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量子机器学习与PennyLane的教程和演示资料

PennyLane 量子机器学习 Python 量子计算教程 Github 开源项目

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。

文档

pennylane - 跨平台量子计算与机器学习Python库

GithubPennyLane开源项目自动微分量子化学量子机器学习量子计算

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。

awesome-quantum-machine-learning - 探索量子机器学习的深度应用与前沿技术

awesome-quantum-machine-learning项目汇集顶尖的量子机器学习资源，包括算法、学习材料及软件。深入探讨量子计算与机器学习的融合，介绍量子位、量子态等概念及其在先进机器学习模型中的应用，推动技术实际应用。

awesome-quantum-computing - 全面收录量子计算学习与开发资源

Github学习资源开发工具开源项目量子算法量子编程量子计算

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。

qulacs - 快速高效的量子电路模拟库适用于大规模复杂和参数化电路

C++GPUGithubPythonQulacs开源项目量子电路模拟

Qulacs是一个Python/C++开发的高性能量子电路模拟库，专注于大规模、含噪声和参数化量子电路的快速模拟。它采用并行化C/C++后端，支持噪声模型、参数化量子门和电路优化。Qulacs提供GPU加速功能和丰富的量子计算研究工具。在多项基准测试中，Qulacs展现出优秀的性能，适用于广泛的量子计算研究领域。

torchquantum - 快速可扩展的PyTorch量子计算框架

GPU加速GithubPyTorchTorchQuantum开源项目量子电路模拟量子计算

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。

machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习

Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习

本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

tutorials - PyTorch Lightning 教程，轻量级可执行笔记本集

GithubJupyter NotebookPytorchLightning开源项目教程机器学习

这是一个开源的 PyTorch Lightning 教程集合，提供轻量级、可执行和可复现的笔记本。项目涵盖 Lightning 的各种应用，包括最佳实践、数据集使用和开发技巧。内容适合不同水平的开发者，从入门到深入学习都有所涉及。

QuantResearch - 定量分析、策略和回测

GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习

该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。

hands-on-llms - 学习构建和部署实时金融顾问系统的完整教程

GithubInference PipelineLLMReal-time PipelineTraining Pipelinefinancial advisor开源项目

本教程全面介绍如何通过三阶段流水线设计来训练、部署和推理一个实时金融顾问系统。课程包括加载金融Q&A数据集、微调开源LLM以及构建实时特征管道和推理管道，并介绍如何使用Alpaca、Qdrant、Comet ML和Beam等外部服务进行集成。通过视频讲解、文章和模块化代码，逐步掌握流程，即使硬件不足，也可在Beam的无服务器基础设施上进行训练和推理。

llm-python - 完整的LLM开发资料与代码示例

GithubLLMLangChainOpenAIPythonSupertype Fellowship开源项目

本项目提供完整的LLM开发资料与代码示例，涵盖llamaindex、LangChain、Chroma和Pinecone等接口。通过YouTube上的LangChain教程，该项目可帮助开发者在约8小时内掌握核心概念，并获得每节课程对应的代码。适合希望从零开始自定义学习路径的开发者。项目已集成最新版本的LlamaIndex（0.6.31）和LangChain（0.0.209），确保与最新库的兼容性。

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