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机器学习
imbalanced-ensemble: 强大的类别不平衡集成学习工具库
imbalanced-ensemble是一个用于快速实现、修改、评估和可视化类别不平衡数据集成学习的Python库,提供了15多种集成不平衡学习算法和19种过采样/欠采样方法。
DecisionTree.jl: Julia语言中的决策树和随机森林算法实现
DecisionTree.jl是一个用Julia语言实现的决策树(CART)和随机森林算法库,提供了分类和回归功能,以及多种高级特性如剪枝、并行化、交叉验证等。
AutoMLPipeline.jl: 简化机器学习流水线构建的Julia包
AutoMLPipeline.jl是一个强大的Julia包,通过简洁的表达式使构建复杂的机器学习流水线变得简单。它利用Julia的宏编程功能,实现了流水线结构的符号化处理和操作,为机器学习回归和分类任务发现最优结构提供了便利。
Sentinel2-cloud-detector: 先进的Sentinel-2卫星影像云检测工具
Sentinel2-cloud-detector是一个强大的Python工具包,用于自动检测Sentinel-2卫星影像中的云。该项目由Sentinel Hub开发,利用机器学习算法实现高精度的单景像素级云检测,为遥感影像处理提供了重要支持。
100天机器学习编码挑战：踏上人工智能之旅
本文详细介绍了#100DaysofMLCode挑战,这是一项旨在帮助编程者系统学习机器学习和人工智能的活动。文章分享了参与挑战的方法、学习路径和资源,以及参与者的经验与收获。
Classifier: 强大的分类器模块
Classifier是一个通用的分类器模块,支持贝叶斯分类和潜在语义索引(LSI)分类,为文本分类和机器学习任务提供了强大而灵活的解决方案。
mlr3: R语言中的下一代机器学习框架
mlr3是一个高效、可扩展的R语言机器学习框架,提供了构建机器学习工作流的核心组件。本文将详细介绍mlr3的特点、架构和使用方法,帮助读者快速上手这一强大的工具。
MLR: 强大的机器学习框架在R中的应用
MLR是一个功能丰富、灵活且易于使用的R语言机器学习框架,为数据科学家和研究人员提供了全面的工具集,用于构建、评估和优化机器学习模型。本文深入介绍MLR的主要特性、使用方法和最佳实践。
MedMNIST: 一个大规模轻量级的2D和3D生物医学图像分类基准数据集
MedMNIST是一个包含18个标准化的2D和3D生物医学图像数据集的集合,旨在为医学图像分析、计算机视觉和机器学习领域提供多样化的基准测试资源。本文将深入介绍MedMNIST的特点、结构和应用,探讨其在医学影像研究和教育中的重要价值。
MLJ.jl: Julia机器学习框架的全面介绍
MLJ (Machine Learning in Julia) 是一个用Julia编写的工具箱,为选择、调优、评估、组合和比较约200个用Julia和其他语言编写的机器学习模型提供了通用接口和元算法。本文全面介绍了MLJ的主要功能、使用方法和特点。
Fusilli：多模态数据融合的优雅解决方案
Fusilli是一个强大的Python包，为机器学习中的多模态数据融合提供了全面的解决方案。从数据加载、模型训练到评估，Fusilli为研究人员和开发者提供了一站式的工具集，使复杂的数据融合任务变得简单而高效。
NLP de 0 a 100: El curso gratuito y open-source más completo de Procesamiento del Lenguaje Natural en español
Comprende los conceptos y arquitecturas clave del estado del arte del NLP y aplícalos a casos prácticos utilizando Hugging Face, una de las bibliotecas más populares en este campo. Desde principiantes hasta expertos, este curso te llevará de cero a cien en NLP.
Convolutional-KANs:一种创新的卷积神经网络架构
Convolutional-KANs是一种将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)的创新架构扩展到卷积层的新型神经网络模型,通过将传统卷积的线性变换替换为每个像素的可学习非线性激活函数,实现了更高效和更具解释性的卷积操作。
深度学习在自动驾驶中的应用与发展
本文全面介绍了深度学习在自动驾驶领域的最新应用和发展趋势,涵盖了感知、预测、规划和控制等多个方面,探讨了端到端自动驾驶、大型视觉语言模型、世界模型等前沿技术,为读者提供了自动驾驶与人工智能交叉领域的系统性综述。
Simple-OCR-OpenCV: 基于OpenCV和Python的简单OCR引擎
Simple-OCR-OpenCV是一个使用OpenCV和NumPy实现的简单Python OCR引擎。本文将详细介绍该项目的核心概念、使用方法以及技术实现细节,帮助读者快速上手这个有趣的计算机视觉项目。
深度学习在车牌识别中的应用与实践
本文详细介绍了基于深度学习的车牌识别技术,包括其原理、优势、应用场景以及实现方法,为读者提供了全面的技术洞察和实践指导。
Tesstrain: 深入解析Tesseract LSTM训练工具
Tesstrain是一个强大的Tesseract LSTM训练工具,它简化了OCR模型的训练过程。本文将深入探讨Tesstrain的功能、使用方法和最佳实践,帮助开发者更好地利用这一工具提升OCR精度。
MLKit: 为移动开发者提供强大易用的机器学习工具包
MLKit是一个基于Google ML Kit封装的强大易用的机器学习工具包,可以帮助移动开发者轻松实现文字识别、条码扫描、人脸检测等功能。
LaTeX_OCR_PRO: 强大的数学公式识别工具
LaTeX_OCR_PRO是一个开源项目,旨在通过深度学习技术实现数学公式的准确识别和LaTeX代码生成。它支持中英文手写和印刷公式,并具有初级符号推导能力,是一个功能强大的数学OCR工具。
PanelCleaner: AI驱动的漫画对话框清理工具
PanelCleaner是一款革命性的AI驱动工具,专为漫画对话框清理而设计。它利用机器学习技术精准识别文本,生成高度准确的遮罩,大大简化了漫画清理的繁琐工作,同时确保不会误清除非文本区域。
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