model

Deezer-Quellen-Trennung-Bibliothek inklusive vortrainierter Modelle.

Dieses Open-Source-Curriculum führt in die Grundlagen des Model Context Protocol (MCP) anhand von praxisnahen, sprachübergreifenden Beispielen in .NET, Java, TypeScript, JavaScript, Rust und Python ein. Es wurde für Entwickler konzipiert und konzentriert sich auf praktische Techniken zur Erstellung modularer, skalierbarer und sicherer KI-Workflows von der Einrichtung der Sitzung bis zur Service-Orchestrierung.

PaddleFormers ist eine benutzerfreundliche Bibliothek von vortrainierten Large Language Models basierend auf PaddlePaddle.

Mathematische Modellierung für Graduierte und Studierende, hervorragende Arbeiten bei mathematischen Modellierungswettbewerben, Algorithmen zur mathematischen Modellierung, LaTeX-Arbeitsvorlagen, Algorithmen-Mindmaps, Referenzbücher, MATLAB-Software-Tutorials, PPT

Ein schnelles, komfortables und unaufdringliches Konvertierungsframework zwischen JSON und Model. Deine Model-Klasse muss keine Basisklasse erweitern. Du musst keine Model-Dateien modifizieren.

Größte Liste von Modellen für Core ML (für iOS 11+)

Ein flexibler und leistungsstarker Parameter-Server für maschinelles Lernen im großen Maßstab

Ein Repository zum Speichern von Modellen, die zwischen verschiedenen Frameworks konvertiert wurden. Unterstützte Frameworks sind TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML.

Trainierte Deep-Learning-Modelle und Demos (von hoher Qualität und extrem schnell)

Mini-Programm MVVM-Schichtenarchitektur

CSGHub ist eine brandneue Open-Source-Plattform zur Verwaltung von LLMs, entwickelt vom OpenCSG-Team. Sie bietet sowohl Open-Source- als auch On-Premise/SaaS-Lösungen mit Funktionen, die mit Hugging Face vergleichbar sind. Erhalten Sie die volle Kontrolle über den Lebenszyklus von LLMs, Datensätzen und Agenten, mit Python-SDK-Kompatibilität zu Hugging Face. Machen Sie mit! ⭐️

Sammlung chinesischer medizinischer NLP-Ressourcen: Terminologie/Korpora/Word Embeddings/Vorab trainierte Modelle/Wissensgraphen/Named Entity Recognition/QA/Informationsextraktion/Modelle/Paper/etc.

📈📊📱💻🖥️ Ein elegantes, modernes, deklaratives Datenvisualisierungs-Chart-Framework für iOS, iPadOS und macOS. Äußerst leistungsstark, unterstützt Linien-, Spline-, Flächen-, Flächen-Spline-, Spalten-, Balken-, Kreis-, Streu-, Winkel-Tachos, Flächenbereichs-, Flächen-Spline-Bereichs-, Spaltenbereichs-, Blasen-, Boxplot-, Fehlerbalken-, Trichter-, Wasserfall- und Polardiagrammtypen.

Typegoose - Mongoose-Modelle mit TypeScript-Klassen definieren.

Model Context Protocol (MCP)-Server für Kubernetes und OpenShift

Das offizielle Repository für das WRF-Modell (Weather Research and Forecasting)

Ein meinungsstarkes Paket zum Erstellen von Slugs für Eloquent-Modelle

🐧 Eine physikalisch basierte Echtzeit-3D-Rendering-Engine für React Native

Leichtgewichtiger Open-Source-FBX-Importer

Zusammenführung herausragender Open-Source-Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) aus der ganzen Welt.

Generieren Sie DTOs, Mappings, Konstruktoren und LINQ-Projektionen aus Ihren Domain-Modellen.

Paddle.js ist ein Webprojekt für Baidu PaddlePaddle, ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das im Browser läuft. Paddle.js kann entweder ein vortrainiertes Modell laden oder mit den bereitgestellten Transformations-Tools ein Modell aus Paddle-Hub umwandeln. Es läuft in jedem Browser mit WebGL/WebGPU/WebAssembly-Unterstützung sowie in Baidu Smartprogram und WX-Miniprogrammen.

Eine Low-Code-Entwicklungsplattform zum Erstellen von Systemen 🇺🇦#standwithUkraine

Fügen Sie Ihren Modellen ganz einfach Status hinzu

Modelio ist eine Modeling-Lösung, die eine breite Palette an Funktionen basierend auf den wichtigsten Standards für Unternehmensarchitektur, Softwareentwicklung und Systemtechnik bietet.

Eloquent ORM für Java 8, 11, 17, 21, 23 und Spring Boot 2.x, 3.x

Eine elegante Theme-Verwaltungsbibliothek – Unterstützung für den Wechsel zwischen mehreren Stilen mit nur einer Zeile Code

🎰 Eine kuratierte Liste von Machine-Learning-Ressourcen, vorzugsweise CoreML

TensorFlow-Modelle in C++ ohne Installation und ohne Bazel ausführen

Wahrscheinlich das beste abstrakte Modell bzw. Admin-Tool für baumstrukturierte Daten