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OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源

OpenAI Vision API GPT-4V zero-shot学习图像分类视觉AI Github 开源项目

该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源，覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型，适合初学者与专家共同探索、分享与合作。

文档

awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南

Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法

my-awesome-AI-bookmarks - 全面的AI学习资源库从理论到实践的精选集合

GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个综合性的人工智能资源库,涵盖深度学习和机器学习领域。收录了业界顶尖专家的文章、代码实现和核心概念,内容从基础理论延伸到实际应用,包括迁移学习、强化学习和自然语言处理等热门主题。项目汇集了丰富的学习材料,适合AI研究者和从业者参考使用。

openai - 使用R包访问OpenAI API，实现多功能集成

APIGithubRopenai包开源项目模型

该项目提供了一个R包，用于访问OpenAI的API，包括模型、文本生成、聊天、编辑、图像、嵌入、音频、文件、微调和审核功能。用户可以通过R函数实现文本生成、图像合成和语音转文字等操作。项目持续更新，并支持最新的GPT-3.5-turbo模型，安装方便，并提供详细的API密钥配置指南，适用于各种应用场景。

awesome-game-ai - 游戏AI多智能体学习资源与最新研究进展汇总

Game AIGithub多智能体学习开源项目强化学习德州扑克

该项目汇集了游戏AI领域多智能体学习的优秀资源,包括开源项目、论文、会议和竞赛信息。涵盖德州扑克、斗地主、星际争霸等多种完全/不完全信息游戏。重点展示深度强化学习在游戏AI中的应用及最新研究进展,为游戏AI研究者提供全面的参考资料。

awesome-ai - 多种人工智能的工具和平台的汇集

ChatGPTCopy.aiGithubJasperSurferSynthesia开源项目

这个页面汇集了多种人工智能驱动的工具和平台，包括文案生成器ChatGPT和Copy.ai，开发者工具GitHub Copilot和Markprompt，以及图像生成工具Midjourney和DALL-E 2。这些工具旨在简化工作流程、提高生产力和激发创意。例如，Synthesia提供的视频生成平台和Murf AI的语音生成工具，可以让内容创作、设计和开发变得更加高效，实现人工智能带来的便利与创新。

Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践

Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目

本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。

awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南

AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习

该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。

awesome-virtual-try-on - 虚拟试衣研究的综合资源汇总

Github人工智能图像生成开源项目深度学习虚拟试衣计算机视觉

该项目整理了虚拟试衣(VTON)领域的研究资源,包括最新论文、代码、数据集和演示。内容涵盖基于提示、2D/3D图像、混搭、野外场景和多姿态引导等多个研究方向,并提供相关会议workshop信息。为虚拟试衣技术的研究人员和开发者提供全面的参考资料。

MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目涵盖计算机视觉到优化算法

Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉

该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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