ad_examples

主动异常发现算法提升异常检测效率

Python AAD 异常检测主动学习机器学习 Github 开源项目

ad_examples是一个异常检测Python库,实现了主动异常发现(AAD)算法。项目包含多种检测技术,涵盖无监督、时间序列和人机交互场景。AAD算法利用专家反馈和集成学习提高检测效率。库提供详细文档和API,适合异常检测研究和应用。

Orion - 开源无监督时间序列异常检测库

AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库

Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库，专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道，能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具，支持AER、TadGAN等算法，并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本，可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。

GenAIExamples - 简化生成式AI应用部署和测试的开源框架

GenAIExamplesGithub开源项目微服务组件生成式AI硬件平台部署方法

GenAIExamples是一个专注于生成式AI应用的开源框架，提供简化的部署、测试和扩展功能。该项目兼容Docker和Kubernetes，支持包括Gaudi和Xeon在内的多种硬件平台。框架包含ChatQnA、DocSum等多个应用实例，支持Python、Docker Compose和Kubernetes等多种部署方式。内置的性能评估工具便于比较不同硬件配置的性能表现。

WinClip - 先进的零样本和少样本异常检测算法

GithubWinCLIP少样本学习开源项目异常检测计算机视觉零样本学习

WinCLIP是计算机视觉领域的创新零样本和少样本异常检测算法，专注于异常分类和异常分割。该方法在MVTec-AD和VisA数据集上表现出色，在图像级和像素级异常检测任务中均展现优异性能。项目提供完整实现代码，包含环境配置、数据集准备和结果复现指南，为研究人员和开发者提供重要参考，推动了异常检测技术的发展。

Adan - 快速优化深度学习模型的新方法

AdanGithubPyTorch优化器开源项目梯度下降深度学习

Adan是一种新型优化算法,结合适应性学习率和Nesterov动量,旨在加速深度学习模型训练。它在计算机视觉、自然语言处理和大规模语言模型等多个领域表现优异。相比Adam和AdamW,Adan通常能使用更大的学习率,训练速度提升5-10倍,同时保持或提高模型精度。目前,Adan已被NVIDIA NeMo、Meta AI D-Adaptation等多个知名深度学习框架和项目采用。

OpenAdapt - 具有大型多模态模型（LMM）的 AI 优先流程自动化

AI-First Process AutomationGUI AutomationGithubLarge Multimodal ModelsOpenAdaptPython开源项目

OpenAdapt项目利用大型多模态模型（LMMs）实现与桌面和网页图形用户界面的无缝集成。这个开源Python库通过录制和分析用户操作，自动生成任务提示并执行任务回放，减少重复性工作，提高效率。项目特点包括模型无关性、自动提示生成和广泛的系统兼容性，支持所有类型的GUI，包括虚拟化和网页。项目遵守MIT开源许可证。了解更多关于安装、使用和贡献的信息，并加入开发者社区优化流程自动化技术。

examples - TensorFlow示例与教程，支持学习深度学习

GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料

TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码，适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码，用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献，查看贡献指南了解详细信息。

tods - 多变量时间序列的自动化异常检测系统

GithubTODS多变量数据开源项目异常检测时间序列自动机器学习

TODS是一个专注于多变量时间序列数据异常检测的全栈自动化机器学习系统。它提供数据处理、时间序列处理、特征分析等全面模块,支持点级、模式级和系统级三种检测场景。TODS的主要特点包括全栈机器学习功能、广泛的算法支持,以及能够自动搜索最佳模块组合构建最优管道的自动化机器学习能力。

awesome-domain-adaptation - 领域自适应技术研究综合资源库

Github对抗学习开源项目无监督学习深度学习迁移学习领域适应

azureml-examples - Azure Machine Learning示例库,教程与多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript

Azure CLIAzure MLAzure Machine LearningGithubPython SDKdotnet SDK开源项目

Azure Machine Learning示例库涵盖丰富的教程和多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript。提供使用Azure CLI扩展的实例，帮助快速上手和深入理解Azure ML功能。项目鼓励社区贡献，并遵循微软开源行为准则。

OpenTAD - 多功能时序动作检测工具箱支持多数据集和前沿方法

GithubOpenTADPyTorch开源工具箱开源项目时序动作检测计算机视觉

OpenTAD是一个基于PyTorch的开源时序动作检测工具箱，支持9个TAD数据集。其模块化设计便于复现现有方法和实现新方法，支持基于特征和端到端的训练模式。该项目提供多种预提取特征，实现了多个前沿TAD方法，并在EPIC-KITCHENS-100和Ego4D 2024挑战赛中表现出色。

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