deepxde

科学计算与物理学习的深度学习库

DeepXDE 科学机器学习物理信息学习神经网络深度学习库 Github 开源项目

DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题，如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端，包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle，提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块，适用于科研和工业应用。

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介绍相关项目

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。

Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践

Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目

本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程

GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习

本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。

DeepWorks - 深度学习开源项目集锦

Data ScienceDeepWorksGithubProdramp人工智能开源项目机器学习

DeepWorks是一个覆盖广泛的深度学习开源项目和资源平台，包含数据处理教程、Gradio Tabbed UI开发、卫星图像处理、LLM开源模型、NeRF项目和生成式AI等。用户可以通过Prodramp YouTube频道获取更多数据科学、机器学习和人工智能相关视频。平台还包括多种深度学习工具和开发者指南，如OpenAI Whisper、Stable Diffusion及TorchStudio。非常适合希望深入学习和实践深度学习技术的开发者和研究人员。

axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库，支持ControlNet

C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目

该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具，支持txt2img、img2img和图像修复功能，完全采用C++实现，无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet，通过输入图像来引导生成过程，并提供GPU加速的特征提取功能，如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外，库包含多个代码示例和预编译模型，便于开发者快速集成和测试。

DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法

CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速

DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件，主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播，适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本，提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率，DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。

edward - 用于概率建模、推断和模型评估的Python库

EdwardGithubPython库TensorFlow开源项目推断概率建模

Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程，支持多种模型，如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法，并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上，支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。

tensorboardX - TensorBoard可视化的轻量级Python扩展库

GithubTensorBoardtensorboardX可视化开源项目机器学习深度学习

tensorboardX是一个开源的轻量级Python库，用于简化TensorBoard可视化工具的使用。它支持多种数据类型的可视化，如标量、图像和音频等。通过简单的函数调用，开发者可以轻松记录实验数据。该库兼容PyTorch等多种深度学习框架，方便跟踪和分析机器学习实验。此外，tensorboardX还能与Comet平台集成，提供额外的实验管理功能。它具有良好的版本兼容性，为不同环境下的机器学习项目提供了灵活的可视化解决方案。

deap - 灵活高效的进化计算框架，实现快速原型开发和创意测试

DEAPGithubPython库优化算法开源项目进化计算遗传算法

DEAP是一个开源的进化计算框架，为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法，如遗传算法、遗传编程和进化策略，并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构，同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能，包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等，可应用于解决各类复杂优化问题。

xef - AI应用和服务的全面集成

AI应用GithubKotlinxef.ai开源项目数据传输集成库

xef是一个综合性库，旨在将现代AI技术（如大型语言模型和图像生成）集成到应用程序和服务中。其核心库提供基本AI服务的集成，支持Kotlin编程语言，并扩展至其他库以增强功能。该项目受到了LangChain和Hugging Face等社区项目的启发，同时需注意可能的数据传输行为。用户可以从Maven Central下载相关库，并通过实例代码快速上手。

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