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handson-unsupervised-learning

Python实现无监督学习的实用指南

该项目为Python无监督学习提供实践指南,介绍scikit-learn和TensorFlow框架处理未标记数据的方法。涵盖聚类、降维、生成模型等算法,并提供代码示例。项目包含Windows、macOS环境配置说明,支持GPU加速。内容涉及模式发现、异常检测、自动特征工程等应用,适合机器学习从业者参考学习。

NLP_Quickbook - 自然语言处理实用指南,快速上手实战应用
GithubNatural Language Processing开源项目文本分类深度学习聊天机器人语法分析
本开源项目聚焦于帮助工程师快速掌握自然语言处理技术。从文本分类、文本清洗到深度学习和聊天机器人构建,提供详细的代码示例和实操指南。这些按主题划分的手册采用代码优先的方式讲解,便于工程师直接应用于实际项目。无论是初学者还是有经验的工程师,都能从中受益,提升自然语言处理技能。
learn-modern-python - 现代Python教程,AI代理与GPT开发入门
AI开发GithubPython开源项目数据分析类型提示设计模式
learn-modern-python项目提供全面的现代Python课程,专注于自定义GPT和AI代理开发。课程内容包括类型提示、编程最佳实践和数据分析,配套视频教程、教科书和实践项目。适合专业开发者提升Python技能,为AI和机器学习领域深入学习做准备。
Machine-Learning-Notes - 机器学习从入门到精通的全面笔记
Github人工智能学习开源项目机器学习笔记计算机科学
Machine-Learning-Notes 是一个机器学习领域的学习资源库,提供从基础到高级的笔记。项目涵盖算法、模型和实践应用,适合不同水平的学习者。资料全面且定期更新,采用循序渐进的学习方法,有助于系统掌握机器学习知识。其独特的结构化组织使学习者能够轻松找到所需资源,从而更有效地提升技能。
machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合
GithubGoogle ColabTensorflow 2.0data_sciencedeep_learning_coursesmachine_learning_examples开源项目
本页面汇集了多种机器学习的实例和教程,涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程,每个课程的代码都存放在相应的文件夹中,便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上,建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。
dl-engineer-guidebook - 介绍深度学习工程师所需的知识, 硬件配置与软件环境详解
GithubLinux命令Python环境macOS环境开源项目深度学习深度学习工作站
本指南详细介绍深度学习工程师所需的知识,包括深度学习工作站配置、操作系统选择和硬件推荐、macOS和Ubuntu环境搭建与优化、Python环境设定、常用Linux命令等。还涵盖CV学习资源及数据集、经典预训练模型和TensorBoard的使用方法,助力工程师在深度学习领域发展。
Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南
Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目
本项目提供全面的工程指南,指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块,并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup,确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习
这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源,提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导,为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业,都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
MachineLearning-QandAI-book - 深入探讨机器学习和人工智能领域的30个核心问题
GithubSebastian Raschka人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
该书通过30个章节探讨机器学习和人工智能领域的核心问题,内容涵盖基础概念和前沿技术。涉及多GPU训练范式、Transformer微调、编码器和解码器型LLM差异、视觉Transformer等主题。每章提供详细解释和扩展阅读资料,适合希望扩展知识并了解最新AI技术的读者。
ml-course - 机器学习课程介绍,涵盖基础理论、实操任务和丰富资源
Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目
这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者,内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等,是系统学习机器学习的理想资源。
TensorFlow-Examples - 探索TensorFlow的最佳实践与全面教程
GithubTensorFlow开源项目数据管理机器学习深度学习神经网络
TensorFlow-Examples提供针对TensorFlow 1和2的详尽教程,涵盖从基础操作到高级模型如深度神经网络,适合初学者通过详细的笔记本和代码解析深入学习,同时介绍最新的API使用实践,如layers、estimator和dataset。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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