mlx-examples

MLX框架多领域应用示例集合

MLX 机器学习深度学习模型示例 Apple Silicon Github 开源项目

MLX-Examples项目提供了MLX框架在文本、图像、音频和多模态等领域的应用示例。包含语言模型、图像生成、语音识别等实现，支持Hugging Face预训练模型。这些示例展示了MLX在Apple Silicon上的应用，为机器学习开发者提供了参考资源。

djl-demo - 深度Java库示例集，推理、训练到多平台深度学习应用

Deep Java LibraryGithubJava API开源项目模型部署深度学习示例应用

代码仓库包含丰富的Deep Java Library (DJL)示例，展示了其在推理、训练、移动应用开发、云服务集成和大数据处理方面的多样化应用。涉及图像分类、对象检测和自然语言处理等领域，并提供了跨平台深度学习模型部署方案。这些实例有助于开发者迅速掌握DJL技术，并在多种实际场景中应用。

mlx-gpt2 - MLX框架实现GPT-2模型：从零开始的深度学习之旅

GPT-2GithubMLX嵌入层开源项目自注意力训练循环

本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库，可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路，并通过MLX框架重新实现，为深度学习爱好者提供了实践指南。

python-small-examples - Python常见小例子和应用案例集合

GithubPython开源项目数据分析机器学习正则表达式算法

本项目汇集了多个Python小例子和案例，涵盖数据分析、算法与机器学习，帮助用户深入理解Python应用。每个例子均含有详细说明和代码实现，适合初学者及有经验的编程人员参考学习。通过这些示例，用户可以提升编程技巧，解决实际问题，增强对Python编程的自信。

ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库

AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习

ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。

ipex-llm-tutorial - 英特尔XPU上的低位大语言模型库教程

GithubIPEX-LLMIntelLLM应用开发开源项目教程

IPEX-LLM教程提供了在英特尔XPU上使用低位大语言模型库的全面指导。内容覆盖从环境配置到高级应用开发，包括中文支持、GPU加速和模型微调等主题。本教程适合希望在英特尔硬件上开发和优化大语言模型应用的开发者，帮助他们深入了解IPEX-LLM的功能和实际应用。

awesome-demos - Gradio构建的AI演示和应用集合

GithubGradio开源项目机器学习演示自然语言处理计算机视觉

该项目汇集了使用Gradio构建的多样化AI演示和应用。涵盖自然语言处理、计算机视觉等领域，包括文本生成、图像处理、语音合成等功能。展示了AI技术的多样性和实用性，为开发者提供参考和灵感。

mlx-FLUX.1-schnell - 高效文本到图像生成工具提升创意效率

AI绘图DiffusionKitFLUXGithubHuggingfacetext-to-image图像生成开源项目模型

项目在DiffusionKit MLX中提供文本到图像生成能力，适用于创意设计师及内容创作者。通过简单的命令行操作即可生成高细节图像，渲染出逼真的视觉效果。基于Apache 2.0许可证，确保广泛应用和可扩展性。

iowncode - SwiftUI、CoreML、Vision等iOS框架的教程与代码示例集合

CoreMLGithubNatural Language FrameworkRealityKitSwiftUIVision Framework开源项目

提供丰富的iOS开发资源，包括SwiftUI、CoreML、Vision等框架的教程与代码示例。涵盖SwiftUI图表、手势、进度条实现，CoreML设备端训练、声音分类、背景移除等内容，还包括Vision框架的文本识别、图像相似度检测等。帮助开发者提升技能，快速实现各类功能。

machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署

GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。

ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合

GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目，帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献，获取实践经验并提升技能，推动开源社区的持续发展。

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