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简洁易用的Java深度学习框架，支持多引擎切换

Deep Java Library深度学习Java框架开源机器学习Github开源项目

Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架，提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能，用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务，支持从模型加载到训练和推理的全流程操作，简化深度学习模型的集成。

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介绍相关项目
jina - 帮助开发者构建和部署多模态AI应用的开源框架
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Jina是一个强大的开源框架，帮助开发者构建和部署多模态AI应用。它支持通过gRPC、HTTP和WebSockets通信，并且可以轻松扩展和部署到生产环境。无需担心底层基础设施的复杂性，开发者可以专注于逻辑和算法。Jina支持任何数据类型和主流深度学习框架，提供Pythonic体验，从本地部署到使用Docker-Compose、Kubernetes或Jina AI Cloud的高级编排。此外，Jina的流水线功能允许多个微服务容器化并独立扩展，实现高性能服务设计。
elki - Java开源数据挖掘框架 聚焦聚类和异常检测研究
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ELKI是一个Java开源数据挖掘框架，重点研究聚类分析和异常检测算法。该框架提供了众多可参数化的算法和数据索引结构，以提升性能和扩展性。ELKI采用模块化设计，方便研究人员和学生进行扩展，并鼓励贡献新方法。作为一个公平、实用的算法评估和基准测试平台，ELKI支持多种数据类型、距离度量和文件格式。
MLJ.jl - Julia生态系统中全面的机器学习工具箱
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MLJ.jl是Julia语言生态系统中的机器学习工具箱，集成了约200个机器学习模型，提供统一接口和元算法。支持模型选择、调优、评估和组合等功能，适用于机器学习研究和应用。该项目由Alan Turing研究所发起，获得新西兰战略科学投资基金资助，为用户提供完善的文档和贡献指南。
DRLib - 简洁高效的深度强化学习算法集成库
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DeepSpeed - 一个深度学习优化库，专为大规模模型训练和推理设计
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DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。
Discord4J - 高性能反应式 Java Discord 机器人开发框架
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Discord4J 是一个基于反应式编程的 Java Discord 机器人开发框架。它支持官方 API，提供模块化架构，适用于不同规模的机器人项目。该框架遵循反应式流协议，具有高效性能和自动速率限制等特性。Discord4J 兼容 Kotlin 协程，并有活跃的社区支持。
MLKit - Android机器学习开发的高效工具库
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MLKit是一个Android机器学习工具库，集成了Google的多项视觉识别技术。它支持条码扫描、人脸检测、图像标签和对象检测等功能。开发者无需深厚的机器学习背景，即可通过简单的代码实现复杂功能。此外，MLKit还提供API支持在应用中使用自定义TensorFlow Lite模型，为开发者提供了更多灵活性。
great-open-source-project - GitHub和Gitee优质开源项目汇集平台
GitHubGithubJava前端技术开源项目编程语言
平台专注于收集GitHub和Gitee两大代码托管平台的优质开源项目,涵盖范围广泛,包括主流编程语言、开发框架、实用工具等。通过定期更新和系统整理,为开发者提供一站式的技术资源库,助力探索前沿技术和最佳实践。用户可直接在线浏览和体验这些精选项目。
llm-apps-java-spring-ai - 展示如何结合Java和Spring AI来开发基于生成式AI和LLMs的应用
GithubJavaLLMOllamaSpring AI开源项目生成式AI
升级的SEO描述应详细而精准地概述使用Java和Spring AI开发基于生成式AI和LLMs的应用。明确强调该项目支持的具体应用，如聊天机器人、问题解答、语义搜索等，并展示其在内容生成、多模态交互等领域的应用广泛性。同时，应突出项目提供的技术支持——如LLM输出到结构化对象的转换、嵌入模型及文档ETL流程等，更好地展示如何帮助开发者融合最新AI技术，解决实际业务需求。
jmolecules - 简化Java领域模型实现，减少技术依赖和样板代码
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jMolecules提供一系列库，帮助开发者用纯Java实现领域模型，明确架构概念，减少技术依赖和样板代码。支持领域驱动设计（DDD）、分层架构、洋葱架构和六边形架构等多种风格，并允许工具集成以生成文档和验证结构。注解和接口可表达领域构建块及事件概念，便于开发和自动化验证。支持与Spring、Data JPA、MongoDB等技术的无缝集成，确保代码即插即用。
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