machine-learning

精选的嵌入式编程资源列表

使用 Python 与 PyTorch 的深度通用概率编程

Hello AI World：部署深度学习推理网络与深度视觉原语的指南，使用 TensorRT 与 NVIDIA Jetson

使用 TensorFlow.js 在客户端进行 NSFW 检测

提供不公平优势的回测引擎，让你在其他人完成前先测试成千上万的交易想法

机器学习示例与教学合集

深度学习面试宝典（含数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和SLAM等方向）

提供自包含计算机视觉功能的 Python 库，帮助开发者构建应用与系统

Python 的网络挖掘模块，提供爬虫、自然语言处理、机器学习、网络分析与可视化工具

🧙 构建、运行与管理数据管道，用于数据集成与转换

最简便的 AI 应用与模型服务方式 ─ 构建模型推理 API、作业队列、LLM 应用、多模型流水线等

Vowpal Wabbit 是一套机器学习系统，通过在线学习、哈希、allreduce、reduction、learning2search、主动与互动式学习等技术推动机器学习前沿

针对 Python、机器学习、可视化与探索的大规模表格数据，提供每秒十亿行的 Out-of-Core 混合 Apache Arrow/NumPy DataFrame 解决方案 🚀

机器学习与深度学习学习资源

通过 k 位量化在 PyTorch 中访问大型语言模型

星际争霸 II 学习环境

DoWhy 是一个 Python 库，用于因果推断，支持明确建模与测试因果假设。DoWhy 基于统一的因果推断语言，结合因果图模型与潜在结果框架。

BoxMOT：可插拔的 Python 与 C++ 最先进多目标追踪模块，支持轴对齐和方向性边界框。

Uniform Manifold Approximation and Projection

BertViz：可视化 Transformer 模型中的注意力

告别枯燥，致力于打造 Python 实用小例子，更多 Python 良心教程见 https://ai-jupyter.com

自托管的开源照片管理服务。

大规模机器学习的生产基础设施

tensorboard for pytorch（以及 chainer、mxnet、numpy 等）

一个智慧、全自动、快速且轻量的 Python 网页爬虫

Evidently 是一个开源 ML 与 LLM 可观测性框架。评估、测试并监控任何 AI 驱动的系统或数据管道。来自表格数据到 Gen AI。100+ 指标。

⚡ TabPFN：表格数据基础模型 ⚡

Stanford NLP Python 库，用于多种人类语言的分词、句子分割、命名实体识别与句法分析

包含斯坦福大学与 Deeplearning.ai（Coursera 2022）机器学习专项课程的解决方案与笔记，授课者 Andrew NG 教授

22 种提示工程技术，配合实作 Jupyter Notebook 教学，从基础概念到进阶策略，全面运用 LLM。