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。

test-time-adaptation - 多场景计算机视觉模型在线测试时适应框架

GithubPyTorch在线测试时适应开源项目模型微调深度学习计算机视觉

该项目是一个基于PyTorch的开源在线测试时适应框架。支持CIFAR、ImageNet等多个数据集变体和预训练模型,实现了TENT、MEMO、EATA等多种测试时适应方法。框架采用模块化设计,易于扩展新方法,并提供混合精度训练功能。此外,项目还包含全面的基准测试结果和图像分割任务实验。

adrenaline - 技术问题解答的AI专家

AI专家AdrenalineGithub代码生成开源项目技术问答编程概念

Adrenaline是一款AI工具，专注解答技术问题，包括编程概念、GitHub库、文档网站和代码片段。用户可以提交问题反馈Bug或提出功能需求，帮助Adrenaline改进。Adrenaline能通过互联网搜索信息，多步推理解决复杂问题，并生成图表帮助解释。访问Adrenaline网站，开始使用吧。

vertex-ai-samples - Google Cloud Vertex AI的机器学习与生成式AI示例资源

GithubGoogle CloudVertex AI开源项目机器学习模型开发生成式AI

此仓库包含用于演示如何使用、开发和管理Google Cloud Vertex AI平台的笔记本、代码示例和应用程序。无论是Vertex AI初学者，还是有经验的机器学习从业者，都可以在这里找到相关资源。用户可以探索、学习并贡献内容，以充分发挥机器学习的潜力。笔记本可以在Colab或Vertex AI Workbench中运行，方便用户详细了解每个服务的使用方法。

modal-examples - 使用示例集学习构建强大且可扩展的应用程序

GithubModalPython程序免费账户安装指导开源项目无服务器容器

该项目提供一系列示例，帮助用户使用Modal构建强大且可扩展的应用程序。示例按类别组织，通过运行本地脚本与云端Modal通信，实现无服务器容器的按需生成。项目涵盖从入门到高级的概念，适用于Python 3.11，并根据MIT许可证发布。

awesome-adapter-resources - 大型预训练神经网络适配器方法工具和论文资源库

AdapterGithubNLPPEFT参数高效开源项目迁移学习

本项目汇集了大型预训练神经网络适配器方法的关键工具和论文。涵盖自然语言处理、计算机视觉和音频处理领域的适配器技术，包括方法、组合技术、分析评估和应用。提供框架工具链接和详细调查研究，是研究人员和从业者的重要参考资源。

ai-audio-datasets - 提供多语言、多情感的语音、音乐和音效数据支持AI模型训练

AI Audio DatasetsAI model trainingAIGCGenerative AIGithub开源项目音频应用

AI Audio Datasets (AI-ADS) 🎵 提供多样化的语音、音乐和音效数据集，适用于生成式AI、AIGC、AI模型训练、智能音频工具开发及音频应用。该项目包含多种数据集，如AISHELL、阿拉伯语语音语料库、AudioMNIST等，覆盖多种语言和情感，适合多种语音识别和合成研究。用于训练多语种语音识别、语音转文字及语音情感转换等AI系统，提升AI音频技术的应用和开发水平。

aws - 专业监控环境稳定性的统计日志工具

GithubHuggingface开源项目故障检测日志模型环境监控统计

这是一个用于记录云环境统计数据的专业工具。它主要用于监控环境状态，帮助识别可能导致系统不稳定的问题。通过记录和分析日志数据，开发人员可以更好地了解系统运行情况，及时发现潜在风险。该工具简单易用，适用于需要持续监控云环境稳定性的场景。它有助于预防潜在的系统故障，提高环境的稳定性和可靠性，对于维护复杂系统和快速定位问题源头至关重要。

GenerativeAIExamples - 生成式AI示例，快速部署和测试

GithubLangChainNVIDIANeMoRAGTriton开源项目

NVIDIA提供的生成式AI示例，使用CUDA-X软件栈和NVIDIA GPU，展示快速部署、测试和扩展AI模型的方法。包括最新的RAG管道构建技巧、实验性示例和企业应用，支持本地和远程推理，集成流行LLM编程框架，并附有详细开发文档。

android-vad - Android语音活动检测库支持多种实时离线模型

AndroidGithubVAD开源项目机器学习语音活动检测音频处理

Android-vad项目提供语音活动检测库，支持实时音频处理和人声识别。集成了WebRTC、Silero和Yamnet三种VAD模型，分别适用于不同场景。该库可离线运行，适合移动设备上的实时语音检测应用。WebRTC模型轻量快速，Silero模型精度高，Yamnet模型则支持多种音频事件识别。

examples - 高效分析非结构化数据的开源示例

GithubTowhee图像搜索嵌入向量开源项目数据处理机器学习

Towhee Examples 是一个用于分析非结构化数据的开源案例库，包括反向图像搜索、反向视频搜索、音频分类、问答系统和分子搜索等多种应用场景。通过 Towhee 的机器学习模型管道，用户可以轻松生成各种嵌入向量。示例内容多样，涵盖图像动画、图像去重、文字图像搜索、视频分类、深度伪造检测和音频分类等。所有示例均可在本地环境中轻松运行，帮助开发者简化数据处理任务。

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