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量子机器学习与PennyLane的教程和演示资料

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。

ml-course - 机器学习课程介绍,涵盖基础理论、实操任务和丰富资源
Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目
这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者,内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等,是系统学习机器学习的理想资源。
zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料,均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中,预计2024年发布更新。此外,还提供学生分享的学习笔记,丰富学习资源。
Machine-Learning-Guide - 全面的机器学习指南,从基础到前沿应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这份机器学习指南涵盖了从基础概念到前沿技术的各个方面,包括丰富的学习资源、主流框架工具介绍和热门应用领域。指南详细讲解了算法、深度学习、强化学习等核心主题,还提供了CUDA、MATLAB等相关技术的开发指南。涉及计算机视觉、自然语言处理等热门领域,并深入介绍PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架和工具,旨在提高机器学习开发效率。
drl-zh - 深度强化学习入门,从零开始实现经典算法
Atari游戏DQNDeep Reinforcement LearningGithubPPOSAC开源项目
本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法,并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤,支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook,确保学习过程流畅高效。
ipex-llm-tutorial - 英特尔XPU上的低位大语言模型库教程
GithubIPEX-LLMIntelLLM应用开发开源项目教程
IPEX-LLM教程提供了在英特尔XPU上使用低位大语言模型库的全面指导。内容覆盖从环境配置到高级应用开发,包括中文支持、GPU加速和模型微调等主题。本教程适合希望在英特尔硬件上开发和优化大语言模型应用的开发者,帮助他们深入了解IPEX-LLM的功能和实际应用。
ml - 含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本的资源库
CloudxLabGithubjupyter notebooksnbdime开源项目机器学习项目
此资源库含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本,提供丰富的学习材料。用户可以自由查阅和探索,优化机器学习技能。通过安装nbdime解决Jupyter笔记本差异对比问题,使版本控制更加友好。访问CloudxLab网站了解更多信息。
Machine-Learning-Notes - 机器学习从入门到精通的全面笔记
Github人工智能学习开源项目机器学习笔记计算机科学
Machine-Learning-Notes 是一个机器学习领域的学习资源库,提供从基础到高级的笔记。项目涵盖算法、模型和实践应用,适合不同水平的学习者。资料全面且定期更新,采用循序渐进的学习方法,有助于系统掌握机器学习知识。其独特的结构化组织使学习者能够轻松找到所需资源,从而更有效地提升技能。
haystack-tutorials - 提供构建生产级LLM应用和智能搜索系统的全面教程
GithubHaystackLLM应用deepset开源项目搜索系统检索增强生成管道
本页面汇集了多个教程,展示如何使用最新的自然语言处理(NLP)模型构建生产级LLM应用、检索增强生成流水线和智能搜索系统。这些教程涵盖问答系统的构建、模型微调、可扩展的QA系统开发、预处理和元数据过滤等内容。所有教程均可在Colab中运行,便于快速实践和验证。
QuEST - 多平台高性能量子计算模拟工具包
GithubQuEST开源软件开源项目量子电路量子计算模拟高性能计算
QuEST是一款开源的高性能量子计算模拟工具包。它支持多线程、GPU加速和分布式计算,可在多种硬件平台上运行。QuEST提供了丰富的功能,包括密度矩阵、通用幺正操作、退相干通道和厄米算符模拟等。该工具包易于使用,无需安装,兼容多种编译器,为量子计算研究提供了强大的模拟能力。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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