#大数据

hbox

Hbox是一个高效的调度平台，结合了大数据和人工智能技术。支持多种机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、MXNet、PyTorch等，并运行在Hadoop Yarn上。平台支持GPU资源调度、Docker容器化和RESTful API接口管理，具备良好的扩展性和兼容性。Hbox还提供统一的数据管理和可视化界面，适用于分布式计算和模型训练。

阿里云开发者社区

阿里云开发者社区汇总了全面的云计算、大数据和人工智能资源。提供开发工具、实战教程及丰富的活动，以及一个开发者交流的平台。支持开发者掌握云技术，促进技术交流与创新。

awesome-deep-learning

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

datascience

《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。

langchain-java

LangChain Java项目实现了LangChain在Java语言中的迁移和应用，方便开发者在大数据领域构建基于LLM的应用。它支持多种集成，包括OpenAI、Azure OpenAI、ChatGLM2等语言模型，以及向量存储方案如Pinecone和Milvus。项目还提供丰富的示例和快速入门指南，适用于多种应用场景。如有任何问题，可以通过GitHub提交issue或联系开发者。

resources

该页面提供增强现实、区块链、大数据、云计算、前端开发、后端开发、机器学习、游戏开发、物联网等领域的学习资源。每个主题下包含详细的资源链接，有助于快速找到所需的学习资料。此资源库旨在满足多种学习需求。

vaquarkhan

经验丰富的技术架构师，个体贡献者，云架构师及多语言开发者，擅长Java, Python, Scala等编程语言，拥有在大型分布式、云计算及大数据架构方面的丰富经验，并为众多高需求客户提供服务。

Awesome-System-for-Machine-Learning

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。

AI小微智能论文

自动检测平台，专业生成覆盖汽车、房地产到政府策略的多领域论文，仅需5分钟便能满足广泛学术与行业分析需求。