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awesome-nuclear

核科学与工程领域开源项目汇总

核科学工程开源项目粒子传输Monte CarloGithub

awesome-nuclear项目汇集了核科学和工程领域的开源工具和代码。涵盖粒子输运、核数据处理、燃料循环模拟、热工水力学分析等多个方向。收录的项目类型包括蒙特卡洛模拟、确定性方法、事件生成器等,以及相关辅助工具。此外还包含多物理场耦合、熔盐反应堆等专门应用的项目。为核工程研究和教育提供了全面的开源资源。

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介绍相关项目
awesome-full-stack-machine-learning-courses - 精选机器学习工程课程资源大全
Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机科学课程资源
该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。
awesome-quantum-machine-learning - 探索量子机器学习的深度应用与前沿技术
awesome-quantum-machine-learning项目汇集顶尖的量子机器学习资源，包括算法、学习材料及软件。深入探讨量子计算与机器学习的融合，介绍量子位、量子态等概念及其在先进机器学习模型中的应用，推动技术实际应用。
awesome-CARLA - CARLA自动驾驶模拟器资源大全
CARLAGithub开源开源项目教程模拟器自动驾驶
CARLA是一款开源的自动驾驶系统模拟器,本文汇总了CARLA相关的优质资源,包括官方发布、教程、示例代码等。涵盖强化学习、模仿学习、多智能体、目标检测、图像分割等多个领域,为开发者提供全面的CARLA学习和应用参考。无论是入门还是进阶,都能在这里找到有价值的CARLA项目和工具。
awesome-neural-geometry - 神经表征几何学全面资源汇编
Github几何机器学习开源项目微分几何拓扑学神经几何群论
这个开源项目汇集了神经表征几何学领域的全面资源,涵盖大脑、深度网络等多个研究方向。内容包括抽象代数、微分几何等基础知识,以及几何机器学习、计算神经科学的前沿进展。项目还提供开源数据集和软件库链接,为研究人员提供便利。作为一个持续更新的协作平台,该项目致力于为神经表征中的对称性和几何学研究提供全面参考。
awesome-devins - AI驱动的开发助手和自动编程工具集
AI代理Github多智能体框架开源软件开源项目编程助手自动化开发
这个项目收集了众多AI驱动的开发助手和自动编程工具,包括开源与闭源解决方案。这些工具涵盖通用编程和特定任务场景,致力于提升开发效率。项目为每个工具提供简明描述、核心功能和相关链接,方便开发者对比选择合适的AI助手。无论是代码编写、调试还是项目管理,开发者都能在此找到有价值的AI辅助工具。
awesome-wpf - WPF开发资源与工具精选集
GithubUI控件WPF开发框架开源库开源项目用户界面
awesome-wpf项目汇集了丰富的WPF开发资源,包括通用工具、UI控件、字体、主题和库等。这些精选资源涵盖从基础组件到高级框架的各个方面,既有免费开源项目,也包含商业组件。开发者可利用这些资源快速构建现代Windows桌面应用。项目为不同水平的WPF开发人员提供了有价值的工具和参考,有助于提高开发效率。
awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全 丰富的开源深度学习工具库
GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。
programming-math-science - 全面的编程、数学和科学免费学习资源集锦
Github学习资源开源项目数学科学算法编程
该项目整合了计算机编程、数学和科学领域的免费学习资源。内容涉及人工智能、机器学习、算法、图形学、网络编程等多个方向，从入门到高级主题一应俱全。提供的教材、教程和在线课程链接质量上乘，为自学者提供了系统学习的路径。资源列表涵盖广泛，从基础编程到前沿科技领域均有涉及。汇集了众多高质量的免费教程、电子书和在线课程，适合不同层次的学习者使用。内容持续更新，紧跟技术发展趋势，是编程爱好者和科技从业者的理想学习参考。
awesome-jupyter - Jupyter生态系统的全面资源列表
GithubJupyter交互式笔记本开源项目数据可视化科学计算
这是一份全面的Jupyter生态系统资源列表,包括运行时环境、协作工具、可视化库、表格处理、渲染发布、版本控制等多个方面。列表还涵盖JupyterLab扩展、测试工具、特定领域项目和托管解决方案。该列表为数据科学家和开发者提供了充分利用Jupyter生态系统的参考资源。
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