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DeepMind的图神经网络库，支持TensorFlow和Sonnet

Graph NetsTensorFlowSonnet安装演示Github开源项目

Graph Nets是由DeepMind开发的图神经网络库，兼容TensorFlow和Sonnet。支持Linux和Mac OS X，以及Python 2.7和3.4+。该库适用于CPU和GPU版本的TensorFlow，但需要单独安装TensorFlow。Graph Nets提供了详细的安装指南、使用示例和多个演示，包括最短路径、排序和物理预测任务。用户可以通过Colaboratory在浏览器中运行这些演示，体验图神经网络的灵活性和强大功能。

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deepsvg - DeepSVG：矢量图形生成与动画的分层网络
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该项目提供了一种用于SVG图像生成和动画的分层生成网络，附带深度学习SVG数据的库。用户可以获取预训练模型、完整的数据集及其预处理工具。图形用户界面演示了DeepSVG在矢量图动画中的应用。详细介绍了如何克隆存储库、安装依赖和进行训练与推理，为研究人员和开发者提供全面的资源、示例代码和文档，适合从事图形生成和动画的研究与项目开发。
Scrapegraph-ai - 集成大语言模型和图逻辑的网络抓取Python库
GithubLLMPythonScrapeGraphAI开源项目数据抽取热门网络爬虫
ScrapeGraphAI是一款集成大语言模型和图逻辑的高效网络抓取Python库。该库支持多种抓取流程，适用于网站和本地文件，如XML、HTML、JSON和Markdown。用户只需指定需要提取的信息，ScrapeGraphAI即可自动完成。该库易于安装，支持多种自定义配置，适合高级用户和开发者进行数据抓取和分析。
ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具
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bindsnet - 模拟尖峰神经网络的生物启发机器学习算法
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ns3-gym - 将强化学习引入网络仿真研究的创新框架
GithubOpenAI Gymns-3ns3-gym开源项目强化学习网络模拟
ns3-gym是一个整合OpenAI Gym和ns-3的开源框架，旨在促进强化学习在网络研究中的应用。该项目提供了自定义仿真环境的能力，包含认知无线电和RL-TCP等实例。通过详细的文档和示例，ns3-gym为研究人员提供了探索机器学习在网络优化领域潜力的平台。项目提供了完整的安装指南和API文档，便于研究者快速上手。ns3-gym的灵活架构支持各种网络场景的模拟，为网络协议和通信技术的创新研究开辟了新途径。
graphcodebert-base - GraphCodeBERT结合数据流信息的代码预训练模型
GithubGraphCodeBERTHuggingface代码理解开源项目数据流分析模型深度学习自然语言处理
GraphCodeBERT是基于Transformer架构的代码预训练模型，结合代码序列和数据流信息。模型包含12层、768维隐藏状态和12个注意力头，最大序列长度512。在CodeSearchNet数据集上训练，涵盖6种编程语言的230万函数-文档对，旨在增强代码理解和处理能力。
tract - 神经网络推理工具，支持多种格式与优化
GithubNNEFONNXTensorFlowtract开源项目神经网络推理
`tract`是一款神经网络推理工具，支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持，并附有详尽的技术文档和应用实例，适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。
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CNTK，微软的开源深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能，简化开发和训练流程，并完美支持ONNX，兼容多种AI框架。
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