAML 序列化支持的库
GithubKotlinYAMLkamlkotlinx.serialization序列化开源项目
kaml 是一个为 Kotlin 提供 YAML 序列化支持的开源库。它基于 kotlinx.serialization，支持 YAML 1.2 版本的解析和生成。kaml 实现了主要 YAML 特性，如标量、序列、映射、空值、别名和锚点。此外，它还支持多态序列化和 Docker Compose 风格的扩展字段。目前 kaml 主要面向 Kotlin/JVM 平台，为开发者提供灵活的 YAML 处理能力。
kim - Kotlin多平台图像元数据处理库
AshampooGithubKimKotlin图像元数据多平台库开源项目
Kim是一个支持多平台的Kotlin图像元数据库，可读写JPG、PNG、WebP等多种格式的元数据。它提供简单API用于更新元数据，支持JPG无损旋转和XMP内容处理。Kim适用于JVM、Android、iOS等多个平台，是Ashampoo Photo Organizer的核心组件。该库的功能开发主要基于用户反馈，持续优化以满足实际需求。
assertk - Kotlin流畅断言库 简化测试和自定义断言
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assertk是一个流畅的Kotlin断言库，受AssertJ启发。它提供简洁语法和多平台支持，简化自定义断言创建。支持空值处理、多重断言、集合断言和异常检查。适用于JVM、JS和Native项目，为开发者提供灵活高效的测试工具。
oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库，支持多种处理器架构
CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目
oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库，提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化，并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。
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