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smile

Java与Scala的高性能机器学习引擎

Smile是一个高效且全面的机器学习系统,支持Java和Scala,包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能,涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用,并在Smile网站找到编程指南和详细信息。

djl-demo - 深度Java库示例集,推理、训练到多平台深度学习应用
Deep Java LibraryGithubJava API开源项目模型部署深度学习示例应用
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。
simple-openai - 通过OpenAI API实现智能集成的Java库
GithubJava库OpenAI APISimple-OpenAI功能调用开源项目异步编程
Simple-OpenAI是一个非官方Java HTTP客户端库,旨在以最简单的方式使用OpenAI API。该库提供一致的界面,支持所有OpenAI服务,包括音频转化、图片生成编辑、聊天完成、模型管理、内容审核等。通过CleverClient进行HTTP通信,Jackson进行Json解析,以及Lombok减少样板代码,Simple-OpenAI确保了高效与简洁。支持异步方法并兼容多种OpenAI服务,使开发者能够轻松实现AI集成。项目提供详细的安装和使用指南,并保持与最新的OpenAI功能更新同步。
ms-swift - 支持300+模型训练和轻量级微调的高效框架
GithubLLMModelScopeSWIFT多模态模型开源项目轻量级训练
SWIFT是一款高效框架,支持超过300个大语言模型和50多个多模态大模型的训练、推理、评估和部署。它集成了NEFTune、LoRA+和LLaMA-PRO等先进技术,适用于研究和生产环境。框架还提供了易用的Gradio web-ui界面和详细文档,非常适合初学者和资深开发者使用。最新版本增加了对多种前沿模型和加速算法的支持,适用于广泛的应用场景。
vowpal_wabbit - 高效在线学习系统 专注强化学习和上下文赌博机算法
GithubVowpal Wabbit在线学习开源项目性能优化机器学习特征处理
Vowpal Wabbit是一款开源的在线学习系统,以其高效性和可扩展性著称。它支持多种先进的机器学习技术,尤其在强化学习和上下文赌博机算法方面表现出色。该系统具有灵活的输入格式和快速的学习能力,适用于处理大规模数据集,是推动机器学习研究和应用的重要工具。
Alink - 阿里巴巴开源的Flink机器学习算法平台
AlinkFlinkGithub开源项目机器学习算法平台阿里巴巴
Alink是阿里巴巴开发的基于Flink的开源算法平台,提供丰富的机器学习算法和工具。该平台支持Java和Python接口,具有高性能和可扩展性。Alink包含完整的教程、组件列表和算法库,适用于数据分析和机器学习领域。用户可在本地或集群环境中使用Alink进行数据处理和模型训练,满足不同应用场景的需求。
langchain-java - 实现了LangChain在Java语言中的迁移和应用
GithubJavaLLMLangChain JavaOpenAI大数据开源项目
LangChain Java项目实现了LangChain在Java语言中的迁移和应用,方便开发者在大数据领域构建基于LLM的应用。它支持多种集成,包括OpenAI、Azure OpenAI、ChatGLM2等语言模型,以及向量存储方案如Pinecone和Milvus。项目还提供丰富的示例和快速入门指南,适用于多种应用场景。如有任何问题,可以通过GitHub提交issue或联系开发者。
machine-learning-with-ruby - Ruby机器学习资源与教程总览
AIGithubMachine LearningRubyRubyDataScienceRubyNLP开源项目
页面汇集了众多Ruby编程语言的机器学习资源和教程,包括库、数据源、神经网络、深度学习、贝叶斯方法、决策树等多种算法和框架。资源主要来自Ruby Science Foundation、贡献者及日常应用开发,涉及线性回归、SVM等实例教程,助你快速上手并深入应用Ruby进行机器学习。
neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架
ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络
NeoML是一个端到端机器学习框架,可用于构建、训练和部署模型,适用于计算机视觉和自然语言处理任务,如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法,兼容CPU和GPU,并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C,且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。
data-juicer - 大语言模型数据处理系统,提供多模态数据支持
Data-JuicerGithub多模态数据处理大规模语言模型开源项目数据处理数据模型协同开发
Data-Juicer 是一款强大的一站式数据处理系统,专为大语言模型设计。它支持多模态数据处理,具有80多种操作符和20多个配置方案,提供高效且并行的数据处理能力。其友好的用户体验和全面的文档,使其成为生产环境中的优选方案。
java-ai-playground - 客户支持应用实例,集成LangChain4j、Spring AI和Semantic Kernel等Java AI框架
AIGithubJavaLLMRAG客户支持开源项目
本项目展示了一个客户支持应用实例,集成LangChain4j、Spring AI和Semantic Kernel等Java AI框架。应用具有访问条款条件、执行Java方法和LLM用户交互功能。前端使用Vaadin Hilla,后端采用Spring Boot。项目为开发者提供了比较Java AI库的平台,便于选择适合特定需求的框架。项目实现了基于检索增强生成(RAG)的条款访问功能,并支持Java方法调用。开发者可通过此项目比较不同Java AI框架的实现方式和性能表现。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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