tfjs

支持浏览器和Node.js的硬件加速JavaScript机器学习库

TensorFlow.js 机器学习 JavaScript API 模型转换 Github 开源项目

TensorFlow.js 是开源的硬件加速JavaScript库，专用于训练和部署机器学习模型。开发者能利用灵活直观的API在浏览器和Node.js环境中创建和运行模型，包括从头开始构建模型、运行现有模型和使用传感器数据重新训练模型。支持多种后端和平台，满足不同项目的需求。

文档

WebGPT - 基于WebGPU的Transformer模型实现与性能分析

GPUGithubJavaScriptWebGPTWebGPU开源项目模型

WebGPT项目是一款基于WebGPU的Transformer模型应用，使用纯JavaScript和HTML实现。该项目不仅用于技术演示，同时也作为教育资源，支持在主流浏览器中运行，并能管理最多500M参数的模型。主要优化在Chrome v113和Edge Canary等浏览器上，通过WebGPU技术提高运行效率，适合用于学习和研究深度学习模型。

azure-sdk-for-js - 适用于Node.js和浏览器的Azure JavaScript SDK

Azure SDKAzure服务GithubJavaScriptNode.js开源项目浏览器

Azure SDK for JavaScript是一套适用于Node.js和浏览器的开发工具包，包含Azure服务的客户端和管理库。该SDK遵循设计指南，提供资源管理、身份验证和错误处理等功能。开发者可使用这些库配置和管理Azure资源，以及与现有资源交互。SDK提供详细文档、代码示例和社区支持，便于开发者进行Azure开发。

three.js - 跨浏览器JavaScript 3D图形库简化Web 3D开发

3D库GithubJavaScriptWebGLthree.js开源项目渲染器

three.js是一个JavaScript 3D库，致力于简化Web 3D图形开发。它具有易用性、轻量级和跨浏览器兼容性，主要基于WebGL渲染，同时支持WebGPU、SVG和CSS3D。该库允许开发者创建3D场景、动画和交互效果，应用于游戏、数据可视化和虚拟现实等领域。three.js提供了全面的文档、示例和社区支持。

tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成

APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习

TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图，兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问，并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。

easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例

Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习

Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。

protobuf.js - 轻量高效的JavaScript Protocol Buffers库

GithubJavaScriptProtocol Buffersprotobuf.js序列化开源项目数据通信

protobuf.js是一个轻量级JavaScript Protocol Buffers库,支持Node.js和浏览器环境。它具有易用性、高性能和良好兼容性,可直接处理.proto文件。该库提供完整反射支持和灵活API,适用于多种序列化场景。无论使用.proto文件、JSON描述符还是纯反射,protobuf.js都能高效序列化和反序列化结构化数据。

tesseract.js-core - Tesseract OCR引擎的JavaScript WebAssembly实现

GithubOCRTesseract.jsWebAssembly图像识别开源项目

tesseract.js-core是tesseract.js的核心组件，将Tesseract OCR引擎从C语言编译为JavaScript WebAssembly。该项目提供跨平台的文字识别功能，适用于浏览器和Node.js环境。它包含构建脚本、JavaScript封装和第三方依赖，并对Tesseract进行了优化，增加了页面角度检测和图像旋转等功能。开发者可使用Docker构建，或运行最小示例测试其功能。

TensorFlow-World - TensorFlow教程与代码优化指南

GithubTensorFlow开源项目教程机器学习深度学习

本项目提供全面易懂的TensorFlow教程，每个教程均附源代码和详细文档，帮助开发者和研究者快速高效地掌握TensorFlow。内容涵盖基础操作、机器学习、神经网络等多个领域，并提供虚拟环境安装指南，避免包冲突并支持环境定制。

tensorflow-federated - 隐私保护的分布式机器学习框架

GithubTensorFlow Federated分散数据开源框架开源项目机器学习联邦学习

TensorFlow Federated是一个开源框架，用于分布式数据的机器学习和计算。它提供高级和低级API，允许开发者在保护隐私的同时利用分散数据进行模型训练和评估。支持自定义联邦学习算法，包含单机模拟环境，适合研究和实验。除了预测模型训练，还可用于分布式数据的聚合分析。

HAAR.js - JavaScript实现的轻量级图像特征检测库，支持浏览器和Node.js

GithubHAAR.jsJavaScriptOpenCVViola-Jones算法开源项目特征检测

HAAR.js是一个基于Viola-Jones算法的JavaScript图像特征检测库。它支持在浏览器和Node.js环境中使用，通过HTML5画布和Node.js画布替代方案实现功能。该库轻量级（11kB压缩后，5kB gzip），支持并行计算，并与OpenCV的级联分类器兼容。无论是面部检测、多面部检测，还是嘴部和眼部检测，均能提供高效准确的结果。该项目还提供php版本和各种实用工具，便于广泛应用于图像特征检测。

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