ml5-library

针对艺术家和开发者的开源机器学习Web库

ml5.js 机器学习 TensorFlow.js 编程教育开源 Github 开源项目

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。

awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总多语言开源项目集锦

Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。

labml - 通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况

GithubLabML开源开源项目模型训练深度学习硬件监控

提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单，支持自定义可视化，记录详细实验信息，包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器，方便用户全程跟踪训练进展。

azureml-examples - Azure Machine Learning示例库,教程与多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript

Azure CLIAzure MLAzure Machine LearningGithubPython SDKdotnet SDK开源项目

Azure Machine Learning示例库涵盖丰富的教程和多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript。提供使用Azure CLI扩展的实例，帮助快速上手和深入理解Azure ML功能。项目鼓励社区贡献，并遵循微软开源行为准则。

web-llm - 浏览器语言模型推理引擎，完全支持OpenAI API

GithubOpenAI API兼容性WebGPUWebLLM大语言模型开源项目浏览器内推理

WebLLM是一款借助WebGPU技术，实现硬件加速的浏览器内语言模型推理引擎，无需服务器即可直接在浏览器内运行。完全兼容OpenAI API，并具备流式输出和JSON模式生成功能，支持广泛的模型集成。通过NPM或CDN可以快速集成到各类AI交互应用中，同时确保用户隐私安全，并享受高效的GPU加速体验。

mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台

GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包

MLflow 是一个轻量级平台，帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署，并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry，助力全面管理机器学习生命周期。

hls4ml - FPGA中实现机器学习推理的高级综合语言工具

FPGAGithubhls4ml开源项目机器学习神经网络高等级综合

hls4ml是一个专为FPGA上实现机器学习推理而设计的开源软件包。它利用高级综合语言（HLS）将传统开源机器学习模型转化为可配置的固件，从而实现高效推理。项目提供详尽的文档和教程，适用于快速入门和深入研究。用户可以通过GitHub平台参与讨论和贡献。该软件包特别适用于对高性能和低延迟推理要求高的应用场景，如粒子物理和自动驾驶领域。支持与Xilinx Vivado HLS工具的集成，并提供多种安装方式。

resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库

AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人

IvLabs发起的开源项目，汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料，同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选，致力于构建全面的知识体系。项目保持更新，接受高质量内容的贡献。

ml-course - 机器学习课程介绍，涵盖基础理论、实操任务和丰富资源

Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目

这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者，内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等，是系统学习机器学习的理想资源。

traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架

GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习

TraceML 是一款强大的工具，用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成，方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口，并能生成详细的数据框架总结。

deep-learning-drizzle - 深度学习与AI在线课程

Github开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理计算机视觉

deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。

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