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tfjs-examples

TensorFlow.js机器学习示例集 涵盖浏览器和Node.js应用

tfjs-examples是一个包含多种TensorFlow.js机器学习示例的项目。涵盖图像分类、文本生成、强化学习等领域,展示了TensorFlow.js在浏览器和Node.js环境中的应用。示例包括模型训练和推理部署,为开发者提供了实用的学习资源和参考案例。

mediapipe-samples - 机器学习应用开发基础步骤展示
GithubMediaPipe低代码开发开源项目无代码开发机器学习平台跨平台部署
MediaPipe-samples项目展示了创建机器学习应用的基本步骤。项目提供MediaPipe Solutions的低代码/无代码工具,如Tasks、Model Maker和Studio,用于构建跨平台ML解决方案。该仓库接受修复性贡献,但不接收新示例以保持项目简洁。开发者可在自有仓库中分享复杂示例和教程。
llm.js - JavaScript实现浏览器直接运行大语言模型
GithubJavaScriptLLM.jsWebAssembly大语言模型开源项目浏览器推理
llm.js是一个JavaScript库,实现了在浏览器中直接运行大语言模型。该项目支持TinyLLaMA、GPT-2和Qwen等多种模型,利用WebAssembly技术在浏览器端进行高效推理,可在智能手机等设备上运行。llm.js提供结构化响应、Web Worker支持和模型缓存等功能,方便开发者将AI能力整合到Web应用中。
applied-ai-engineering-samples - Google Cloud AI工程资源,参考指南、蓝图和代码示例
GithubGoogle CloudVertex AI人工智能代码示例基础设施开源项目
这个开源项目提供了Google Cloud应用AI工程的参考资料,包括Vertex AI生成式AI模型的使用指南和Google Cloud AI/ML基础设施的最佳实践。项目包含代码示例、实践实验和蓝图,旨在帮助开发者更好地利用Google Cloud的AI能力,适用于大规模AI/ML工作负载。
TensorFlow-Course - 从入门到精通的TensorFlow免费教程
GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络
TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程,配套清晰的源代码和文档,适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本,确保您使用的是最前沿技术。
DeepLearning - 深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目
Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
探索全面的深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目,适合从新手到专家的每一个阶段。
learning-to-learn - TensorFlow和Sonnet在深度学习中的训练和评估优化指南
GithubSonnetTensorFlow优化器开源项目训练评估
了解如何使用TensorFlow和Sonnet在MNIST和CIFAR10等数据集上进行模型训练和评估。本文详细说明了命令行参数,涵盖了训练和评估的步骤,并介绍了从简单二次函数到复杂卷积神经网络的不同问题解决方案。掌握这些方法,可以实现自定义优化器并提高模型性能。
tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例
DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别
使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别,最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学,开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech,这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展,如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。
kubernetes-examples - Kubernetes配置和部署示例代码库
DevOpsGithubKubernetes云原生容器编排开源项目示例代码
kubernetes-examples是一个Kubernetes示例代码库,提供多种配置和部署案例。项目涵盖基础到高级应用场景,帮助开发者和运维人员学习Kubernetes功能,促进容器化应用的开发和部署。
tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程
BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝
此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细,基于e-Book中的理论,涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习,无需额外安装Python。该项目持续更新,提供最新的自然语言处理技术和代码示例。
studio-lab-examples - 使用Amazon SageMaker Studio Lab的AI/ML学习示例
AI/MLAmazon SageMakerGithubJupyter notebooksSageMaker Studio Lab开源项目数据科学
本页面展示了如何使用Amazon SageMaker Studio Lab构建AI/ML学习环境的Jupyter笔记本示例,适用于个人数据科学家的ML学习之旅。包含计算机视觉、自然语言处理、地理空间数据科学和生成深度学习等领域的示例,以及详细的设置指南和AWS资源的连接方法。用户可以无需账户阅读或运行笔记本,并通过GitHub分享项目,是成为AI/ML实践者的有用参考资源。
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