ares

对抗性机器学习研究与评估的开源Python库

ARES 2.0 对抗性机器学习图像分类目标检测鲁棒性训练 Github 开源项目

ARES 2.0是一个基于PyTorch的对抗性机器学习研究库。它专注于评估图像分类和目标检测模型的鲁棒性，并提供防御机制。该库支持多种攻击方法，具备分布式训练和测试能力，同时提供预训练模型。ARES 2.0为机器学习模型的安全性研究提供了全面的工具集。

ACG2vec - 基于动漫和漫画的高级深度学习项目

ACG2vecGithub图片搜索开源项目插画评分文本搜索深度学习

本项目持续致力于二次元主题的深度学习研究，包括了文本搜索、以图搜图、插画评分预测和图片超分辨率等功能。模型集成了acgvoc2vec、dclip、pix2score、illust2vec和real-cugan_tf等，适用于标签推荐、推荐系统和动漫插图质量评估等应用场景。项目源码托管在GitHub，并通过网页服务提供便捷的标签预测和搜索功能。使用Huggingface平台上的模型，用户可以在线体验这些前沿技术，提升二次元内容处理的效率。

opensphere - 统一的高维球面人脸识别训练评估框架

GithubOpenSpherePyTorch人脸识别开源项目深度学习超球面

OpenSphere是基于PyTorch的高维球面人脸识别库,提供统一的训练和评估框架。该项目将损失函数与其他组件解耦,支持公平比较不同损失函数。OpenSphere实现了多种先进的损失函数和网络架构,包括SphereFace系列,并集成了丰富的数据集。这一开源平台旨在为相关研究提供可复现的基准环境。

arena - 帮助数据科学家简化机器学习训练作业的运行和监控的命令行工具

ArenaGPU资源管理GithubKubernetes命令行界面开源项目机器学习训练

Arena 是一个命令行工具，帮助数据科学家简化机器学习训练作业的运行和监控。支持独立和分布式的TensorFlow训练，基于Kubernetes、Helm和Kubeflow，降低数据科学家对Kubernetes知识的依赖。此外，Arena 提供 `top` 命令可检查 Kubernetes 集群中的 GPU 资源，让数据科学家在单一机器上享受 GPU 集群的强大性能。

ML-DL-scripts - 机器学习和深度学习的全面脚本库从分类到部署的解决方案

GitHubGithubPython开源项目数据科学机器学习深度学习

ML-DL-scripts是一个综合性的机器学习和深度学习Python脚本库。这个项目涵盖了从分类、回归到聚类和时间序列分析等多个领域，同时提供了PyTorch、Fastai和Keras等主流深度学习框架的使用示例。项目还包括图像处理、自然语言处理和异常检测等实际应用案例，以及基于Docker的模型部署配置。这个代码库为数据科学研究和机器学习应用提供了丰富的技术参考资源。

yara - 多功能恶意软件分析和识别引擎

GithubYARA多平台字符串匹配开源项目恶意软件分析规则创建

YARA是一个开源的恶意软件分析引擎，能够基于文本或二进制模式创建规则来识别和分类恶意软件。它支持多平台运行，提供命令行界面和Python接口。YARA以其灵活性和强大的功能受到Cisco、FireEye、Kaspersky等众多知名安全公司的青睐，已成为网络安全领域的重要工具。

asteroid - PyTorch基础的音频源分离工具包，支持多种数据集和架构

AsteroidGithubPyTorch开源项目数据集支持社区项目音频源分离工具

Asteroid是一个由PyTorch驱动的音频源分离工具包，面向研究人员，便于在常用数据集上快速进行实验。它提供了支持多种数据集和架构的源代码，并包含复现重要科研论文的方案。Asteroid还支持社区贡献，用户可以通过提交问题或拉取请求参与项目。内置的TensorBoard可视化工具和详尽的教程帮助用户更好地使用该工具包。

fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件，并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库

GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉

fastai是一个深度学习库，提供高层组件以快速实现高性能结果，同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性，fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下，实现了高效的深度学习。支持多种安装方式，包括Google Colab和conda，适用于Windows和Linux。学习资源丰富，包括书籍、免费课程和详细文档。

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程

GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具

GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理

该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。

aqueduct - 支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架

AqueductGithubMLOpsPython API云基础设施开源开源项目

Aqueduct是一个开源MLOps框架，支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务，适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换，并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理，保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。

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