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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_AI4Finance - 金融科技和人工智能资源库

AI金融Github开源项目强化学习机器学习量化交易金融大数据

Awesome_AI4Finance汇集了金融科技领域的优质资源，涵盖人工智能、机器学习和强化学习在金融中的应用。项目包括金融大数据、交易平台和投资组合管理等方面的工具和库。经过严格筛选，这些资源为研究人员和从业者提供了可靠的参考，促进金融科技领域的学习和创新。

Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总

GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱

该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。

awesome-semantic-search - 语义搜索与语义相似性全面资源

AIGithubNLPSemantic SearchSemantic SimilarityText Embedding开源项目

综合性语义搜索和相似性资源库，包含多领域的学术论文、工具和数据集，适用于搜索引擎优化和信息检索研究，不仅限于文本，还涵盖图像、语音等应用。

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-java - 全面收录Java开发优质工具和库

GithubJava库开源项目框架软件开发

这是一个全面收录Java框架、库和软件的精选列表,涵盖构建工具、字节码操作、机器学习等多个领域。项目提供丰富的Java开发资源,可提高开发效率和代码质量。不同经验水平的开发者都能在此找到有价值的工具和库,用于增强Java项目开发。

awesome-malware-analysis - 全面的恶意软件分析工具和资源列表

Github威胁情报开源项目恶意软件分析检测分类沙箱逆向工程

该项目汇集了多种恶意软件分析工具和资源,涵盖恶意软件收集、开源威胁情报、检测和分类等方面。列表包含匿名器、蜜罐、样本库、威胁情报平台、IOC提取工具等实用资源。安全研究人员和分析师可以利用这些工具更高效地开展恶意软件分析和威胁情报工作。

Awesome-FL - 联邦学习资源汇总与最新研究进展

Artificial IntelligenceComputer VisionData MiningFederated LearningGithubMachine Learning开源项目

该页面汇总了联邦学习领域的重要资源，包括顶级期刊与会议中的论文、框架、数据集、调研、教程和课程。同时涵盖了联邦学习在图数据和表格数据上的应用，以及在人工智能、机器学习、数据挖掘等多个领域的研究成果。通过该页面，用户可以追踪最新的联邦学习论文更新，并有机会参与讨论和贡献资源。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

awesome-oss - 开源项目参与和支持资源汇总

GitHubGithub开源项目捐赠贡献软件开发

汇集音频编辑、文档处理、开发工具等多领域开源项目,提供贡献和捐赠链接。帮助开发者和普通用户便捷参与开源社区,支持优质项目。包含项目简介和参与方式,方便用户找到适合的贡献途径。

datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索

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《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。

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