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收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源,用于测试Elastic平台的各种功能

该项目收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源,用于测试Elastic平台的各种功能。通过本项目,可以学习如何利用Elasticsearch作为向量数据库,支持混合和语义搜索,并构建检索增强生成、摘要和问答等应用场景。还可以测试Elastic的前沿功能,例如Elastic Learned Sparse Encoder和递归排序融合。项目还支持与OpenAI、Hugging Face等集成,为AI/ML驱动的应用提供基础,探索更多高级搜索体验。

ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合
GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目,帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献,获取实践经验并提升技能,推动开源社区的持续发展。
machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析
GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计
这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计,以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目,提供从基础到高级的学习资源,帮助学习者提升编程与数据分析能力,并逐步进入机器学习和深度学习的领域。
python-small-examples - Python常见小例子和应用案例集合
GithubPython开源项目数据分析机器学习正则表达式算法
本项目汇集了多个Python小例子和案例,涵盖数据分析、算法与机器学习,帮助用户深入理解Python应用。每个例子均含有详细说明和代码实现,适合初学者及有经验的编程人员参考学习。通过这些示例,用户可以提升编程技巧,解决实际问题,增强对Python编程的自信。
denser-retriever - 多技术融合的企业级AI检索工具
AI检索器Denser RetrieverGithubxgboost向量搜索开源项目机器学习重排序
Denser Retriever是一款企业级AI检索工具,融合关键词搜索、向量数据库与机器学习重排功能,并通过xgboost技术优化。其在MTEB基准测试中表现出色,支持端到端应用,包括聊天机器人和语义搜索。项目支持Python安装,推荐使用Anaconda配置,附有详细文档和开发指南。
aquila - 高效构建神经信息检索应用的工具
Aquila DBGithubJSON MetadataLatent VectorsNeural Search Enginek-NN Retrieval开源项目
Aquila DB 是一个高效的神经搜索引擎,专为机器学习应用的数据存储和检索设计。它能够索引机器学习模型生成的潜在向量和 JSON 元数据,并进行 k-NN 检索。Aquila DB 适合数据科学家和机器学习工程师,以便快速构建神经信息检索应用,且依赖性低。支持多种编程语言和 Docker 部署,集成简便。目前处于 alpha 版本,并已在生产环境中使用。
PythonPark - Python学习与实战全指南
Python
PythonPark为Python学习者提供全方位教育平台,涵盖AI实验室、数据结构、机器学习和深度学习教程资源。该站点提供丰富视频教程、实用学习指南及大厂面试经验。通过关注公众号和B站,用户可即时接触最新教程和技术交流。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
tensor-house - 企业AI/ML项目的全面参考工具包
AI/ML应用GithubTensorHouse企业解决方案开源项目强化学习深度学习
为企业提供营销、定价、供应链和智能制造领域的AI/ML应用参考工具包,包括Jupyter笔记本、原型应用、数据集和评估问卷,帮助快速评估项目准备度,进行数据分析和构建模型原型,适用于深度学习、强化学习和因果推断方法。
qxresearch-event-1 - Python十行代码实现50多个实用应用
ChatGPTGitHub仓库GithubPython应用开源项目机器学习
qxresearch-event-1是一个开源Python项目,提供50多个仅用10行代码实现的应用实例。涵盖机器学习、深度学习、GUI、计算机视觉和API开发等领域,适合各级开发者学习和实验。项目配有视频讲解,便于理解和自定义代码。致力于帮助Python爱好者提升技能,融入学习社区。
practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南
GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习
通过结构化的三层方法和实际案例,本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具,提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导,以及多个跨行业的案例研究,支持独立完成端到端的机器学习项目。
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