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机器学习安全与对抗性威胁防护库

Adversarial Robustness Toolbox (ART) 是由 Linux Foundation AI & Data Foundation 托管的 Python 库,为开发者和研究人员提供评估和防护机器学习模型的工具,以抵御规避、投毒、提取和推理等对抗性威胁。ART 支持所有流行的机器学习框架(如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等),适用于各种数据类型(图像、表格、音频、视频等)和任务(分类、目标检测、语音识别等)。持续开发中,欢迎反馈和贡献。

awesome-llm-cybersecurity-tools - 大型语言模型在网络安全研究中的应用工具集
AI辅助工具Github代码分析大语言模型开源项目网络安全逆向工程
awesome-llm-cybersecurity-tools项目收录了多种利用大型语言模型进行网络安全研究的工具。这些工具涉及逆向工程、网络分析和云安全等领域,展示了LLM在代码分析、漏洞发现和安全评估方面的应用。项目还包括LLM安全性研究和概念验证资源,为网络安全研究提供参考。
llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具
GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图
LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理,并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息,有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型,并提供Docker部署选项,是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。
gan - 开源生成对抗网络框架
GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络
TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标,支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用,包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用,为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。
latentbox - AI、创意和艺术领域的精选资源聚合平台
AIGithubLatent Box创意开源项目艺术资源聚合
Latent Box是一个创新资源聚合平台,专注于AI、创意和艺术领域。通过精心筛选和社区共创,该平台致力于缩小信息差距,促进跨界合作,并持续更新高质量内容。Latent Box旨在提供有价值的资源,激发创新灵感,推动多元化学习和探索。
Adala - 提供灵活可扩展运行时环境的自主数据标注框架
AdalaGithub人工智能开源项目数据标注机器学习自适应学习
Adala 是一个用于数据处理的自主数据标注框架,具备灵活的运行时环境和Python集成。通过迭代学习,系统内的智能体可以独立获取技能,适应不同的环境。Adala 提供可靠的数据处理结果和多种定制化选项,适合AI工程师、机器学习研究人员、数据科学家和教育工作者使用,并兼容OpenAI和VertexAI等大型语言模型。
Open DeepLearning - AI学习资源库,探索人工智能无限可能
AI工具AI资源Open DeepLearning人工智能教育资源深度学习
Open DeepLearning是一个综合性人工智能资源库,致力于提供AI领域的全面指南。平台汇集了丰富的免费AI资源,涵盖深度学习、机器学习等领域的书籍、课程、论文、指南、文章、教程和笔记本等多种形式。作为AI学习的重要参考平台,Open DeepLearning为研究者、学生和开发者提供系统化的学习材料,助力用户深入探索AI技术,获取所需的知识和工具。通过精心组织的内容结构和特色功能如AI Portal Gun,平台让AI学习变得更加便捷和高效,引领用户探索人工智能的无限可能。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
data-augmentation-review - 全面数据增强技术助力机器学习模型优化
GitHubGithubPython库开源项目数据增强机器学习计算机视觉
该项目汇集了多领域数据增强资源,包括计算机视觉、自然语言处理、音频和时间序列分析。内容涵盖GitHub仓库、开源库、学术论文等,详细介绍了图像变换、文本生成、音频处理等增强技术。此外,还收录了自动增强和特定领域增强方法,为机器学习研究人员和实践者提供了全面的数据增强参考。
AI-Catalog - AI工具和平台集合,涵盖图像生成、文本总结、代码辅助等功能
AI-CatalogAI工具Github图片生成多模态开源项目总结工具
本目录包含各种AI工具和平台,涵盖图像生成、文本总结、代码辅助等功能,适合创作者、开发者和教育者使用。工具列表持续更新,并接受新模型的拉取请求,确保项目的多样性和最新性。
assets - 视觉资产和AI模型资源库
GithubUltralyticsYOLO开源项目数据集计算机视觉预训练模型
Ultralytics Assets 仓库集成了视觉资产、预训练模型和数据集,为 Ultralytics YOLO 生态系统提供支持。该仓库涵盖对象检测、实例分割、图像分类等计算机视觉任务,为研究人员和开发者提供便捷的资源访问,加速机器学习项目的开发和优化。此仓库提供了完整的资源套件,包括视觉素材、预训练模型和注释数据集,适用于多种计算机视觉任务。它简化了资源获取过程,使开发者能够专注于项目开发而非资源收集,从而提高工作效率。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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