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。

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。

machine-learning-experiments - 交互式机器学习实验的集合

GithubJupyter笔记本TensorFlow卷积神经网络开源项目机器学习递归神经网络

该项目展示了一系列交互式机器学习实验，包括Jupyter笔记本来演示模型训练过程，以及在线演示页面来展示模型运行效果。涵盖多层感知机至卷积神经网络等多种技术，适合探索和学习各类机器学习方法。

ML-Notebooks - 机器学习笔记本资源库，支持快速搭建和扩展

Github人工智能代码示例开源项目机器学习深度学习自然语言处理

ML-Notebooks为不同的机器学习任务和应用提供了一系列精简且易于扩展的笔记本。项目整合了Codespaces技术，用户仅需几步简单配置，便可启动一个配备完整依赖项的开发环境，非常适合教育和研究使用。从基础入门到深入探索如PyTorch、GNN及GANs等前沿技术，应有尽有。

ARKit-Sampler - iOS平台的ARKit应用示例集合，涵盖平面检测、虚拟对象和面部跟踪等功能

ARKit-SamplerAR互动AR测量Github平面检测开源项目虚拟物体

ARKit-Sampler提供多种ARKit示例，包括简单AR、平面检测、虚拟对象添加、交互、测量、绘图、Core ML结合、Metal渲染、面部跟踪和不规则平面检测等。项目用Swift编写，只能在Xcode上构建运行，不支持模拟器。通过这些示例，可以快速了解和应用ARKit的各项功能。

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。

studio-lab-examples - 使用Amazon SageMaker Studio Lab的AI/ML学习示例

AI/MLAmazon SageMakerGithubJupyter notebooksSageMaker Studio Lab开源项目数据科学

本页面展示了如何使用Amazon SageMaker Studio Lab构建AI/ML学习环境的Jupyter笔记本示例，适用于个人数据科学家的ML学习之旅。包含计算机视觉、自然语言处理、地理空间数据科学和生成深度学习等领域的示例，以及详细的设置指南和AWS资源的连接方法。用户可以无需账户阅读或运行笔记本，并通过GitHub分享项目，是成为AI/ML实践者的有用参考资源。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

kubernetes-examples - Kubernetes配置和部署示例代码库

DevOpsGithubKubernetes云原生容器编排开源项目示例代码

kubernetes-examples是一个Kubernetes示例代码库，提供多种配置和部署案例。项目涵盖基础到高级应用场景，帮助开发者和运维人员学习Kubernetes功能，促进容器化应用的开发和部署。

awesome-project-ideas - 精选深度学习与机器学习项目创意

Deep LearningGithubMachine LearningNLP图像处理开源项目推荐系统

提供30多个深度学习和机器学习项目创意，从入门到研究级别，适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域，帮助开发者和研究人员实践最新技术。

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