competition-baseline

为数据科学入门者及爱好者提供基本的、易于理解的代码，支持参与国内外数据竞赛

数据竞赛 AI换脸科大讯飞海上风电出力预测人工智能 Github 开源项目

competition-baseline为数据科学入门者及爱好者提供基本的、易于理解的代码，支持参与国内外数据竞赛。涵盖机器学习至深度学习等领域，适用于多种场景，如AI换脸、海上风电及人脸识别等，促进开源学习文化发展及技术应用能力提升。

AI-Competition-Collections - 全面的AI竞赛经验和技巧开源资源集

AI比赛经验Github开源项目数据竞赛机器学习自然语言处理计算机视觉

这是一个综合性AI竞赛资源库，囊括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的比赛经验和技巧。项目汇总了顶级赛事的解决方案，同时提供竞赛平台和相关公众号信息。对AI开发者和竞赛参与者而言，此资源库提供了丰富的学习和参考材料。

codalab-competitions - 促进机器学习和数据科学研究的开源协作平台

CodaLabGithub开源软件开源项目数据科学机器学习平台研究协作

CodaLab是一个开源网络平台，专为机器学习和高级计算领域的研究协作而设计。平台提供工作表共享和竞赛参与功能，有效解决数据研究中的常见问题。CodaLab通过简化数据处理和模型评估流程，显著提高研究效率。平台支持多种编程语言和框架，适应不同研究需求。其开源特性也允许用户根据特定需求进行定制和扩展。用户可在codalab.lisn.fr体验CodaLab Competition。项目支持快速部署，并提供完善的文档和社区支持。

datacomp - 多模态预训练数据集构建的创新竞赛

CLIP模型DataCompGithub图像文本对开源项目数据集机器学习

DataComp是一项聚焦于多模态预训练数据集设计的竞赛。参赛者需从海量未筛选的图像-文本对中构建高质量数据集，以提升CLIP模型在下游任务的表现。竞赛设有两个赛道和四个规模，适应不同计算资源需求。项目提供完整工具包，涵盖数据获取、模型训练和评估等环节，支持参与者进行数据集创新。

chat-dataset-baseline - 中文对话模型训练资源整合平台

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chat-dataset-baseline项目整合Hugging Face平台优质数据集，为中文对话模型训练提供全面资源。采用PDCA循环迭代，涵盖数据选择、模型训练、测试和优化。项目提供详细指南，适合数据科学家和AI爱好者快速上手，用于训练高质量中文基础模型，为特定行业应用打下基础。

kaggle_pipeline_tps_aug_22 - 开源Python框架简化Kaggle表格数据竞赛流程

GithubKaggle开源项目数据处理机器学习模型训练特征工程

这是一个面向Kaggle表格数据竞赛的开源Python框架。它集成了数据处理、可视化、特征工程、模型训练等功能的API。虽然最初为Kaggle TPS August 2022设计，但经简单调整可适用于其他表格数据竞赛。该框架涵盖了从数据预处理到提交预测结果的完整机器学习流程，为Kaggle参赛者提供了实用的工具支持。

Tutorial - 为AI爱好者提供全面的学习体验，课程涵盖Linux、Python和Git基础

GithubInternLM书生大模型实战营开源项目算力点闯关挑战

书生大模型实战营为AI爱好者提供全面的学习体验。课程涵盖Linux、Python和Git基础，并深入探讨InternLM、XTuner和OpenCompass等先进工具。通过循序渐进的实践任务，学员可掌握模型训练、部署和评测技能。项目还设立奖励机制和'书生共学计划'，促进知识分享和技术交流。该实战营分为入门、基础和进阶三个阶段，配备详细的任务指南和视频资料。学员可通过完成任务获得算力点奖励，并有机会解锁更高性能的计算资源。项目还包含LMDeploy量化部署、InternVL多模态模型等前沿内容，以及Android端部署等实用技能。

uncertainty-baselines - 提供高质量的不确定性和鲁棒性标准模板

GithubTPUTensorFlowUncertainty Baselines开源项目数据集模型

Uncertainty Baselines提供高质量的不确定性和鲁棒性标准模板，作为研究人员新想法和应用的起点，促进技术交流。项目高效实施关键任务，减少对代码库其他文件的依赖，便于独立使用。建议不确定性和鲁棒性评估的最佳实践，帮助研究人员快速原型化和基准比较。支持TensorFlow开发，可在TPUs和GPUs上运行，提升实验灵活性和重复性。

100DaysofMLCode - 100天掌握机器学习编程实践从数据预处理到深度学习

Github分类回归开源项目数据预处理机器学习聚类

100DaysofMLCode是一个为期100天的机器学习编程挑战项目，涵盖数据预处理、回归、分类、聚类、强化学习、自然语言处理和深度学习等主题。项目提供代码示例和日志记录，适合不同水平的开发者学习和实践机器学习技术。作为开源项目，它欢迎社区贡献。

Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南

GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习

提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。

DL-Simplified - 为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集

Deep LearningGithubMachine Learning开源开源项目数据分析项目贡献

DL-Simplified 资源库为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集。该库包括按模板组织的数据集、图片、模型文件和依赖。用户可浏览问题区、fork仓库、创建PR等方式参与。深度学习通过多层神经网络处理大量数据，实现不同级别的数据抽象。了解最新的开源活动和参与方法，及项目成就与贡献者。

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