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#量子计算

awesome-AI-books项目介绍 - 人工智能学习资源大全

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TorchQuantum: 基于 PyTorch 的量子计算框架

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Strawberry Fields:全栈量子光学模拟与优化框架

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Awesome AI Books: 人工智能学习资源宝库

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量子计算的现状与未来:探索量子世界的奇妙旅程

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QML: 量子机器学习的Python工具包

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PennyLane: 量子机器学习的革命性工具

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awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究,为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。
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DisCoPy是一个用于字符串图计算的Python工具包,提供自由匕首范畴结构、平面字符串图、多种图形语言层次结构和图像处理功能。它支持图形组合、绘制和重写,并能够生成Python代码、构建张量网络和实现形式文法。此外,DisCoPy与多种量子计算和优化工具接口,适用于量子自然语言处理和图形代数研究。
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⟨Quantum|Copilot⟩是一个综合性量子计算辅助平台,集成了问答、文献检索、代码生成、电路模拟和硬件执行等多项功能。平台支持多种量子编程语言和库,提供Web和云端量子模拟器,并允许API访问,为量子计算研究、量子编程和量子算法开发提供全方位支持。作为一个强大的辅助工具,该平台适用于量子计算领域的专业人士和爱好者,促进量子技术的学习、开发和创新,助力探索各类量子硬件应用。
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TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架,支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性,适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比,TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。
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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。
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