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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。

zenml-projects - ZenML构建的生产级机器学习项目集合
GithubMLOpsZenML开源框架开源项目机器学习项目生产级ML用例
ZenML Projects是一个展示使用ZenML构建的生产级机器学习用例集合。该仓库提供了涵盖时间序列、表格数据、计算机视觉等多个ML领域的现成MLOps工作流程。开发者可以直接使用或根据需求调整这些解决方案,快速启动机器学习项目。仓库包含多个由ZenML团队和社区维护的示例项目,覆盖了常见ML应用场景。
nlp.js - Node.js 多语言自然语言处理工具
GithubNLP.js多语言支持开源项目情感分析插件系统自然语言处理
NLP.js 提供多语言支持的自然语言处理功能,包括语言检测、字符串相似度计算、情感分析和命名实体识别等。最新版本采用模块化设计和插件系统,方便用户扩展和定制功能。文档详尽,适合在 Node.js 环境中开发聊天机器人及其他应用。
generative-ai-js - 使用Google DeepMind的Gemini API进行多模态数据处理的工具
Gemini APIGithubGoogle AI SDKGoogle DeepMindJavaScriptmultimodal开源项目
Google AI JavaScript SDK让开发者方便地使用Google DeepMind的Gemini API进行多模态数据处理,包括文本、图像和代码。建议仅在服务器端调用API以保护API密钥安全。项目提供了详细的使用指南和示例代码,帮助快速上手Node.js应用。查看更多有关SDK的文档和贡献指南,以确保最佳使用体验。
machinelearning-samples - 专为.NET开发者设计的跨平台的开源机器学习框架
GithubML.NETMLOps开源开源项目机器学习跨平台
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架,专为.NET开发者设计。它提供丰富的样例和教程,涵盖二分类、多分类、推荐系统、回归、时间序列预测、异常检测和聚类等任务,方便开发者将机器学习模型集成至现有或新建的.NET应用中。项目还提供了完整的端到端应用示例,包括Web和桌面应用,扩展了机器学习的实际应用场景。
tessdata - Tesseract.js OCR语言数据集综合指南
GithubNPM包OCRTesseract.js开源项目训练数据语言模型
tessdata项目是Tesseract.js的多语言OCR数据集仓库。它提供了LSTM和传统OCR引擎的训练文件,包括默认和替代版本。项目详细说明了各数据集特点、NPM包发布状态,并介绍了通过CDN或本地方式集成到Tesseract.js的方法。这一资源为开发者提供了全面的OCR语言数据集使用指南。
ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库
AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习
ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章,为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新,展示AI技术在实际应用中的最新进展。
awesome-project-ideas - 精选深度学习与机器学习项目创意
Deep LearningGithubMachine LearningNLP图像处理开源项目推荐系统
提供30多个深度学习和机器学习项目创意,从入门到研究级别,适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域,帮助开发者和研究人员实践最新技术。
langchain-examples - LangChain框架多功能AI应用示例
GithubLangChainStreamlit应用大语言模型开源项目生成式AI问答生成
该项目包含了一系列利用LangChain框架的应用示例,适用于聊天机器人、文本摘要、数据生成、代码理解和问答等场景。项目介绍了与LangChain、OpenAI、Chroma等服务的集成,并提供了代码示例和应用演示,帮助用户更好地掌握相关技术。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源,专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程,以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外,项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
javascript-algorithms - JavaScript实现的经典计算机科学算法
GitHubGithubJavaScript算法代码贡献开源项目计算机科学
javascript-algorithms项目提供多种经典计算机科学算法的JavaScript实现,包括排序、搜索、图论等算法。仓库包含详细API文档和使用示例,并提供在线API文档,便于开发者学习和应用。项目设有简便的安装测试流程,欢迎社区贡献。作为开源资源,该项目适用于算法学习和实际开发,是一个宝贵的技术宝库。
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