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跨平台加速Flutter应用的ONNX模型运行库

FONNX机器学习模型跨平台开发ONNXFlutterGithub开源项目

FONNX是一个专为Flutter设计的跨平台ONNX模型运行库，支持在iOS、Android、Web等多个平台上原生执行机器学习模型。该库充分利用各平台的本地加速能力，如iOS的CoreML和Android的Neural Networks API，显著提升机器学习应用的性能。FONNX不仅支持直接使用Hugging Face的ONNX模型，还提供了将PyTorch、TensorFlow等格式模型转换为ONNX的便捷工具。

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flutter_boilerplate - Flutter生产级应用启动模板
FirebaseFlutterGithub应用开发开源项目模板项目初始化
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neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架
ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络
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flutter_chat_box是一个基于Flutter的开源ChatGPT对话应用。项目支持macOS、Linux、Windows、Android和iOS等多个平台。主要特点包括代码着色、复制功能、流式API快速响应和简洁的用户界面。应用还具备多语言支持、主题切换、多轮对话、prompt支持和Web搜索等功能。开发者可以参与项目改进，共同完善这款AI交互应用。
fastn - AI开发者API编排与集成平台
AI工具API集成fastn开发效率数据编排无代码平台
fastn是一个AI驱动的API编排平台,可将多个数据源整合为统一API。平台支持连接各类数据流,创建应用集成。通过预构建连接器、通用API集成和AI辅助自动化,fastn简化开发流程,缩短上市时间。平台提供实时监控、日志记录和流程可视化功能,保证API准确性和可扩展性。fastn致力于帮助开发者构建互联生态系统,降低开发成本,提升工作效率。
onnxmltools - 多框架机器学习模型转ONNX工具
GithubONNXONNXMLTools依赖开源项目机器学习工具包模型转换
ONNXMLTools可将包括Tensorflow、scikit-learn、Core ML、Spark ML、LightGBM、XGBoost、H2O等在内的多种机器学习模型转换为ONNX格式。它支持通过PyPi或源码安装，依赖ONNX、NumPy和ProtoBuf，适用于Python 3.7及以上版本，提供详尽的转换示例与测试方法。更多信息请参考相关文档与教程。
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AI工具FlutterUI设计作品集移动应用开发跨平台开发
web_portfolio是一款基于Flutter框架开发的个人作品集展示网站。该平台采用响应式设计，为创作者提供简洁现代的界面，展示项目、设计和创意成果。Flutter开发确保多设备兼容，带来最佳浏览体验。作为专业能力和创意才华的展示窗口，web_portfolio助力拓展职业发展机会，有效连接创作者与潜在客户或雇主。作品集展示从未如此简单高效。
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