#Python

Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。

该工具支持将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式，支持命令行和Python API操作。兼容Windows和Linux操作系统，支持Python 3.7至3.10，以及多种ONNX opset（从opset 14至opset 18）和TensorFlow版本。提供详细的安装步骤、转换指南和常见问题解决方案，全面支持saved model、checkpoint和graphdef等多种模型格式。

EdgeConnect是一种新的图像修复方法，通过生成对抗网络模型提高细节再现。该方法包含两个步骤：首先生成图像中缺失区域的边缘，然后根据生成的边缘信息填补图像。此方法适用于Places2、CelebA及Paris Street-View等数据集。EdgeConnect引入新的边缘生成和图像补全技术，使修复结果更为真实自然。该项目基于Python和PyTorch实现，支持CUDA加速，提供完整的训练、测试和评估指南，并且免费提供预训练模型下载使用。

此工具集为深度学习医疗图像处理提供高效解决方案，涵盖读取、预处理、采样、增强和写入3D医疗图像等功能。支持多种图像转换操作，包括随机仿射变换和特定领域伪影模拟。受NiftyNet启发，该项目广泛应用于医学AI研究，提升数据处理效率和模型性能。

TF-Agents是一个简化实现、部署和测试新Contextual Bandits和强化学习算法的TensorFlow库。它提供了经过充分测试和模块化的组件，方便修改与扩展，加快代码迭代，并拥有良好的测试集成和基准测试功能。TF-Agents支持多种知名算法如DQN、DDPG和PPO，配有详尽的教程和示例，帮助用户快速上手。无论是稳定版还是夜间版，都可以根据需求进行安装使用，且库的开发保持积极进行以确保灵活与前沿。

GPflow 是一个用于构建 Gaussian process 模型的 Python 包，支持组合内核和现代推断。基于 TensorFlow 2.4+ 和 TensorFlow Probability，GPflow 能在 GPU 上高效运行。项目提供详细文档、社区支持和多个实际使用示例，适用于各种机器学习任务。作为开源项目，GPflow 鼓励开发者贡献代码。

Orbit 是一个用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包，提供直观的初始化-拟合-预测接口。支持的模型包括ETS、LGT、DLT和KTR，采用MCMC、MAP和VI等方法进行优化。用户可以通过PyPI、源码或Anaconda安装，并提供详细的文档和教程。

pyprobml项目提供Python 3代码，用于复现《概率机器学习：入门》和《概率机器学习：高级主题》书中的图表。该项目采用numpy、scipy、matplotlib、sklearn等标准库，以及JAX、Tensorflow和Torch等深度学习框架。用户可在本地运行或通过Colab使用，适合需要高性能计算的用户也支持Google Cloud Platform。本项目目前处于维护模式，有意贡献者可查看项目官网的贡献指南。

Gin是一个基于依赖注入的轻量级Python配置工具，特别适合机器学习实验（如TensorFlow）。通过使用@gin.configurable装饰器，它允许从配置文件或命令行设置默认参数，简化配置管理并提高项目的灵活性。支持函数、类和实例的配置引用及作用域管理，专为复杂参数结构设计。尽管仍处于alpha开发阶段，但它大大简化了参数设置和代码的可读性。

一种适用于PyTorch的工具，用于对张量的形状和数据类型进行类型注解，通过编程检查确保张量规范，减少错误。支持多种注解，具有高度的可扩展性，包括形状、数据类型和维度名称。与typeguard集成，可进行运行时类型检查，提升代码的可读性和健壮性。

本项目汇集了多个Python小例子和案例，涵盖数据分析、算法与机器学习，帮助用户深入理解Python应用。每个例子均含有详细说明和代码实现，适合初学者及有经验的编程人员参考学习。通过这些示例，用户可以提升编程技巧，解决实际问题，增强对Python编程的自信。

TF Quant Finance利用TensorFlow的硬件加速和自动微分，提供从基础数学算法到高级定价模型的功能，包括优化、插值、微分方程求解和金融模型校准。库的功能正在不断扩展，并提供独立可运行的示例，便于用户学习和应用。

