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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

zenml-projects - ZenML构建的生产级机器学习项目集合

GithubMLOpsZenML开源框架开源项目机器学习项目生产级ML用例

ZenML Projects是一个展示使用ZenML构建的生产级机器学习用例集合。该仓库提供了涵盖时间序列、表格数据、计算机视觉等多个ML领域的现成MLOps工作流程。开发者可以直接使用或根据需求调整这些解决方案,快速启动机器学习项目。仓库包含多个由ZenML团队和社区维护的示例项目,覆盖了常见ML应用场景。

machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南

ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型

这个指南旨在帮助员工掌握机器学习，尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级，通过推荐阅读的论文和资源，了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。

learning-llms-and-genai-for-dev-sec-ops - 开发、运维、安全角度的LLM和GenAi学习指南

GenAiGithubLLMsLangchainPython开发运维安全开源项目

该仓库提供了一系列关于LLM和GenAi的课程，覆盖开发、运维和安全领域。课程基于Langchain框架，示范了如调用OpenAI、使用向量数据库和缓存策略等实例。还包括OWASP十大威胁、提示注入检测和缓解等安全问题。适合具备Python基础的开发者，通过这些课程可以全面掌握LLM和GenAi的实际应用。

llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程

AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产

本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序，并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能，并高效地进行服务上线，确保应用的卓越性能和极致的扩展性。

rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码

GithubPyTorchReinforcement LearningTensorFlow开源项目理论算法

本书系统介绍强化学习，从基础理论到具体算法实现，包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照，实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码，适合希望深入理解和应用强化学习的读者。

realtime-bakllava - 实时Bakllava Llama C++入门指南

Bakllava LlamaC++GithubLlama C++安装指南开源项目模型下载

实时Bakllava Llama C++项目的详细教程，适用于Apple silicon芯片，提供从库克隆、模型下载到演示运行的全流程指南。适用于MacOS和Windows系统，包含摄像头脚本运行和图片处理方法。

rainbow-is-all-you-need - 从DQN到Rainbow的深度强化学习方法

ColabDQNGithubRainbow开源项目强化学习深度学习

本教程详细介绍了从DQN到Rainbow的深度强化学习方法，包含理论背景和面向对象的实现。每章节都可以在Colab上直接运行，适合快速学习。涵盖DQN、DoubleDQN、优先经验回放、对抗网络、噪声网络、分布式DQN和N步学习等多个主题，欢迎贡献改进建议或代码。

deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南

Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南

AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习

Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程

GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习

本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。

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