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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

javacpp-presets - 简化Java与C/C++库的跨平台集成

C++GithubJavaJavaCPP开源项目接口预设

JavaCPP Presets为常用C/C++库提供Java配置和接口类。该项目通过预设配置自动生成Java接口，并使用JNI实现原生功能调用。支持Android、iOS、Linux、macOS和Windows等多个平台，显著简化了Java开发中C/C++库的使用。开发者可以方便地集成机器学习、计算机视觉等领域的原生库，提高跨语言开发效率。

applied-ai-engineering-samples - Google Cloud AI工程资源，参考指南、蓝图和代码示例

GithubGoogle CloudVertex AI人工智能代码示例基础设施开源项目

这个开源项目提供了Google Cloud应用AI工程的参考资料，包括Vertex AI生成式AI模型的使用指南和Google Cloud AI/ML基础设施的最佳实践。项目包含代码示例、实践实验和蓝图，旨在帮助开发者更好地利用Google Cloud的AI能力，适用于大规模AI/ML工作负载。

deepstream_python_apps - 为NVIDIA DeepStream SDK提供Python绑定和丰富的示例应用

AI应用DeepStream SDKGithubNVIDIAPython绑定开源项目视频分析

这个开源项目为NVIDIA DeepStream SDK提供Python绑定和丰富的示例应用。它支持构建视频分析流水线，包括对象检测、跟踪和分割等功能。开发者可通过Python接口访问DeepStream的元数据结构，实现高效视频处理。项目提供了从基础到高级的多种示例应用，涵盖不同场景，为开发人员提供了实用的参考资源。

deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具提供可视化标注和分析功能

DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析

DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。

JavaGuide - 全面的Java学习与面试资源

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JavaGuide是一个综合性Java学习资源，涵盖基础、集合、IO、并发、JVM、计算机基础和数据库等领域。项目提供知识点总结、面试题解析和源码分析，助力开发者系统学习。包含最新Java特性介绍和开发工具指南，适合Java程序员进阶学习和求职准备。

dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南

Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程

《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识，适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解，并深入探讨PyTorch的部分功能，适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献，确保内容实用且前沿。

stanford-tensorflow-tutorials - CS 20课程的TensorFlow深度学习代码示例和课程进度

CS 20GithubPythonTensorFlowstanford-tensorflow-tutorials开源项目深度学习

提供斯坦福CS 20课程的TensorFlow代码示例和详细课程笔记，涵盖Python 3.6与TensorFlow 1.4.1，实时更新课程进度，包含前一年课程的资源。详细信息见课程大纲和设置指南。

deep-learning-containers - 高效优化的TensorFlow、PyTorch与MXNet深度学习环境

AWS Deep Learning ContainersAmazon SageMakerGithubMXNetPyTorchTensorFlow开源项目

AWS Deep Learning Containers提供预配置的Docker镜像，支持TensorFlow、PyTorch和MXNet的模型训练与服务。集成了Nvidia CUDA和Intel MKL库，优化了GPU和CPU实例性能。这些容器已在Amazon SageMaker、EC2、ECS和EKS上进行了测试和验证，确保广泛应用和稳定性能。了解更多关于兼容镜像的信息，助力高效开发与部署AI模型。

deeplake - 面向 AI 的数据库，由针对深度学习应用程序优化的存储格式提供支持

AI数据库Deep LakeGithub向量存储开源项目数据版本控制深度学习

Deep Lake是一个为深度学习设计的AI数据库，提供多云和本地数据存储方案，支持动态数据类型如嵌入向量、音频、视频等。它通过即时可视化、高级查询和向量搜索功能，以及与LangChain、Weights & Biases等工具的无缝整合，优化了企业级LLM产品的部署和数据管理。该平台适用于各种规模的数据，支持无服务器架构。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

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