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。

ai-demos - AI和LLM实践代码示例集合

AIGithubLLMYouTube开源项目演示示例代码

ai-demos是一个开源代码仓库，收集了多个人工智能和大型语言模型(LLM)的构建案例。项目主要展示AI构建相关的示例代码，源自各种技术演示。开发者可以在此获取AI应用开发的实践参考。此外，项目还关联了YouTube上的Deploying AI频道，提供相关演示的原始视频，便于深入学习AI部署知识。

pygod - 图形异常检测的Python库

GithubGraph Outlier DetectionPyGODPyTorchPython图异常检测开源项目

PyGOD是一个用于图形异常检测的Python库，支持超过10种检测算法，可应用于社交网络和安全系统中的异常检测。该库基于PyTorch和PyTorch Geometric，提供一致的API、详细的文档和互动示例，支持节点、边和图级别的检测任务。与PyG数据对象完全兼容，并具备处理大规模图数据的扩展能力，简化了图数据的处理流程。

tsod - 开源时间序列异常检测Python库

GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测

tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库，专注于水领域应用。它提供简洁统一的API，集成多种算法从基础规则到高级神经网络，能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷，适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域，提供可靠的异常检测方案，并鼓励社区参与开发。

Anomaly-Transformer - 创新时间序列异常检测模型的新方法

Anomaly-TransformerGithub开源项目异常检测无监督学习时间序列注意力机制

Anomaly-Transformer是一种时间序列异常检测模型，利用关联差异作为可区分标准，并结合Anomaly-Attention机制和极小极大策略提高检测效果。该模型在多个基准数据集上展现出优秀性能，为无监督时间序列异常检测领域提供了新的解决方案。

python-small-examples - Python常见小例子和应用案例集合

GithubPython开源项目数据分析机器学习正则表达式算法

本项目汇集了多个Python小例子和案例，涵盖数据分析、算法与机器学习，帮助用户深入理解Python应用。每个例子均含有详细说明和代码实现，适合初学者及有经验的编程人员参考学习。通过这些示例，用户可以提升编程技巧，解决实际问题，增强对Python编程的自信。

AdalFlow - 打造和优化大语言模型任务流水线的轻量级、模块化应用库

AI库AdalFlowGithubLLM应用大语言模型开源项目模块化

AdalFlow是一个基于PyTorch设计模式的大语言模型（LLM）应用库，旨在帮助开发人员构建和优化任务流水线。这个库注重代码的可读性和模块化，能够灵活应对从聊天机器人到文本分类等不同的AI应用。AdalFlow支持用户根据自身的需求进行定制和迭代，提供一种清晰的流水线结构和基于组件的构建方式，使用户能够轻松理解和部署LLM工作流。

TensorFlow-Examples - 探索TensorFlow的最佳实践与全面教程

GithubTensorFlow开源项目数据管理机器学习深度学习神经网络

TensorFlow-Examples提供针对TensorFlow 1和2的详尽教程，涵盖从基础操作到高级模型如深度神经网络，适合初学者通过详细的笔记本和代码解析深入学习，同时介绍最新的API使用实践，如layers、estimator和dataset。

elevenlabs-examples - ElevenLabs语音合成API教程与开发示例集

APIElevenLabsGithub开发者文档开源项目教程贡献

elevenlabs-examples项目提供ElevenLabs语音合成API的教程和示例代码。项目包含API使用指南，便于开发者理解和应用ElevenLabs功能。该开源项目支持社区贡献，并使用预提交钩子保证代码质量。这是一个面向语音合成开发者的实用资源。

AdaFace - 自适应质量边界人脸识别算法

AdaFaceGithub人脸识别低质量图像开源项目特征空间自适应边界

AdaFace是一种创新的人脸识别算法，通过自适应质量边界函数调整样本重要性。该方法利用特征范数近似图像质量，有效提升了低质量人脸数据集的识别效果。在IJB-B、IJB-C、IJB-S和TinyFace等多个数据集的实验中，AdaFace的人脸识别性能优于现有最先进方法。

mlx-examples - MLX框架多领域应用示例集合

Apple SiliconGithubMLX开源项目机器学习模型示例深度学习

MLX-Examples项目提供了MLX框架在文本、图像、音频和多模态等领域的应用示例。包含语言模型、图像生成、语音识别等实现，支持Hugging Face预训练模型。这些示例展示了MLX在Apple Silicon上的应用，为机器学习开发者提供了参考资源。

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