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neurojs

一个基于浏览器的JavaScript深度学习框架,聚焦强化学习

neurojs是一个浏览器内的JavaScript深度学习框架,特别专注于强化学习任务。它提供全栈神经网络支持、强化学习扩展以及网络配置的二进制导入和导出功能。用户可以通过2D自驾车等演示直观了解其功能。尽管该项目已停止维护,但仍可作为学习和实验工具,建议使用更通用的框架如TensorFlow-JS。

nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析
3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计
该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取,估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法,构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性,并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。
HAAR.js - JavaScript实现的轻量级图像特征检测库,支持浏览器和Node.js
GithubHAAR.jsJavaScriptOpenCVViola-Jones算法开源项目特征检测
HAAR.js是一个基于Viola-Jones算法的JavaScript图像特征检测库。它支持在浏览器和Node.js环境中使用,通过HTML5画布和Node.js画布替代方案实现功能。该库轻量级(11kB压缩后,5kB gzip),支持并行计算,并与OpenCV的级联分类器兼容。无论是面部检测、多面部检测,还是嘴部和眼部检测,均能提供高效准确的结果。该项目还提供php版本和各种实用工具,便于广泛应用于图像特征检测。
UpscalerJS - 使用JavaScript和AI提升图像分辨率和质量
AI图像增强GithubUpscalerJS开放源码开源项目浏览器兼容预训练模型
UpscalerJS是一个开源项目,使用预训练模型提升图像分辨率、去噪和润饰。支持浏览器和Node环境,适用于桌面、平板和手机设备。提供简洁的API和详尽的文档及示例,允许自定义模型以实现个性化图像增强。
sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架
GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目
SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架,基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法,处理多种场景表示和采样策略,并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念,例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法,适用于研究者和工程师。
zh.javascript.info - 现代JavaScript教程中文版,全面深入学习资源
GithubJavaScript教程前端开发开源教程开源项目编程学习翻译项目
现代JavaScript教程中文版是一个持续更新的免费在线学习平台,提供从基础到高级的全面JavaScript教程。该项目获得React官方文档和MDN推荐,内容涵盖广泛,并拥有活跃的读者社区支持学习交流。本教程为开发者提供深入且系统的JavaScript学习资源,定期更新以保持与最新技术同步,支持读者互动和问题解答。
learn-javascript - 全面系统的JavaScript入门学习资源
GithubJavaScriptWeb开发代码学习开源项目编程入门
Learn JavaScript是一个开源项目,提供全面的JavaScript编程入门指南。内容涵盖基础知识、浏览器编程和高级主题,通过简洁的讲解、丰富的示例和实践练习,帮助初学者系统掌握JavaScript。项目分为三个部分,循序渐进地覆盖各个方面,适合不同水平的学习者使用。
caffe - 一个用于深度学习的快速开放框架
BAIRBVLCCaffeGithub开源项目模型动物园深度学习框架
Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架,强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息,包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本,例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe,以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流,提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证,鼓励在研究中引用。
netron - 多格式神经网络和机器学习模型查看器
GithubNetron开源项目机器学习模型查看器深度学习神经网络
支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看,包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等,实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本,提供简单的安装和启动方式,方便不同操作系统用户使用。
EnergeticAI - Node.js应用中的高效开源AI解决方案
AI工具EnergeticAI分类器嵌入性能优化预训练模型
EnergeticAI是一款针对Node.js应用优化的TensorFlow.js库,专注于serverless函数性能。它具有快速冷启动、模块体积小和预训练模型等优势。库中包含英文嵌入、分类器等多种预训练模型,计划中还将提供语义搜索功能。相比TensorFlow.js,EnergeticAI的冷启动速度提升最高可达67倍。该库安装简便,使用Apache 2.0许可证,适用于构建推荐系统、文本分类等多种商业AI应用场景。
umap-js - JavaScript实现的UMAP算法用于降维和数据可视化
GithubJavaScript实现UMAP-JS开源项目数据可视化机器学习降维技术
umap-js是UMAP算法的JavaScript实现,为数据降维和可视化提供高效解决方案。该库支持同步、异步和逐步拟合,以及监督投影和数据转换。通过npm安装,umap-js提供灵活的参数配置,适用于浏览器和Node.js环境下的数据分析与可视化项目。它是t-SNE的替代方案,可用于非线性降维。umap-js使用随机嵌入而非谱嵌入作为优化起点,适用于较小数据集。它不包含角度距离和稀疏数据表示的特殊功能,但保留了UMAP的核心算法特性。
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