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。

Strawberry Fields是一个全栈Python库，专用于设计、模拟和优化连续变量量子光学电路。其功能包括在Xanadu量子硬件上执行光子算法，解决图优化、网络优化、机器学习和化学等问题。该库配备先进的模拟器，支持TensorFlow后端进行量子程序训练与优化。兼容Python 3.7至3.10，安装简便，提供丰富的教程和实用应用，并鼓励社区参与贡献。

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。

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。

⟨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。

本项目包含量子机器学习和其他量子计算主题的详细资料，并提供使用PennyLane进行可微编程的Python代码示例。内容包括完整的教程和操作指南，帮助深入理解量子计算。所有教程均可运行，并可下载为Jupyter笔记本和Python脚本，适合学习与研究。

SandboxAQ专注于运用人工智能和先进计算技术解决全球性挑战。公司开发的大型量化模型、人工智能感知和加密管理解决方案广泛应用于药物研发、材料科学、资产管理、医疗保健和导航等领域。通过与全球领先的专业服务机构合作，SandboxAQ为各行业客户提供创新技术支持，促进企业数字化转型，提升竞争力。

PennyLane是一个跨平台的Python库，专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架，支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端，提供自动微分功能，并包括量子模拟器和优化工具，便于快速原型设计。

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。