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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。

TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架,提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换,为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备,实现AI能力部署。
mojs - 助力Web开发者创建流畅动画效果
GithubJavaScriptmo.js动画库开源开源项目网页动效
mojs是一款开源的JavaScript动画库,具有快速、高清和模块化的特点。它采用声明式API,为开发者提供对动画的完全控制。mojs内置多种组件,如HTML、形状、漩涡等,便于创建网页动画。该库可通过npm安装或CDN引用,兼容主流浏览器,有助于增强网站的视觉效果和用户体验。
deeplearning4j - 多语言与硬件兼容的JVM深度学习框架
DataVecEclipse Deeplearning4JGithubND4JSameDiff开源项目深度学习
DL4J生态系统为JVM应用提供全方位深度学习支持,覆盖数据预处理、模型构建与优化。支持多种编程语言和硬件平台,包括DL4J、ND4J、SameDiff和DataVec模块,兼容Keras和TensorFlow模型并支持分布式训练。适用于Windows、Linux和macOS,提升JVM深度学习应用能力。了解更多信息,请访问官方文档。
ns3-gym - 将强化学习引入网络仿真研究的创新框架
GithubOpenAI Gymns-3ns3-gym开源项目强化学习网络模拟
ns3-gym是一个整合OpenAI Gym和ns-3的开源框架,旨在促进强化学习在网络研究中的应用。该项目提供了自定义仿真环境的能力,包含认知无线电和RL-TCP等实例。通过详细的文档和示例,ns3-gym为研究人员提供了探索机器学习在网络优化领域潜力的平台。项目提供了完整的安装指南和API文档,便于研究者快速上手。ns3-gym的灵活架构支持各种网络场景的模拟,为网络协议和通信技术的创新研究开辟了新途径。
Neurons - 神经科学驱动的AI营销优化平台
AI工具AI营销Neurons广告优化用户洞察神经科学
Neurons是一个结合神经科学和机器学习技术的AI营销优化平台。该工具能预测客户注意力,为广告和视觉内容提供即时反馈,并基于行业标准给出优化建议。Neurons旨在提高营销决策效率,减少主观猜测,帮助创建更有效的广告活动。平台的科学方法和丰富客户案例凸显了其在提升营销效果方面的专业性。
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架,兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口,内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验,自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式,确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果,帮助选择最佳解决方案,专注于强化学习的关键研究,如算法、策略、记忆和参数调优。
imageprocessing-labs - 实现计算机视觉与图像处理的开源项目
FFTGithubImage processingWebGL开源项目机器学习计算机视觉
该项目在网页和Node环境中实现了计算机视觉、图像处理和机器学习功能,包括FFT、立体匹配、Poisson图像编辑等。还支持决策树、K-Means++、逻辑回归等机器学习算法,并提供WebGL样例和ONNX Runtime支持。项目开源,采用MIT许可证。
AR.js - Web增强现实开源库 支持多种AR交互模式
AR.jsGithubWeb AR位置跟踪图像跟踪增强现实开源项目
AR.js是一款开源的Web增强现实库,支持图像追踪、位置AR和标记追踪等功能。基于A-Frame和Three.js框架,开发者可直接在浏览器中创建AR体验,无需额外安装。该项目提供详细文档和社区支持,适用于多种AR应用场景。AR.js以其轻量级特性和便捷性,成为Web AR开发中广受欢迎的工具。
fingerprintjs - 开源浏览器指纹识别技术
FingerprintJSGithubJavaScript开源库开源项目浏览器指纹访客识别
FingerprintJS是一款开源的浏览器指纹识别库,通过分析浏览器特征生成唯一访客标识。它在隐身模式下保持稳定,不受浏览器数据清除影响。基础版提供40%-60%准确率,适用于研究和概念验证。商业版Fingerprint Identification则可达99.5%准确率,满足更高需求。
awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展
3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学
该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源,包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目,为研究人员和开发者提供了全面的参考资料,有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。
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