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anomaly-detection-resources

异常检测领域的综合学习资源库

异常检测机器学习数据挖掘PyODADBenchGithub开源项目

本项目汇集了异常检测领域的全面学习资源,包括书籍、论文、课程、数据集和工具库。涵盖多变量数据、时间序列和图网络等多种异常检测类型,并提供关键算法、高维数据和集成方法等研究方向的资料。同时列出重要会议和期刊,为异常检测研究者和实践者提供了宝贵的资源库。

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介绍相关项目
awesome-camouflaged-object-detection - 伪装物体检测研究进展综述与资源汇总
Github伪装物体检测图像分割开源项目数据集深度学习计算机视觉
本项目全面总结伪装物体检测(COD)领域的研究进展,涵盖检测、分割、场景理解等方向。汇集顶级论文、数据集和代码资源,定期更新最新成果。为研究人员提供了解COD前沿进展的重要参考。
deep_learning_object_detection - 探索深度学习在目标检测领域的最新进展
GithubR-CNNSSDdeep learning开源项目性能表目标检测
本项目汇总自2014年以来的目标检测相关深度学习研究论文，含最新论文、代码实现及性能数据。资源周期性更新，旨在为开发者和研究人员提供有价值的信息参考，帮助掌握领域前沿技术与动态。
awesome-tiny-object-detection - 微小目标检测研究前沿技术与资源汇总
Github人工智能小目标检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉
该项目汇集微小目标检测领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖普通微小目标、微小人脸和微小行人检测等多个子领域,同时提供相关数据集、综述文章和挑战赛信息。项目为研究人员和从业者提供了解该领域最新进展的重要参考。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。
OBBDetection - 多框架支持的开源目标检测工具箱 提供灵活表示方法
GithubMMdetectionOBBDetection开源项目深度学习目标检测计算机视觉
OBBDetection是基于MMdetection v2.2的开源目标检测工具箱。它支持多种检测框架，包括RoI Transformer和Gliding Vertex等。该工具箱提供灵活的检测框表示方法，涵盖水平边界框、定向边界框和4点框。OBBDetection实现了S2ANet、Oriented R-CNN等多种最新定向目标检测方法，同时也兼容多种水平检测算法。作为一个全面的目标检测工具，它继承了MMdetection的特性，适用于各种复杂场景的目标检测任务。
awesome-automl-papers - 综合自动化机器学习研究资源库
AutoMLGithub人工智能开源项目机器学习算法优化自动化
本项目汇集了自动化机器学习(AutoML)领域的关键资源,包括论文、文章、教程和开源项目。内容涵盖自动数据清理、特征工程、超参数优化、元学习和神经架构搜索等核心技术。资源库持续更新,助力研究人员和从业者跟踪领域前沿。此外,项目提供了主流AutoML系统的对比分析,为读者呈现全面的领域概貌。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文，并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例，帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源，获取重要技术及最新进展。
awesome-ai - 人工智能资源汇总 课程、工具与开源项目
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
本项目汇集了人工智能领域的优质资源，包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向，适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态，为探索AI前沿提供全面指南。
awesome-community-detection - 社区检测研究论文合集
Githubcommunity detection图分类开源项目张量分解深度学习谱方法
该页面汇总了社区检测领域的最新研究论文，覆盖深度学习、矩阵分解、标签传播、张量分解、谱方法等多种方法。资源包括实现代码以及分类、回归、欺诈检测、梯度提升等相关主题的其他资源。探索更多关于图分类、决策树和时间序列分析的前沿研究，帮助深入理解社区检测方法及其应用。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
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