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面向所有人的开源机器学习框架

12 周、26 节课、52 次测验，经典机器学习入门

30 天 Python 编程挑战是一步步学习 Python 编程语言的指南，可能需要超过 100 天，按个人节奏进行，相关视频可参考：https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw

神经网络、深度学习与机器学习模型的可视化工具

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开源 AI 工程平台，支持代理、LLM 与机器学习模型。MLflow 使各种规模的团队能够调试、评估、监控和优化生产级 AI 应用，同时控制成本并管理模型和数据的访问。

⛔️ 已弃用 – 请参阅 https://github.com/ageron/handson-ml3 或 handson-mlp

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将文件轻松转换为结构化数据。Unstructured 是开源 ETL 解决方案，可将复杂文档转换为干净的结构化格式供语言模型使用。访问我们网站了解企业级平台产品，支持生产级工作流、分割、增强、切块与嵌入。

从第一原理出发，利用现有研究文献对 Claude Mythos 架构进行理论重建。

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低代码框架，用于构建自定义大型语言模型、神经网络及其他 AI 模型

Dopamine 是用于快速原型化强化学习算法的研究框架。

构建、管理与部署 AI/ML 系统

开源、低代码的 Python AutoML 平台。PyCaret 4.0：原生 sklearn 引擎 + React 控制平面

Omnigent 是开源的 AI 代理框架与元插件：协调 Claude Code、Codex、Cursor、Pi 与自定义代理——无需重写代码即可切换插件，强制执行策略与沙箱，并支持任何设备的实时协作。

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OneFlow 是一个设计为用户友好、可扩展且高效的深度学习框架

ML.NET 是一个开源且跨平台的 .NET 机器学习框架。

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AI/ML 的开源特征库（Feature Store）

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SuperPrompt 试图设计提示词，以帮助我们理解 AI 代理。

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