dlib

现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发

dlib C++机器学习编译 Python API Github 开源项目

dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。

xgboost - 高效灵活可扩展的梯度提升算法库

GithubXGBoost分布式计算开源项目数据科学机器学习梯度提升

XGBoost是一款高性能的梯度提升算法库，专为效率、灵活性和可扩展性而设计。它能快速准确地处理大规模数据集，解决各类机器学习问题。XGBoost支持多种分布式环境，可处理超十亿样本的数据。作为开源项目，XGBoost不断通过社区贡献来提升性能和扩展功能。

opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测

GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉

opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库，涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型，并包含多平台性能基准测试结果，便于开发者选择合适模型。此外，项目还提供详细的安装指南和使用示例，有助于快速集成和应用。

autodiff - 高效直观的C++17自动微分库

C++库Githubautodiff导数计算开源项目自动微分表达式树

autodiff是一个C++17自动微分库，通过现代编程技术实现高效的导数计算。支持前向和反向模式，只需少量代码修改即可处理复杂函数。该库适用于机器学习、优化和科学计算领域，为开发者提供灵活的自动微分功能。

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。

mlimpl - 全面的机器学习和深度学习算法实现库

Github开源项目强化学习机器学习深度学习算法实现统计学习

mlimpl提供了多种机器学习、深度学习和强化学习算法的实现。从线性回归、决策树到CNN、GAN、LSTM等深度模型，以及多臂老虎机、马尔可夫决策过程、DQN、Actor-Critic等强化学习算法均有涵盖。代码结构类似sklearn，配有详细文档和注释，便于学习、应用和二次开发。

learnopencv - 从OpenCV编程到实践深度学习技巧

AIGithubLearnOpenCV开源项目教程深度学习计算机视觉

LearnOpenCV.com 博客提供了众多关于计算机视觉、深度学习及人工智能的最新技术和代码实例。该平台聚焦于为AI学习者及技术实践者提供丰富的资源和项目实践，帮助用户全面掌握并应用AI技术。

accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合

Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器

accel-brain-code是一个开源项目，集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块，旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性，为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。

DeepLearning - 深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目

Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

探索全面的深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目，适合从新手到专家的每一个阶段。

d2l-zh - 深度学习的全面入门指南

D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习

《动手学深度学习》是一个免费在线资源，提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例，旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家，适合自学和教学使用，包含可运行的代码和工程技能训练。

djl - 简洁易用的Java深度学习框架，支持多引擎切换

Deep Java LibraryGithubJava框架开源开源项目机器学习深度学习

Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架，提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能，用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务，支持从模型加载到训练和推理的全流程操作，简化深度学习模型的集成。

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