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MoonshotAI-Cookbook

MoonshotAI API开发指南 助力实现人工智能任务

MoonshotAI-Cookbook是一个开源项目,提供示例代码和指南,用于实现MoonshotAI API的常见任务。主要使用Python语言编写,但适用于各种编程语言。该项目包含实用工具和资源,适合不同水平的开发者学习和应用MoonshotAI API。

ai-demos - AI和LLM实践代码示例集合
AIGithubLLMYouTube开源项目演示示例代码
ai-demos是一个开源代码仓库,收集了多个人工智能和大型语言模型(LLM)的构建案例。项目主要展示AI构建相关的示例代码,源自各种技术演示。开发者可以在此获取AI应用开发的实践参考。此外,项目还关联了YouTube上的Deploying AI频道,提供相关演示的原始视频,便于深入学习AI部署知识。
azureai-samples - Azure AI官方示例代码库 涵盖多领域实践资源
AI应用Azure AIGithub开发者资源开源项目示例代码
azureai-samples是一个开源代码仓库,汇集了Azure AI各领域的官方示例和实践指南。仓库涵盖AI Studio、AI Search、AI Assistant等多个方向,提供端到端样例和常用开发任务代码。开发者可在本地环境中尝试Azure AI场景,快速掌握相关技术。该项目支持社区贡献,为AI开发提供全面的学习资源。
nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践,重点关注最新的深度学习方法和常见场景,如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言,特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验,旨在简化开发过程,帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。
simpleAI - 自托管的AI API替代方案,涵盖文本、聊天、编辑和嵌入功能
GithubPythonSimpleAIgRPC开源开源项目机器学习模型
SimpleAI项目提供自托管的AI API替代方案,可快速试验文本补全、聊天、编辑和嵌入等主要端点。支持多种响应模式,通过gRPC协议实现多语言的模型推理分离,降低对特定API提供商的依赖。项目包含多种示例和详细的安装使用指南,适合开发者构建、测试和优化自己的AI应用。
tutorials - Preferred.AI开源教程 深入AI技术实践
GithubPreferred.AI人工智能在线学习开源项目技术指南教程
Preferred.AI的Tutorials项目是一个开源教程集合,涵盖了AI领域的多个方面。这些教程从基础到高级,逐步讲解AI技术和工具的应用。项目旨在帮助学习者理解和实践AI算法及框架,适合各层次的AI爱好者和专业人士参考学习。
ai_wiki - 从基础到前沿的全栈AI实践指南
AI实践Github大模型开源项目机器学习深度学习量化交易
ai_wiki是一个综合性AI知识库,覆盖系统平台、编程技术、机器学习、深度学习和强化学习等领域。项目提供学习资源、原理讲解和实战案例,重点关注大模型和量化交易等前沿技术。内容以Markdown和Jupyter Notebook形式呈现,旨在帮助学习者系统掌握AI技术并提升实践能力。
azureml-examples - Azure Machine Learning示例库,教程与多语言SDK示例,包括Python、.NET和TypeScript
Azure CLIAzure MLAzure Machine LearningGithubPython SDKdotnet SDK开源项目
Azure Machine Learning示例库涵盖丰富的教程和多语言SDK示例,包括Python、.NET和TypeScript。提供使用Azure CLI扩展的实例,帮助快速上手和深入理解Azure ML功能。项目鼓励社区贡献,并遵循微软开源行为准则。
MealsAI - 智能菜谱生成和分享平台
AI工具AI食谱生成MealsAI个性化菜单创意烹饪饮食限制
MealsAI利用人工智能技术,根据简单想法或现有食材自动生成独特食谱。平台支持特殊饮食需求、节日主题和快速简餐等多样化需求。用户可探索和分享全球食谱创意,使烹饪更有趣便捷。MealsAI为厨房新手和美食爱好者提供了创新的食谱获取和创造方式。
Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook - Python时间序列分析与预测实战指南
GithubPython开源项目数据科学时间序列分析机器学习预测
这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术,涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法,以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究,读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测,并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。
cool-ai-stuff - 此存储库包含免费使用的 AI API 和站点的列表
AI APIAPI列表GPT-4Githubzukijourney免费AI接口开源项目
cool-ai-stuff项目提供了一个综合性清单,涉及多个免费的AI API与网站,涵盖从大型语言模型到图像模型的各种AI服务。此列表由领域专家@zukixa维护更新,确保资源的时效性和实用性。用户可轻松找到符合各类需求的AI服务选项。请注意,使用这些开放资源时需要自行承担相应风险。
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