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Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning

参数高效迁移学习的全面资源汇总

该项目提供了关于参数高效迁移学习的全面资源,包含多种调优方法和最新研究。研究人员和工程师可以参考这些资源,以提高预训练视觉模型的微调效率,并了解最新的项目更新,如视觉PEFT库和基准测试。

awesome-gpts - 社区精选GPT模型资源库
AI应用GPTsGithub人工智能开发者工具开源项目自然语言处理
awesome-gpts项目收录社区创建的GPT模型,覆盖人工智能、汽车、商业等多个领域。包含自动驾驶DriveGPT、SEO优化Mentor、产品管理ChatPRD等创新AI助手。为开发者和用户提供丰富GPT资源,体现AI在各行业的应用潜力。
awesome-learning - 软件测试与自动化的全面学习资源库
Github学习资源开源项目测试原则编程语言自动化测试软件测试
这个资源库汇集了软件测试和自动化领域的全面学习材料,包括编程语言、测试框架、最佳实践和行业趋势。资源涵盖从入门到高级的免费教程、课程、博客和指南,注重实用性,涉及编码原则、测试技巧和自动化策略。适合希望提升测试技能或转向自动化测试的专业人士学习参考。
Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述
Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解
该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。
awesome-yolo-object-detection - YOLO目标检测开源项目与资源汇编
GithubYOLO实时检测开源项目机器学习目标检测视觉AI
提供YOLO目标检测的全面资源汇编。包含官方以及多个针对特殊任务或硬件的优化版本,涵盖YOLOv1至YOLOv7等系列。项目中还包括丰富的学习资源、应用示例及工具,为学者和开发者提供了解及使用YOLO技术的优质资料。
awesome-source-free-test-time-adaptation - 测试时适应研究论文汇总与分类
Github开源项目无源数据机器学习测试时适应神经网络领域适应
该项目整理了测试时适应(TTA)研究领域的论文,涵盖自监督、信息熵、批量归一化等多个方向。列表包含最新研究成果和代码链接,定期更新维护。为机器学习研究人员和开发者提供TTA技术的系统概览,便于深入学习和应用。
awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南
AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习
该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。
Awesome-Pruning - 神经网络剪枝技术论文与代码资源汇总
AwesomeGithub开源项目模型压缩深度学习神经网络剪枝稀疏化
该项目汇总了神经网络剪枝领域从2015年至今的重要研究成果。内容涵盖权重剪枝、滤波器剪枝和特殊网络剪枝等多种技术。论文按年份和会议分类,并提供标题、发表venue、剪枝类型及代码链接。此外还包含一篇结构化剪枝综述和分类图。对神经网络压缩和效率优化研究者而言,这是一个全面且实用的资源集合。
awesome-foundation-and-multimodal-models - 多模态与基础模型的最新研究进展
Depth AnythingEfficientSAMGithubYOLO-Worldfoundation modelmultimodal model开源项目
此页面介绍了多个最新的多模态和基础预训练模型,如YOLO-World、Depth Anything、EfficientSAM等。这些模型在图像分类、图像描述和零样本物体检测等任务中表现出色,并提供学术论文、GitHub项目和使用示例,帮助深入了解与应用这些前沿技术。
Awesome-LLM-Prompt-Optimization - 大型语言模型提示词优化技术与研究前沿总览
GithubLLM人工智能开源项目提示优化机器学习自动化
本项目收录了大型语言模型(LLM)提示词优化领域的前沿研究论文。内容涵盖LLM优化、微调、编程、人类反馈、集成学习、强化学习、无梯度方法、上下文学习和贝叶斯优化等多个研究方向。项目旨在为研究人员提供全面的LLM提示词优化资源,助力推动该领域发展。
awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总
GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习
本项目汇集了时间序列预测领域的最新论文、代码和相关资源。内容涵盖M4竞赛、Kaggle时间序列竞赛、学术研究、理论基础、实践工具和数据集等。为研究人员和从业者提供全面的参考资料,促进时间序列预测技术的深入研究与应用。
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