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mediapipe-samples

机器学习应用开发基础步骤展示

MediaPipe-samples项目展示了创建机器学习应用的基本步骤。项目提供MediaPipe Solutions的低代码/无代码工具,如Tasks、Model Maker和Studio,用于构建跨平台ML解决方案。该仓库接受修复性贡献,但不接收新示例以保持项目简洁。开发者可在自有仓库中分享复杂示例和教程。

mediapipe - 支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能的平台
GithubMediaPipe人工智能开源项目机器学习跨平台
MediaPipe为开发者提供了一个平台,支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能。通过跨平台API和预训练模型,可快速部署和定制AI解决方案。MediaPipe还包含模型定制工具和浏览器内的可视化评估工具,支持高效开发和迭代。欢迎访问Google官方文档了解更多,并参与社区交流和贡献。
azureai-samples - Azure AI官方示例代码库 涵盖多领域实践资源
AI应用Azure AIGithub开发者资源开源项目示例代码
azureai-samples是一个开源代码仓库,汇集了Azure AI各领域的官方示例和实践指南。仓库涵盖AI Studio、AI Search、AI Assistant等多个方向,提供端到端样例和常用开发任务代码。开发者可在本地环境中尝试Azure AI场景,快速掌握相关技术。该项目支持社区贡献,为AI开发提供全面的学习资源。
applied-ai-engineering-samples - Google Cloud AI工程资源,参考指南、蓝图和代码示例
GithubGoogle CloudVertex AI人工智能代码示例基础设施开源项目
这个开源项目提供了Google Cloud应用AI工程的参考资料,包括Vertex AI生成式AI模型的使用指南和Google Cloud AI/ML基础设施的最佳实践。项目包含代码示例、实践实验和蓝图,旨在帮助开发者更好地利用Google Cloud的AI能力,适用于大规模AI/ML工作负载。
document-ai-samples - Google Cloud Document AI 应用示例与工具集
Document AIGithubGoogle Cloud开源项目文档分析机器学习样本代码
本项目汇集了多个Google Cloud Document AI应用示例和工具。涵盖文档分析、分类和搜索等功能,包括Google Drive集成、仓库处理、批量导入和内容审核等实用工具。还提供PDF处理、语言提取和表格数据提取等功能示例。项目中的Web应用演示支持表单、发票和OCR处理。这些资源有助于开发者学习和实践Document AI技术。
examples - TensorFlow示例与教程,支持学习深度学习
GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料
TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码,适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码,用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献,查看贡献指南了解详细信息。
vertex-ai-samples - Google Cloud Vertex AI的机器学习与生成式AI示例资源
GithubGoogle CloudVertex AI开源项目机器学习模型开发生成式AI
此仓库包含用于演示如何使用、开发和管理Google Cloud Vertex AI平台的笔记本、代码示例和应用程序。无论是Vertex AI初学者,还是有经验的机器学习从业者,都可以在这里找到相关资源。用户可以探索、学习并贡献内容,以充分发挥机器学习的潜力。笔记本可以在Colab或Vertex AI Workbench中运行,方便用户详细了解每个服务的使用方法。
machinelearning-samples - 专为.NET开发者设计的跨平台的开源机器学习框架
GithubML.NETMLOps开源开源项目机器学习跨平台
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架,专为.NET开发者设计。它提供丰富的样例和教程,涵盖二分类、多分类、推荐系统、回归、时间序列预测、异常检测和聚类等任务,方便开发者将机器学习模型集成至现有或新建的.NET应用中。项目还提供了完整的端到端应用示例,包括Web和桌面应用,扩展了机器学习的实际应用场景。
coreml-examples - CoreML演示应用集合展示苹果神经引擎优化技术
CoreMLGithubiOS开发开源项目机器学习模型优化苹果神经引擎
该仓库收录了多个为苹果神经引擎优化的CoreML演示应用,展示了先进机器学习模型在iOS设备上的应用。涵盖FastViT图像分类、Depth Anything V2单目深度估计和DETR语义分割等模型。这些实例不仅展示CoreML功能,还为开发者提供在iOS设备上部署复杂机器学习模型的参考。项目采用coremltools进行优化和测试,是iOS机器学习开发的重要学习资源。
mediapipe-rs - MediaPipe任务的Rust库 为WasmEdge WASI-NN提供支持
GithubMediaPipe-rsWasmEdge开源项目机器学习计算机视觉音频处理
mediapipe-rs是一个为WasmEdge WASI-NN设计的Rust库,实现MediaPipe任务。该库提供简单易用的API,支持多种视觉、音频和文本处理任务,包括对象检测、图像分类和手势识别等。它具有低开销和灵活性,支持TfLite模型,可在CPU、GPU和TPU上运行。mediapipe-rs为开发者提供了在WebAssembly环境中高效执行机器学习任务的解决方案。
hms-ml-demo - HUAWEI ML Kit能力展示示例应用
ApplicationCasesGithubHMS CoreHUAWEI ML KitMLKit-Sample开源项目技术支持
该项目包括多个展示HUAWEI ML Kit能力的示例应用,分为场景演示和应用案例两部分。用户可以通过二维码直接下载和安装Android程序。项目还提供技术支持,包括在Reddit和Stack Overflow上获取信息和解决开发问题,并可在华为开发者论坛中加入讨论。如果在使用示例代码时遇到问题,可以在GitHub提交问题或提出拉取请求。
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