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最新迁移学习综述、研究和教程资源

Transfer Learning 机器学习领域自适应领域泛化负迁移 Github 开源项目

探索迁移学习的最新论文、理论综述、研究领域等。页面提供丰富教程和代码库，助力你从基础到高级应用的学习。适合各级读者深入理解迁移学习的关键技术及前沿动态。

文档

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南

Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

ml_hacks - 机器学习实践与教程资源集锦

Github开源项目数据分析机器学习深度学习算法聚类

ml_hacks项目是一个机器学习资源库，收录了多种算法实现和教程。内容涵盖参数调优、集成学习、异常检测等实践示例，以及机器学习入门、数据分析等基础教程。项目还包括核方法、类别不平衡等专题研究，并提供深度学习和PyTorch相关材料，适合不同水平的学习者参考。

LIBERO - 机器人学习知识转移基准平台

GithubLIBERO开源项目强化学习操作任务机器人学习知识迁移

LIBERO是一个致力于研究多任务和终身机器人学习中知识转移的基准平台。它包含130个分组任务、过程生成管道、5个研究主题、3种视觉运动策略网络架构和3种终身学习算法。通过控制分布偏移和提供100个操作任务，LIBERO能够评估特定类型和复杂知识的迁移。该平台为机器人学习研究提供了全面的工具和数据集，有助于推动该领域的发展。

data-augmentation-review - 全面数据增强技术助力机器学习模型优化

GitHubGithubPython库开源项目数据增强机器学习计算机视觉

该项目汇集了多领域数据增强资源，包括计算机视觉、自然语言处理、音频和时间序列分析。内容涵盖GitHub仓库、开源库、学术论文等，详细介绍了图像变换、文本生成、音频处理等增强技术。此外，还收录了自动增强和特定领域增强方法，为机器学习研究人员和实践者提供了全面的数据增强参考。

awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展

Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型

dive-into-llms - 大语言模型实践教程

GithubLLM人工智能大模型开源项目教程编程实践

该项目提供一系列大语言模型实践教程，涵盖模型微调、部署、提示学习、知识编辑、水印技术等多个前沿主题。通过动手实践，学习者可快速掌握大模型技术，为相关课程和研究奠定基础。教程内容源自上海交通大学课程，适合AI爱好者和研究人员学习使用。

tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程

GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程

本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题，教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战，确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者，帮助你提升个人和职业技能。

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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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