Donkeycar是一个模块化且简洁的Python自驾库，专为爱好者和学生设计，便于快速实验和社区贡献。它广泛应用于高中和大学的学习与研究，提供丰富的图形界面和模拟器功能，让用户在构建机器人前即可进行实验。适用于基于Raspberry Pi的自驾车构建，支持多种摄像头、GPS和深度学习模型，是参与线上和线下自驾车比赛的理想选择。

QRec是一个基于Python 3.7.4和Tensorflow 1.14+的推荐系统框架，集成了多种高影响力和最新的推荐模型。该框架具有轻量级架构和用户友好的接口，支持快速的模型实现和评估。QRec支持跨平台，包括Windows、Linux和Mac OS，基于Numpy和Tensorflow，运行速度快。用户可以通过配置文件轻松管理和扩展，同时提供多种评估协议。最新更新包括多个在顶级会议发表的模型，如SIGIR'22的SimGCL等。详细使用文档请参阅QRec手册。

TensorFlow-Unreal插件允许在Unreal项目中训练和实现先进的机器学习算法。该插件提供C++、Blueprint和Python脚本，简化TensorFlow操作的集成。依赖于UnrealEnginePython和SocketIO Client插件，支持自动安装依赖项。当前仅支持Windows平台，未来版本将增加更多开发环境和原生支持。安装过程简单，并提供详细的Python和Blueprint API，帮助开发者快速上手并实现定制功能。

通过结构化的三层方法和实际案例，本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具，提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导，以及多个跨行业的案例研究，支持独立完成端到端的机器学习项目。

该资源库汇集了Andrej Karpathy、Andrew Ng等知名专家的优质教程以及各大高校和社区的相关资源。内容涵盖基础数学、高级算法、MOOC课程和社区活动，旨在促进AI知识的分享与学习。资源类型多样，适合不同层次的学习者，帮助系统学习AI知识，获取实践经验，促进个人和职业发展。

Chatbot 是一个基于Python的AI聊天机器人，能够通过最少的编码轻松创建。它提供API集成、内存功能和主题对话管理等丰富功能，提升机器人的实用性和灵活性。用户可从PyPI或GitHub安装，并有样本代码展示如何集成维基百科搜索API。另外，它还支持如Facebook和Microsoft的多个示例应用。

提供高频更新的热门AI提示和指令，包括ChatGPT、GPT-4和Midjourney等。支持多种语言，如中文翻译和英文润色，方便用户在各种场景下流畅互动。欢迎反馈和建议，助力提升平台效能。

Riposte 是一个帮助开发者将应用程序封装在定制互动式Shell中的工具。它简化了构建REPL的常见任务，使开发者可以专注于应用程序的具体领域逻辑。无论是处理嵌入式设备的安全项目还是构建自定义工具，Riposte 都能提供强大的Shell逻辑和用户友好的功能。该工具支持 Python 3.8 及以上版本，并提供命令注册、TAB补全、类型提示、打印方法、命令历史记录、动态提示符和横幅显示等丰富特性。

RetinaFace是一个基于深度学习的高效人脸检测工具，能够在人群中准确检测人脸，并识别人脸标志。它是insightface项目的一部分，支持TensorFlow和MxNet。通过pip安装后，RetinaFace可以检测图像中的人脸并返回坐标和标志。结合ArcFace，形成了完整的人脸识别管线。其功能包括检测、对齐、标准化、表示和验证，显著提升了识别准确性。适用于需要高精度人脸识别的应用场景，并支持社区贡献和多种方式的支持。

Powerline是一款状态栏插件，兼容包括Vim、zsh、bash、fish、tmux和IPython在内的多种应用。它基于Python编写，具有高扩展性和稳定性，无需依赖第三方库。用户可通过JSON文件进行配置和设定配色，插件还具备高性能和快速响应的特点，非常适合需要自定义状态栏和提示功能的用户。

Diagrams 是一个允许通过Python代码绘制云系统架构图的工具，支持AWS、Azure、GCP、Kubernetes等主要提供商，以及本地节点、SaaS和编程框架。适用于新系统架构设计的原型制作和现有系统架构的可视化。Diagrams 使用Graphviz进行渲染，需要Python 3.7或更高版本，并能通过版本控制系统追踪架构图的变更，适用于复杂架构的设计和管理。

swift-code-metrics是一款专门针对Swift项目的代码度量分析工具，能够评估项目中的具体类和接口数量、框架的不稳定性和抽象度等重要指标。本工具还支持生成分析报告和依赖图，有助于更好地理解大型代码库的架构和健壮性。安装Python 3及相关依赖库后即可使用。

