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材料信息学全面资源集锦助力数据驱动材料研究

材料信息学数据科学开源软件机器学习计算材料学 Github 开源项目

本资源列表汇集了材料信息学领域的软件工具、云平台、数据集和标准化倡议。内容涵盖开源与商业解决方案，聚焦材料模拟、数据挖掘和机器学习等关键技术。研究人员可借此快速了解行业动态，为数据驱动的材料科学研究提供参考。

awesome-quantum-computing - 全面收录量子计算学习与开发资源

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本项目汇集了量子计算领域的优质学习和开发资源,包括教程、课程、工具、博客、书籍和视频等。资源涵盖从入门到高级的各个层次,适合不同背景的学习者。列表由社区共同维护,持续更新,旨在帮助量子计算爱好者和开发者全面了解这一前沿技术领域。

awesome_lists - 计算机科学助理教授和博士生的资源指南

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这份资源列表专为计算机科学领域的助理教授和博士生提供，包括计算资源性价比分析、资金申请、社交媒体宣传、学术会议时间线及实验室管理技巧等内容。列表旨在支持学术事业的发展，并鼓励社区贡献，提供国内外广泛适用的资源。

awesome-repos - GitHub优质开源项目资源汇总

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Awesome-repos收录了众多高质量GitHub开源项目，涵盖API、人工智能、编程语言、前后端开发、云计算等技术领域。该资源库为开发者提供免费学习材料、实用工具和框架,有助于发现优质项目、提升编程能力,全面了解软件开发各个方面。

awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率

DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目

该项目提供了多种开源工具，旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量，可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别，且均为活跃维护，适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具，从而提高AI系统的开发效率和质量。

awesome-semantic-web - 语义网和链接数据资源汇总

GithubRDFSPARQL开源项目本体语义网链接数据

该项目整理了语义网和链接数据领域的各类资源,包括技术标准、序列化格式、开发工具、相关公司和研究机构等。内容全面涵盖了语义网生态系统,可帮助开发者、研究人员和企业快速了解这一技术。资源列表持续更新,欢迎社区贡献。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

awesome-public-datasets - 多领域高质量公共数据集资源汇总

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Awesome Public Datasets汇集了农业、生物学、计算机科学等多个领域的高质量公共数据集。该项目源于上海交通大学OMNILab,现隶属于BaiYuLan开放AI社区。它为研究人员和数据科学家提供了便捷获取开放数据资源的途径,支持各类分析和研究工作。资源列表涵盖广泛,质量可靠,是数据科学工作的重要参考。

awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台

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awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

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该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

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