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深度Java库示例集，推理、训练到多平台深度学习应用

Deep Java Library 深度学习 Java API 示例应用模型部署 Github 开源项目

代码仓库包含丰富的Deep Java Library (DJL)示例，展示了其在推理、训练、移动应用开发、云服务集成和大数据处理方面的多样化应用。涉及图像分类、对象检测和自然语言处理等领域，并提供了跨平台深度学习模型部署方案。这些实例有助于开发者迅速掌握DJL技术，并在多种实际场景中应用。

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介绍相关项目

mediapipe-samples - 机器学习应用开发基础步骤展示

GithubMediaPipe低代码开发开源项目无代码开发机器学习平台跨平台部署

MediaPipe-samples项目展示了创建机器学习应用的基本步骤。项目提供MediaPipe Solutions的低代码/无代码工具，如Tasks、Model Maker和Studio，用于构建跨平台ML解决方案。该仓库接受修复性贡献，但不接收新示例以保持项目简洁。开发者可在自有仓库中分享复杂示例和教程。

studio-lab-examples - 使用Amazon SageMaker Studio Lab的AI/ML学习示例

AI/MLAmazon SageMakerGithubJupyter notebooksSageMaker Studio Lab开源项目数据科学

本页面展示了如何使用Amazon SageMaker Studio Lab构建AI/ML学习环境的Jupyter笔记本示例，适用于个人数据科学家的ML学习之旅。包含计算机视觉、自然语言处理、地理空间数据科学和生成深度学习等领域的示例，以及详细的设置指南和AWS资源的连接方法。用户可以无需账户阅读或运行笔记本，并通过GitHub分享项目，是成为AI/ML实践者的有用参考资源。

aws-ai-ml-workshop-kr - AWS人工智能与机器学习韩语学习资源库

AI/MLAWSGithubSageMaker开源项目机器学习深度学习

此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库，包含多类示例代码，涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例，适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例，全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例，涉及Inferentia和Tranium等技术，为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献，但目前正在完善外部贡献机制。

deep-learning-drizzle - 深度学习与AI在线课程

Github开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理计算机视觉

deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。

tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程

GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程

本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题，教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战，确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者，帮助你提升个人和职业技能。

Deep-Learning-Projects - Jupyter notebook深度学习项目集合与实践指南

GitHubGithubJupyter Notebook开源项目教程深度学习项目

Deep-Learning-Projects是一个包含多个深度学习小项目的GitHub仓库，以Jupyter notebook形式呈现。仓库提供详细的项目说明和配套视频教程，涵盖多个深度学习领域。这些资源为不同水平的学习者和开发者提供了实践机会，有助于从理论到实践的学习过程。

document-ai-samples - Google Cloud Document AI 应用示例与工具集

Document AIGithubGoogle Cloud开源项目文档分析机器学习样本代码

本项目汇集了多个Google Cloud Document AI应用示例和工具。涵盖文档分析、分类和搜索等功能，包括Google Drive集成、仓库处理、批量导入和内容审核等实用工具。还提供PDF处理、语言提取和表格数据提取等功能示例。项目中的Web应用演示支持表单、发票和OCR处理。这些资源有助于开发者学习和实践Document AI技术。

ML-DL-scripts - 机器学习和深度学习的全面脚本库从分类到部署的解决方案

GitHubGithubPython开源项目数据科学机器学习深度学习

ML-DL-scripts是一个综合性的机器学习和深度学习Python脚本库。这个项目涵盖了从分类、回归到聚类和时间序列分析等多个领域，同时提供了PyTorch、Fastai和Keras等主流深度学习框架的使用示例。项目还包括图像处理、自然语言处理和异常检测等实际应用案例，以及基于Docker的模型部署配置。这个代码库为数据科学研究和机器学习应用提供了丰富的技术参考资源。

Java - Java算法实现库助力学习计算机科学基础

GitHubGithubJava开源项目教育目的算法

该Java算法实现库旨在教育目的，包含多种计算机科学概念的算法。项目鼓励实践学习，有助于深入理解算法原理。尽管效率可能不及标准库，但为学习者提供了宝贵的见解和经验。项目欢迎贡献，并有详细指南。

dl_note - 深度学习全栈指南从计算机视觉到大语言模型

GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络

dl_note项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用，提供详细代码解析和实战经验，适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。

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