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ml5-library

针对艺术家和开发者的开源机器学习Web库

ml5.js是基于TensorFlow.js构建的开源机器学习库,旨在为艺术家、开发者和学生提供易于访问和使用的机器学习技术。该库支持在浏览器中直接使用多种算法和模型,并注重伦理性计算与数据的公正使用。ml5.js不仅涵盖示例代码、教程和数据集,还构建了一体化的学习和交流平台。

three.js - 跨浏览器JavaScript 3D图形库 简化Web 3D开发
3D库GithubJavaScriptWebGLthree.js开源项目渲染器
three.js是一个JavaScript 3D库,致力于简化Web 3D图形开发。它具有易用性、轻量级和跨浏览器兼容性,主要基于WebGL渲染,同时支持WebGPU、SVG和CSS3D。该库允许开发者创建3D场景、动画和交互效果,应用于游戏、数据可视化和虚拟现实等领域。three.js提供了全面的文档、示例和社区支持。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源,专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程,以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外,项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源
GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程
Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导,支持本地及云集群环境配置,适合求知欲强的技术人员和研究者。
openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南
GithubOpenMLSys实现经验开源项目机器学习系统设计原理
该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现,涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者,有助于读者深入理解机器学习系统,提升实际应用和开发能力。
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。
AR.js - Web增强现实开源库 支持多种AR交互模式
AR.jsGithubWeb AR位置跟踪图像跟踪增强现实开源项目
AR.js是一款开源的Web增强现实库,支持图像追踪、位置AR和标记追踪等功能。基于A-Frame和Three.js框架,开发者可直接在浏览器中创建AR体验,无需额外安装。该项目提供详细文档和社区支持,适用于多种AR应用场景。AR.js以其轻量级特性和便捷性,成为Web AR开发中广受欢迎的工具。
ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台
Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目
提供详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目,助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取,并配有详细教程,适合所有开发者。
brain.js - JavaScript神经网络库的GPU加速解决方案
GPU加速GithubJavaScriptbrain.js开源项目机器学习神经网络
brain.js是一个JavaScript神经网络库,利用GPU加速提高性能,适用于浏览器和Node.js环境。支持前馈神经网络、循环神经网络和自编码器等多种网络类型。该库提供简洁API,便于训练和部署模型。此外,brain.js具备异步训练、数据流处理和交叉验证等功能,适合开发各类智能应用。
machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具,全面提升技能指南
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目
该教程旨在引导学习机器学习,推荐实用工具和媒体资源,帮助用户融入机器学习领域。内容定期更新,保持新鲜度并移除过时信息。涵盖机器学习、深度学习、强化学习及最佳实践等多个主题,并提供详细的学习资源和书籍推荐。适合从初学者到高级用户,帮助提升机器学习技能,掌握最新技术。
ml4code.github.io - 机器学习在大规模代码和自然语言处理中的应用综述
Github大代码开源项目文献综述机器学习自然性
ml4code.github.io 是一个关于机器学习在大规模代码和自然语言处理研究领域的综合性资源网站。该项目提供最新研究综述,涵盖领域前沿发展。作为一个动态更新平台,它不仅提供静态研究回顾,还鼓励研究者通过创建 Markdown 文件贡献工作和分类法。这种开放协作模式使其成为该领域最新进展的实时反映。这个开源项目托管在GitHub上,旨在成为机器学习应用于代码分析和自然语言处理的权威参考资源。
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