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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applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客

Github开源项目推荐系统数据工程数据质量机器学习特征存储

通过精选的论文、文章和博客，学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理，以及所取得的商业成果，以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。

financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南

Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习

这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。

awesome-sre-tools - SRE工具大全提升系统可靠性与运维效率

DevOpsGithubSite Reliability Engineering容器编排开源项目持续交付持续集成

本列表汇总了网站可靠性工程(SRE)和生产工程领域的主要工具。覆盖开发、测试、集成、部署、监控和事件管理等环节。包含源代码管理、项目追踪、容器化、基础设施编排等关键领域的主流方案。为SRE从业者提供全面的工具参考，助力构建高可用和可扩展系统。

awesome-malware-analysis - 全面的恶意软件分析工具和资源列表

Github威胁情报开源项目恶意软件分析检测分类沙箱逆向工程

该项目汇集了多种恶意软件分析工具和资源,涵盖恶意软件收集、开源威胁情报、检测和分类等方面。列表包含匿名器、蜜罐、样本库、威胁情报平台、IOC提取工具等实用资源。安全研究人员和分析师可以利用这些工具更高效地开展恶意软件分析和威胁情报工作。

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

awesome-python - 精选Python库和框架的全面资源集合

GitHubGithubPython代码质量开源库开源项目编程工具

这个项目汇集了精心挑选的Python库和框架，涵盖代码质量、加密货币、数据处理、机器学习和自然语言处理等多个领域。提供最新创建的仓库、分类优质工具和交互式网站，适合各层级的Python开发者探索和使用。项目定期更新，确保资源的时效性和实用性。

awesome-cryptography - 全面收录密码学算法工具及学习资源

Github加密算法哈希函数密码学密码库开源工具开源项目

该项目收录了丰富的密码学资源,包括加密理论、算法、工具、框架和库等。内容涵盖对称和非对称加密、哈希函数等核心概念,并提供相关书籍、课程和文章。项目还列出了多种编程语言的加密库和工具,可作为开发人员的实用参考。无论密码学初学者还是专业人士,都能在此找到有价值的信息。

awesome-oscp - OSCP认证备考资源汇总网络安全专业人士指南

GithubOSCP开源项目权限提升渗透测试漏洞利用网络安全

该项目汇集了OSCP认证备考所需的关键资源，包括官方考试指南、学习技巧、实用工具和专题资料。涵盖缓冲区溢出、特权提升等技术领域，并提供实战演练平台和推荐书籍。适合网络安全专业人士系统备考OSCP认证，全面提升渗透测试技能。

awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总，减少标注成本，提升分类效果

GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

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机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

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