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RecBole

基于Python和PyTorch的推荐系统框架，支持91种算法和43个数据集

RecBole推荐系统PythonPyTorchRecBole2.0Github开源项目

RecBole是一个基于Python和PyTorch的推荐系统框架，旨在高效地复现和开发推荐算法。该框架包含91种算法，涵盖通用推荐、序列推荐、情境推荐和知识推荐四大类。RecBole支持43个基准数据集，并提供GPU加速和标准评估协议以满足研究需求。最新版本增加了扩展包，提升用户体验，并支持多GPU和混合精度训练。

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BaalGithub不确定性估计主动学习开源项目深度学习蒙特卡洛方法
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ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库
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Py-Boost是一个Python实现的GPU加速梯度提升决策树库。该项目提供简洁接口，支持GPU训练和推理，易于定制。特色功能包括SketchBoost算法高效处理多输出任务，以及ONNX格式支持。Py-Boost为研究和开发人员提供了探索梯度提升方法的灵活工具，同时保持了较高的运行效率。
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该项目汇总了大语言模型在推荐系统中应用的优秀论文和资源。内容涵盖无调整和有监督微调两类方法,包括ChatGPT、GPT、LLaMA等模型在推荐领域的最新探索。项目还提供相关调查、教程和数据集信息,为研究人员提供全面参考。持续更新的内容反映了这一快速发展的研究热点,展现大语言模型在推荐系统中的潜力。
lightning-bolts - PyTorch Lightning的深度学习组件扩展
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Lightning Bolts为PyTorch Lightning提供了多种扩展组件，包括回调和数据集，旨在加速训练和推理。它支持通过Torch ORT将模型转换为优化的ONNX图，以实现GPU加速训练；并通过SparseML在微调中引入稀疏性，提高推理性能。项目支持广泛的问题解决，并欢迎用户贡献通用组件。了解更多安装和使用信息，请访问官方文档和社区支持平台。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。
metarank - 实时个性化搜索和推荐服务，优化CTR和用户体验
GithubMetarank个性化开源开源项目排序服务推荐系统
Metarank是一个开源排名服务，帮助构建个性化的语义/神经搜索和推荐系统。通过整合点击和购买等客户信号，该服务可以优化搜索结果和推荐内容，实现最大化CTR。其快速性能支持大规模结果集的重新排序，并提供开箱即用的排名信号计算，节省开发时间。与多种流处理系统集成，Metarank能处理大量RPS，支持横向扩展。另外，用户可以使用LLM，在搜索查询中理解其真实含义，提供更智能的搜索解决方案。
openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练
GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理
OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。
AJAX-Movie-Recommendation-System-with-Sentiment-Analysis - 基于内容的AJAX电影推荐与情感分析系统
Content-Based Recommender SystemCosine SimilarityGithubIMDBTMDB开源项目情感分析
该项目通过TMDB API获取电影详细信息，基于内容推荐电影，并使用BeautifulSoup从IMDB获取用户评论，结合情感分析进行推荐。系统利用余弦相似度计算电影之间的相似性，前端技术有HTML/CSS/JS，后端使用Flask框架。项目包括详细部署指南和API获取教程，适合具有技术基础的用户学习和使用。
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GithubPyTorchRL4CO开源框架开源项目强化学习组合优化
RL4CO是一个专注于组合优化问题的开源强化学习框架。基于PyTorch构建，它整合了TorchRL和TensorDict等技术，提供统一接口和灵活实现。框架支持构造型和改进型策略，适配多种环境和模型。其模块化设计和丰富工具集有助于研究人员高效开发和评估新算法，为组合优化研究提供了全面的实验平台。
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