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Pinecone向量数据库与AI应用示例

这个资源库包含Pinecone向量数据库及常见AI模式、工具和算法的示例应用和Jupyter Notebooks,供用户下载、学习和修改。资源库分为生产就绪示例和学习探索示例,并提供详细的入门指南和Google Colab的实验指导。欢迎反馈和贡献以改进该社区资源。

ml - 含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本的资源库
CloudxLabGithubjupyter notebooksnbdime开源项目机器学习项目
此资源库含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本,提供丰富的学习材料。用户可以自由查阅和探索,优化机器学习技能。通过安装nbdime解决Jupyter笔记本差异对比问题,使版本控制更加友好。访问CloudxLab网站了解更多信息。
MachineLearningNotebooks - Azure Machine Learning Python SDK v1示例库概览
Azure Machine LearningGithubPython SDK开发环境开源项目机器学习计算实例
本存储库MachineLearningNotebooks收录了Azure Machine Learning Python SDK v1的示例代码,包含多个Jupyter笔记本,展示了如何利用Azure ML进行机器学习模型的构建、训练和部署。虽然该版本已停止更新,但仍可为开发者提供有价值的参考。建议用户关注v2 SDK示例库以了解最新功能。这些示例最适合在Azure ML Compute Instance环境中运行,也可在配置了相应azureml包的其他开发环境中使用。
mlx-examples - MLX框架多领域应用示例集合
Apple SiliconGithubMLX开源项目机器学习模型示例深度学习
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。
AI-Notes - 全面的AI学习资源 从理论到实践的系统指南
AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。
coreml-examples - CoreML演示应用集合展示苹果神经引擎优化技术
CoreMLGithubiOS开发开源项目机器学习模型优化苹果神经引擎
该仓库收录了多个为苹果神经引擎优化的CoreML演示应用,展示了先进机器学习模型在iOS设备上的应用。涵盖FastViT图像分类、Depth Anything V2单目深度估计和DETR语义分割等模型。这些实例不仅展示CoreML功能,还为开发者提供在iOS设备上部署复杂机器学习模型的参考。项目采用coremltools进行优化和测试,是iOS机器学习开发的重要学习资源。
awesome-colab-notebooks - 机器学习实验的精选Colab笔记合集
Colab notebooksGitHub仓库GithubML实验开源项目点击率特征集
该项目聚集了诸多适用于机器学习实验的Colab笔记,涵盖从音频生成到视频驱动的多种实用项目,如SpecVQGAN和LivePortrait。通过精选库和研究论文,这个资源为机器学习爱好者和研究人员提供了丰富内容,包括热门代码仓库和高引用的学术论文,便于用户快速进行实验和探索最新技术。
vector-search-class-notes - 向量搜索和数据库在人工智能长期记忆中的应用
AIGithub向量搜索嵌入开源项目数据库机器学习
该项目深入探讨人工智能长期记忆技术中的向量搜索和数据库应用。课程内容涵盖向量搜索的理论基础和实际实现,包括文本和图像嵌入、低维向量搜索、降维技术、近似最近邻搜索、聚类和量化等关键主题。由Pinecone创始人Edo Liberty和FAISS主要开发者Matthijs Douze等行业专家主讲,为学习者提供全面而专业的向量搜索知识。
tensor-house - 企业AI/ML项目的全面参考工具包
AI/ML应用GithubTensorHouse企业解决方案开源项目强化学习深度学习
为企业提供营销、定价、供应链和智能制造领域的AI/ML应用参考工具包,包括Jupyter笔记本、原型应用、数据集和评估问卷,帮助快速评估项目准备度,进行数据分析和构建模型原型,适用于深度学习、强化学习和因果推断方法。
ai_all_resources - 综合性的AI资源集合,涵盖数学、机器学习与深度学习
Deep LearningGithubMachine LearningNumpyPandasPython开源项目
该资源库汇集了Andrej Karpathy、Andrew Ng等知名专家的优质教程以及各大高校和社区的相关资源。内容涵盖基础数学、高级算法、MOOC课程和社区活动,旨在促进AI知识的分享与学习。资源类型多样,适合不同层次的学习者,帮助系统学习AI知识,获取实践经验,促进个人和职业发展。
aws-ai-ml-workshop-kr - AWS人工智能与机器学习韩语学习资源库
AI/MLAWSGithubSageMaker开源项目机器学习深度学习
此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库,包含多类示例代码,涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例,适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例,全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例,涉及Inferentia和Tranium等技术,为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证,鼓励社区贡献,但目前正在完善外部贡献机制。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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