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测试时适应研究论文汇总与分类

测试时适应领域适应无源数据机器学习神经网络 Github 开源项目

该项目整理了测试时适应(TTA)研究领域的论文，涵盖自监督、信息熵、批量归一化等多个方向。列表包含最新研究成果和代码链接，定期更新维护。为机器学习研究人员和开发者提供TTA技术的系统概览，便于深入学习和应用。

文档

Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总

AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习

此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。

awesome-automl-papers - 综合自动化机器学习研究资源库

AutoMLGithub人工智能开源项目机器学习算法优化自动化

本项目汇集了自动化机器学习(AutoML)领域的关键资源,包括论文、文章、教程和开源项目。内容涵盖自动数据清理、特征工程、超参数优化、元学习和神经架构搜索等核心技术。资源库持续更新,助力研究人员和从业者跟踪领域前沿。此外,项目提供了主流AutoML系统的对比分析,为读者呈现全面的领域概貌。

transferlearning - 最新迁移学习综述、研究和教程资源

GithubTransfer Learning开源项目机器学习负迁移领域泛化领域自适应

awesome-knowledge-distillation - 知识蒸馏技术研究论文资源集锦

AIGithub开源项目模型压缩深度学习知识蒸馏神经网络

项目汇集了知识蒸馏领域的学术论文，内容丰富全面。资源从早期神经网络集成研究到当前前沿方法，涉及模型压缩、迁移学习等多个相关方向。对于深入研究知识蒸馏技术的学者和工程师而言，这是一个系统化的参考资料库。

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等

Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

awesome-learning - 软件测试与自动化的全面学习资源库

Github学习资源开源项目测试原则编程语言自动化测试软件测试

这个资源库汇集了软件测试和自动化领域的全面学习材料，包括编程语言、测试框架、最佳实践和行业趋势。资源涵盖从入门到高级的免费教程、课程、博客和指南，注重实用性，涉及编码原则、测试技巧和自动化策略。适合希望提升测试技能或转向自动化测试的专业人士学习参考。

Awesome_Matching_Pretraining_Transfering - 多模态模型、参数高效微调及视觉语言预训练研究进展汇总

Github参数高效微调图像文本匹配多模态模型大型模型开源项目视觉语言预训练

该项目汇总了多模态模型、参数高效微调、视觉语言预训练和图像-文本匹配领域的研究进展。内容涵盖大语言模型、视频多模态模型等多个方向，定期更新最新论文和资源。项目为相关领域的研究人员和开发者提供了系统的学习参考。

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers - 语音识别与合成技术研究关键论文集锦

Github开源项目深度学习神经网络自动语音识别语音合成语音识别

本项目汇聚了语音识别与语音合成领域的重要研究论文，涵盖多个子领域，包括自动语音识别（ASR）、说话人验证、声音转换和语音合成（TTS）等。提供广泛的研究成果和方法论参考，这些资源可以帮助研究人员和开发人员探索从文本到音频的转换技术和相关音乐建模应用。该资源适用于学术研究和实际开发中的技术革新和行业推动。

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