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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。

accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目,集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块,旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性,为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
ml_hacks - 机器学习实践与教程资源集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习算法聚类
ml_hacks项目是一个机器学习资源库,收录了多种算法实现和教程。内容涵盖参数调优、集成学习、异常检测等实践示例,以及机器学习入门、数据分析等基础教程。项目还包括核方法、类别不平衡等专题研究,并提供深度学习和PyTorch相关材料,适合不同水平的学习者参考。
neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架
ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络
NeoML是一个端到端机器学习框架,可用于构建、训练和部署模型,适用于计算机视觉和自然语言处理任务,如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法,兼容CPU和GPU,并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C,且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。
Transfer-Learning-Library - 高效且易用的迁移学习库,支持多种算法和任务
APIGithubPyTorchTLlibTransfer Learning开源项目机器学习
Transfer Learning Library (TLlib) 是一个开源的迁移学习库,基于PyTorch设计,具备高性能和易用性。该库支持多种方法,如域对齐、域转换和半监督学习,适用于分类、回归、目标检测、分割和关键点检测等任务。提供丰富的示例代码和详细文档,并支持pip安装。这是研发新算法或应用现有算法的理想工具,适用于研究和工程实践。
ML-NLP - 深入解析机器学习与自然语言处理全面知识库
GithubNLP面试开源项目机器学习深度学习算法工程师自然语言处理
ML-NLP项目提供机器学习与自然语言处理的全面资源,涉及关键理论和现实应用。各章节均配有实战代码,确保算法工程师高效备战面试。项目持续更新,跟上最新行业发展。
tesseract.js - 多语言的从图像中识别文字的JavaScript库
GithubJavaScript库OCR引擎Tesseract.jsWebAssembly图像识别开源项目
Tesseract.js 是一个功能强大的 JavaScript 库,支持从图像中提取多种语言的文字,适用于浏览器和 Node.js 环境。它利用 WebAssembly 技术封装了 Tesseract OCR 引擎,支持通过 CDN、Webpack 或本地安装进行集成。该库具备低内存占用、快速处理、多种图像格式支持和并行处理功能。最新版本优化了文件大小和运行时性能,兼容多平台,适用于文档扫描和实时视频识别等应用。
hands-on-ml-zh - Sklearn和TensorFlow机器学习指南
GithubPythonSklearnTensorFlow开源项目数据分析机器学习
本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习,包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式,并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南,读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。
two.js - 跨平台2D绘图库 支持多种渲染方式
Canvas2DGithubSVGTwo.jsWebGL二维绘图API开源项目
Two.js是一款面向现代浏览器的二维绘图库,支持WebGL、Canvas2D和SVG等多种渲染方式。它提供统一的API,方便开发者创建交互式2D图形和动画。该库兼容ES6模块,可集成到React和Angular等主流框架中,也支持无头环境运行。Two.js拥有完善的文档和示例,适用于多种2D图形应用开发场景。
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台,集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署,帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化,包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架,并与Jupyter Notebook无缝集成,适合团队协作和远程任务执行,提升AI工作流效率。
tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成
APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习
TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图,兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问,并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。
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