awesome-MLSecOps

机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南

该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。

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文档

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。

awesome-colab-notebooks - 机器学习实验的精选Colab笔记合集

Colab notebooksGitHub仓库GithubML实验开源项目点击率特征集

该项目聚集了诸多适用于机器学习实验的Colab笔记，涵盖从音频生成到视频驱动的多种实用项目，如SpecVQGAN和LivePortrait。通过精选库和研究论文，这个资源为机器学习爱好者和研究人员提供了丰富内容，包括热门代码仓库和高引用的学术论文，便于用户快速进行实验和探索最新技术。

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习

此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

DeepLearning - 深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目

Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

探索全面的深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目，适合从新手到专家的每一个阶段。

awesome-python - 综合性Python开源资源集合

GithubPython库开发工具开源项目框架资源列表

Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表，涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别，为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。

Awesome-FL - 联邦学习资源汇总与最新研究进展

Artificial IntelligenceComputer VisionData MiningFederated LearningGithubMachine Learning开源项目

该页面汇总了联邦学习领域的重要资源，包括顶级期刊与会议中的论文、框架、数据集、调研、教程和课程。同时涵盖了联邦学习在图数据和表格数据上的应用，以及在人工智能、机器学习、数据挖掘等多个领域的研究成果。通过该页面，用户可以追踪最新的联邦学习论文更新，并有机会参与讨论和贡献资源。

DevSecOps - 全面整合开发和安全实践提升软件质量与安全性

DevSecOpsGithub安全开发安全监控开源项目持续集成自动化测试

该项目提供了全面的DevSecOps实施路线图，涵盖软件开发全生命周期的安全实践。从设计、开发到部署、运维，包含了安全编码、测试、配置等关键环节。项目还整理了丰富的工具和资源列表，有助于开发团队高效地将安全融入DevOps流程，提升软件质量和安全性。

awesome-observability - 可观测性资源和工具大全

Github可观测性开源项目指标日志监控追踪

这是一个综合性的可观测性资源列表,包含监控、日志和追踪等领域的最佳实践与工具。涵盖了指标收集、负载测试、数据传输、存储和可视化等多个方面的开源及商业解决方案。适合开发、运维和架构人员参考,有助于提升系统可观测性。

awesome-computer-science-opportunities - 计算机科学学生学习与发展资源大全

AIGithub奖学金开源项目编程学习计算机科学

该项目汇集了计算机科学学生所需的全面资源,包括学习平台、编程竞赛、奖学金和实习机会等。涵盖竞争性编程、Web开发、移动开发、DevOps、数据科学和人工智能等领域。同时提供开源项目、信息安全、在线课程和奖学金信息。这份资源清单有助于学生提升技能,发掘发展机会。

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