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buffalo

高性能开源推荐系统框架

Buffalo是一款由Kakao开发的开源推荐系统框架,具有高性能和可扩展性。它针对CPU和SSD进行了优化,同时在GPU上也有良好表现,能够有效利用系统资源。Buffalo已在多个Kakao服务的生产环境中得到验证,支持Python 3.8+,需要cmake 3.17+和支持C++14的gcc/g++编译器。该项目采用Apache 2许可证,为开发者提供了灵活的使用空间。

RecBole - 基于Python和PyTorch的推荐系统框架,支持91种算法和43个数据集
GithubPyTorchPythonRecBoleRecBole2.0开源项目推荐系统
RecBole是一个基于Python和PyTorch的推荐系统框架,旨在高效地复现和开发推荐算法。该框架包含91种算法,涵盖通用推荐、序列推荐、情境推荐和知识推荐四大类。RecBole支持43个基准数据集,并提供GPU加速和标准评估协议以满足研究需求。最新版本增加了扩展包,提升用户体验,并支持多GPU和混合精度训练。
HybridBackend - 异构集群上的高性能推荐系统训练框架
GPU优化GithubHybridBackend嵌入层开源项目推荐系统深度学习框架
HybridBackend是一个为异构集群设计的高性能推荐系统训练框架。它优化了分类数据加载、GPU嵌入层处理和大规模训练通信,提高了wide-and-deep模型的训练效率。该框架兼容现有AI工作流,提供多种安装选项和完善的文档。HybridBackend采用开源Apache 2.0许可证,支持社区贡献。
RecBole2.0 - 推荐系统前沿研究的综合开源工具集
GithubPyTorchRecBole开源框架开源项目推荐系统深度学习
RecBole2.0是一个推荐系统扩展库,涵盖8个前沿研究领域,包括数据增强、元推荐、去偏推荐等。该库提供从数据处理到算法实现的完整功能,便于开展最新推荐系统研究。它继承了RecBole的易用性,并增添了新功能和模型,是推荐系统研究的重要工具。
RePlay - 全周期推荐系统开发与评估框架
GithubRePlay开源项目推荐系统数据预处理模型评估超参数优化
RePlay是一个覆盖推荐系统全生命周期的开发评估框架。它集成了数据预处理、模型构建、参数优化、性能评估和模型集成等功能。该框架支持CPU、GPU等多种硬件,并可与PySpark结合实现分布式计算。RePlay能帮助开发者顺利将推荐系统从离线实验转到在线生产环境,提升系统的可扩展性和适应性。
RecSys_Course_AT_PoliMi - 推荐系统算法库与评估框架
Github协同过滤开源项目推荐系统机器学习相似度计算矩阵分解
该项目提供多种推荐系统算法实现,包括协同过滤KNN、矩阵分解和图模型等。框架集成了评估模块、数据处理功能,便于快速构建和测试推荐系统。采用Python和Cython开发,注重性能优化,适合推荐系统的教学与研究使用。
caffe - 一个用于深度学习的快速开放框架
BAIRBVLCCaffeGithub开源项目模型动物园深度学习框架
Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架,强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息,包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本,例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe,以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流,提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证,鼓励在研究中引用。
QRec - 跨平效推荐系统框架,集成前沿推荐模型
GithubPythonQRecTensorflow协同过滤开源项目推荐系统
QRec是一个基于Python 3.7.4和Tensorflow 1.14+的推荐系统框架,集成了多种高影响力和最新的推荐模型。该框架具有轻量级架构和用户友好的接口,支持快速的模型实现和评估。QRec支持跨平台,包括Windows、Linux和Mac OS,基于Numpy和Tensorflow,运行速度快。用户可以通过配置文件轻松管理和扩展,同时提供多种评估协议。最新更新包括多个在顶级会议发表的模型,如SIGIR'22的SimGCL等。详细使用文档请参阅QRec手册。
daisyRec - 开源推荐系统评估和基准测试框架
GithubPython工具包协同过滤基准测试开源项目推荐系统深度学习
daisyRec是一个支持多维度公平比较的Top-N推荐任务基准测试框架。该开源工具整合了传统和深度学习推荐算法,支持CUDA加速和多个公开数据集。通过提供GUI命令生成器和严格的评估标准,daisyRec致力于推动推荐系统研究的可复现性和公平比较。
implicit - 高性能Python隐式反馈协同过滤库
GithubPython库implicit协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解
Implicit是一个开源的高性能Python协同过滤库,专为隐式反馈数据集设计。它实现了多种推荐算法,如交替最小二乘法、贝叶斯个性化排序等。支持多线程和GPU加速,适用于大规模数据处理。提供详细文档和示例,便于开发者快速构建推荐系统。
kafka - 开源分布式事件流平台
Apache KafkaGithubJavaScala分布式消息系统开源项目构建测试
Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台,为数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用提供支持。它采用发布/订阅模式,具有高吞吐量、可扩展性和容错能力。Kafka支持多种编程语言,提供完整的开发工具链。开发者可在本地或集群环境中运行Kafka,进行各类测试。该项目致力于社区建设,欢迎各方贡献。
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豆包MarsCode

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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AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

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SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

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美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

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AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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