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Neural-Network-Architecture-Diagrams

使用diagrams.net创建神经网络模型图

本项目使用diagrams.net(也叫draw.io)生成神经网络模型图,帮助用户直观理解不同的神经网络结构。涵盖YOLO v1、VGG-16、Autoencoder等实例,并欢迎贡献新的架构图。无论是初学者还是研究人员,皆可受益于提供的可视化示例。点击查看更多详情,了解如何分享架构图。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法,涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法,以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导,适合系统学习AI和算法的开发者参考。
gg - 直观简洁的软件架构可视化工具
Githubgg-charts场景开源项目文档演示软件架构模拟器
gg作为一款软件架构可视化工具,主要用于文档编写和演示。它能帮助开发者定义和展示各类软件架构,提供分步演示功能。通过直观的界面和交互式图表,gg简化了复杂系统的可视化过程,提高了软件架构设计和沟通效率。该工具可在gg-charts.com网站上使用,适合需要清晰展示软件结构的开发团队。
Azure-PlantUML - 利用Azure组件生成专业的PlantUML图表
AzureAzure-PlantUMLGithubPlantUML图标开源项目
Azure-PlantUML通过提供全面的Azure服务符号和宏,简化了PlantUML图表的创建流程。用户可以使用微软官方的Azure架构图标和手动提取的额外符号,轻松创建美观且易记的PlantUML图表。还可以结合C4-PlantUML工具,设计更复杂的Azure架构。项目还支持Visual Studio Code的代码片段和自定义构建,提升开发者的使用体验。
gflownet - 基于图神经网络的离散对象生成框架
GFlowNetGithub图生成开源项目机器学习神经网络组合优化
gflownet是一个实现Generative Flow Network的开源框架,专注于离散和组合对象的生成,尤其适用于图结构。该项目基于图神经网络,支持多种GFN算法,提供离线和在线训练功能。gflownet包含完整的训练环境、算法实现和示例代码,可用于分子设计等任务,是研究GFN在图生成领域应用的有力工具。
notebooks - 使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程
DETRGPT-4 VisionGithubRoboflowYOLO开源项目计算机视觉
提供详尽的计算机视觉教程,包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型,以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。
OnnxStack - 高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态
.NETGithubONNX RuntimeStableDiffusion图像处理开源项目机器学习
OnnxStack为.NET开发者提供了一个便捷的机器学习集成方案。它与ONNX Runtime和Microsoft ML无缝对接,支持Stable Diffusion、图像放大和对象检测等AI模型。开发者可以在.NET环境中直接构建和运行机器学习应用,不再依赖Python。这个框架大大简化了AI开发流程,是.NET生态系统中的一个重要补充。
grafana-diagram - Grafana插件 使用Mermaid语法创建流程图和时序图
GithubGrafanaMermaid可视化开源项目插件流程图
grafana-diagram是一个Grafana面板插件,支持使用Mermaid语法创建流程图和时序图。该插件可基于指标数据为图表节点着色,支持复合指标聚合多个系列,并提供主题自定义等功能。grafana-diagram简化了复杂系统和流程的可视化过程,能快速生成直观的图表,帮助用户更好地理解和展示系统架构。
generative_adversarial_networks_101 - 探索生成对抗网络的核心概念和实践实现
GANGithub人工智能图像生成开源项目深度学习生成对抗网络
该项目全面介绍生成对抗网络(GANs)的基本概念和应用实践。内容涵盖多种GAN模型在MNIST和CIFAR-10数据集上的具体实现,包括DCGAN、CGAN等。通过详细的代码示例、训练过程和结果可视化,展示了GAN的工作原理。项目还提供丰富的参考资料和相关论文,为深入学习和实践GAN提供了有价值的资源。
vis-network - JavaScript网络可视化库 创建交互式网络图
GithubHTML5 Canvasvis-network开源项目数据可视化网络可视化节点和边
vis-network是用于创建交互式网络可视化的JavaScript库。支持自定义节点和边的样式,可流畅处理数千个元素。使用HTML canvas渲染,具备聚类功能,适用于各种现代浏览器。易于使用,是网络数据可视化的有力工具。
Blazor.Diagrams - 全能可定制的 Blazor 图表库 支持服务端与 WebAssembly
Blazor.DiagramsGithub可扩展图表库开源开源项目自定义
Blazor.Diagrams 是一个功能丰富的图表库,适用于 Blazor 服务端和 WebAssembly。该库支持触控操作、SVG 和 HTML 渲染、节点连接及布局算法。注重性能和扩展性,允许自定义外观和行为。适用于多种图表需求,如数据库设计等。提供详细文档便于快速上手。
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