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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。

neurojs - 一个基于浏览器的JavaScript深度学习框架,聚焦强化学习
GithubJavaScript框架neurojs开源项目强化学习深度Q网络深度学习
neurojs是一个浏览器内的JavaScript深度学习框架,特别专注于强化学习任务。它提供全栈神经网络支持、强化学习扩展以及网络配置的二进制导入和导出功能。用户可以通过2D自驾车等演示直观了解其功能。尽管该项目已停止维护,但仍可作为学习和实验工具,建议使用更通用的框架如TensorFlow-JS。
GenAIExamples - 简化生成式AI应用部署和测试的开源框架
GenAIExamplesGithub开源项目微服务组件生成式AI硬件平台部署方法
GenAIExamples是一个专注于生成式AI应用的开源框架,提供简化的部署、测试和扩展功能。该项目兼容Docker和Kubernetes,支持包括Gaudi和Xeon在内的多种硬件平台。框架包含ChatQnA、DocSum等多个应用实例,支持Python、Docker Compose和Kubernetes等多种部署方式。内置的性能评估工具便于比较不同硬件配置的性能表现。
tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成
APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习
TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图,兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问,并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。
awesome-demos - Gradio构建的AI演示和应用集合
GithubGradio开源项目机器学习演示自然语言处理计算机视觉
该项目汇集了使用Gradio构建的多样化AI演示和应用。涵盖自然语言处理、计算机视觉等领域,包括文本生成、图像处理、语音合成等功能。展示了AI技术的多样性和实用性,为开发者提供参考和灵感。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
BMW-TensorFlow-Training-GUI - 简化TensorFlow 2模型训练的工具
Deep LearningDockerGPUGithubTensorBoardTensorflow开源项目
此开源项目提供用户轻松开始TensorFlow 2深度学习模型训练的工具。用户仅需提供标注数据集,并通过TensorBoard监控训练过程。项目支持内置推理REST API,CUDA 11以及多GPU训练,推荐在Ubuntu 18.04和Google Chrome浏览器环境下使用。
UpscalerJS - 使用JavaScript和AI提升图像分辨率和质量
AI图像增强GithubUpscalerJS开放源码开源项目浏览器兼容预训练模型
UpscalerJS是一个开源项目,使用预训练模型提升图像分辨率、去噪和润饰。支持浏览器和Node环境,适用于桌面、平板和手机设备。提供简洁的API和详尽的文档及示例,允许自定义模型以实现个性化图像增强。
node-mlx - 基于MLX的高效Node.js机器学习开发工具
GPU支持GithubJavaScriptMLXnode-mlx开源项目机器学习框架
node-mlx是基于MLX的Node.js机器学习框架,支持Apple Silicon GPU加速及x64 Mac和Linux平台。该框架提供丰富的API和示例,涵盖语言模型训练和文本生成等应用。node-mlx通过简化复杂的机器学习任务,使JavaScript开发者能够更便捷地构建和部署AI模型。
examples - 高效分析非结构化数据的开源示例
GithubTowhee图像搜索嵌入向量开源项目数据处理机器学习
Towhee Examples 是一个用于分析非结构化数据的开源案例库,包括反向图像搜索、反向视频搜索、音频分类、问答系统和分子搜索等多种应用场景。通过 Towhee 的机器学习模型管道,用户可以轻松生成各种嵌入向量。示例内容多样,涵盖图像动画、图像去重、文字图像搜索、视频分类、深度伪造检测和音频分类等。所有示例均可在本地环境中轻松运行,帮助开发者简化数据处理任务。
bge-large-en-v1.5 - Transformers.js适配的ONNX模型及其应用简介
GithubHuggingfaceONNXTransformers.js余弦相似度句子嵌入开源项目模型特征提取
该开源项目使用ONNX权重,以在Transformers.js环境下实现模型兼容。通过特征提取管道,用户能够高效计算句子嵌入,实现文本语义分析与快速检索,提升JavaScript环境下的文本处理效率。
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