ElevenLabs提供的Python API，可通过几行代码生成高质量和逼真的语音。支持同步和异步操作，兼容29种语言和100多种口音，包含多种文本到语音模型，适用于语音克隆和实时语音生成。也支持Hugging Face Spaces和Google Colab，便于快速上手。

SDV利用多种机器学习算法，提供生成表格合成数据的解决方案。主要功能包括生成单表、多表和序列数据，支持数据预处理、匿名化和逻辑约束定义。此外，SDV还提供数据评估和可视化工具，比较合成数据与真实数据，并生成质量报告。适合初学者和资深数据科学家，满足多样化需求。

segment-geospatial是一个基于Segment Anything Model (SAM) 用于地理空间数据分割的Python包，旨在通过最少的编码简化数据分析流程。它支持从Tile Map Service (TMS)服务器下载地图瓦片并创建GeoTIFF文件，使用SAM和HQ-SAM分割GeoTIFF文件，创建交互式标记，保存分割结果为常见矢量格式并在交互地图上显示。segment-geospatial提供丰富的示例和教程，方便用户使用，并在PyPI和conda-forge上可用，适用于各种计算环境。

本项目提供了一系列可执行的Jupyter Notebooks，用于学习和实验OpenVINO™工具包。用户可以通过这些Notebooks了解OpenVINO的基础知识，并学习如何使用API进行优化的深度学习推理。支持多平台运行，包括本地、云端和Docker容器，提供详细的安装指南、系统需求及常见问题解答，全面辅助开发者使用OpenVINO™。

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。

Jittor是一个基于实时（JIT）编译和元操作符的高性能深度学习框架。它支持Python前端，CUDA和C++后端，能够生成针对不同模型的高效代码。Jittor提供了丰富的模型库，涵盖图像识别、检测、分割、生成、可微渲染、几何学习和强化学习等领域。安装方式多样，环境配置简便，并且包含详尽的教程和文档，帮助用户快速入门。

PyGAD是一个开源的Python库，用于构建遗传算法并优化机器学习模型。支持单目标和多目标优化，以及Keras和PyTorch框架。PyGAD提供多种交叉、变异和选择方式，并允许自定义适应度函数。库正在积极开发，并提供详细文档和示例帮助用户快速上手。

Audiomentations是一个用于音频数据增强的Python库，专为提升深度学习模型性能而设计。该库支持单声道和多声道音频，能够集成到Tensorflow/Keras或Pytorch等训练管道中。它已在Kaggle竞赛中帮助用户取得了出色的成绩，并被多家开发下一代音频产品的公司采用。Audiomentations提供了丰富的音频变换功能，如加噪声、时间拉伸、音调变化和移位等，在CPU上运行，同时推荐使用torch-audiomentations以获得GPU支持。

PhiFlow 是一款开源仿真工具包，专为优化和机器学习应用设计。它主要用 Python 编写，与 NumPy、PyTorch、Jax 和 TensorFlow 深度集成，利用这些框架的自动微分功能，简化涉及学习模型和物理仿真的可微函数构建。PhiFlow 特别适用于流体现象的 PDE 操作，通过联网操作支持实时可视化和交互控制，并支持 GPU 执行，为用户提供简洁、灵活且可扩展的编码体验。

提供最新的H2O-3教程和培训资源，涵盖R和Python的多个主题，如深度学习、网格搜索和自动建模等。可在此查找详细的相关指南和示例，获取历年重要培训活动的材料，确保教程兼容H2O最新稳定版本。问题和反馈可通过Stack Overflow或H2O Stream Google Group讨论和提交。

DiCE提供机器学习模型的反事实（CF）解释，通过生成特征扰动版本帮助探索模型的假设情景。适用于财务、医疗、教育等领域，支持生成多样性和接近原始输入的解释。提供Python支持，随时可通过PyPI和Conda安装。其优化算法和简单约束功能确保对各种ML模型的广泛适应性。

该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。