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测试时适应技术资源汇总与研究概览

Test-Time Adaptation 分布偏移数据集域适应机器学习 Github 开源项目

项目汇总了测试时适应技术的研究资源，包括域适应、批次适应、实例适应、在线适应和先验适应。内容涵盖问题概述、分类整理、数据集信息和文献引用。这些资料有助于研究人员和开发者了解该领域的最新进展。

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文档

介绍相关项目

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-domain-adaptation - 领域自适应技术研究综合资源库

Github对抗学习开源项目无监督学习深度学习迁移学习领域适应

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。

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。

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-testing - 软件测试资源大全精选工具与技巧

GitHubGithub开源项目测试工具测试资源自动化测试软件测试

该项目精选软件测试资源，涵盖测试工具、安全测试、效率软件、书籍、培训、博客等多个方面。内容丰富全面，适合新手入门和经验丰富的测试人员提升技能。资源涉及各类测试领域，帮助测试人员拓展知识面、提高效率。项目采用第三方视角客观介绍，为测试社区提供可靠的参考。

awesome-test-automation - 综合测试自动化资源库

GitHubGithub开源框架开源项目测试自动化编程语言软件测试

Awesome Test Automation项目汇集了多种编程语言的测试自动化资源，包括框架、工具、库和软件。涵盖Python、Java、Ruby、C#、PHP、JavaScript和Kotlin等主流语言，同时提供移动测试、通用测试工具和自动化服务相关资源。该项目致力于帮助开发者高效实施测试自动化，并欢迎社区成员贡献内容。

Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总

AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习

此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。

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

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

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