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awesome-quantum-machine-learning

探索量子机器学习的深度应用与前沿技术

awesome-quantum-machine-learning项目汇集顶尖的量子机器学习资源,包括算法、学习材料及软件。深入探讨量子计算与机器学习的融合,介绍量子位、量子态等概念及其在先进机器学习模型中的应用,推动技术实际应用。

awesome-quantum-computing - 全面收录量子计算学习与开发资源
Github学习资源开发工具开源项目量子算法量子编程量子计算
本项目汇集了量子计算领域的优质学习和开发资源,包括教程、课程、工具、博客、书籍和视频等。资源涵盖从入门到高级的各个层次,适合不同背景的学习者。列表由社区共同维护,持续更新,旨在帮助量子计算爱好者和开发者全面了解这一前沿技术领域。
qml - 量子机器学习与PennyLane的教程和演示资料
GithubPennyLanePython开源项目教程量子机器学习量子计算
本项目包含量子机器学习和其他量子计算主题的详细资料,并提供使用PennyLane进行可微编程的Python代码示例。内容包括完整的教程和操作指南,帮助深入理解量子计算。所有教程均可运行,并可下载为Jupyter笔记本和Python脚本,适合学习与研究。
awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台
AIDLGithubJavaMLNLP开源项目
awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域,提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员,帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。
awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
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。
Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总
AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习
此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源,包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新,提供书籍、视频、课程和博客等学习材料,还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文,适合各个学习阶段。
awesome-model-quantization - 全面的模型量化研究资源
Awesome Model QuantizationBiBenchEfficient_AIGC_RepoGithubMQBenchSurvey of Quantization开源项目
此项目汇集了关于模型量化的各类论文、文档和代码,为研究者提供丰富的参考资源。内容包括二值化和量化方法的调研、基准测试,以及生成模型的压缩和加速技术。项目持续更新,并欢迎对未收录研究成果的贡献。感谢所有已作出贡献的研究者。
awesome-ai - 人工智能资源汇总 课程、工具与开源项目
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
本项目汇集了人工智能领域的优质资源,包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向,适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态,为探索AI前沿提供全面指南。
awesome-machine-learning-in-compilers - 编译器和程序优化中的机器学习资源集锦
Github开源项目强化学习机器学习程序优化编译器优化自动调优
这个项目收集了机器学习在编译器和程序优化领域的重要资源,包括研究论文、数据集和工具。涵盖迭代编译、指令级优化、并行映射等多个主题,提供了全面的参考材料。除学术资源外,还包括相关书籍、演讲、软件和基准测试,是该领域研究和开发的综合指南。
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