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机器学习
Spark NLP Workshop: 开源自然语言处理库的实践指南
Spark NLP是一个基于Apache Spark的开源自然语言处理库,提供了丰富的NLP功能。本文将详细介绍Spark NLP的安装、使用以及实际应用案例,帮助读者快速上手这一强大的NLP工具。
机器学习笔记:从入门到精通的学习之路
本文详细介绍了机器学习的学习路径和重要概念,包括Andrew Ng课程笔记、Python基础、数值分析、scikit-learn实践等内容,为机器学习初学者提供全面的学习指南。
信息瓶颈理论及其在深度学习中的应用
本文全面介绍了信息瓶颈理论的发展历程、核心思想以及在深度学习领域的广泛应用,探讨了该理论对于理解深度神经网络的工作机制、提高模型性能等方面的重要意义。
机器学习入门指南:从理论到实践的全面教程
本文全面介绍了机器学习的基础知识和常用算法,包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等,并提供了丰富的代码示例和实践项目,是机器学习初学者的理想学习资源。
NL4DV: 自然语言驱动的数据可视化工具包
NL4DV是一个强大的Python工具包,可以将自然语言查询 转换为数据可视化的分析规范。它为开发者提供了一种便捷的方式来创建自然语言驱动的可视化系统。
NSFWJS: 客户端上的不当内容检测利器
NSFWJS是一个简单而强大的JavaScript库,可以帮助开发者在客户端浏览器中快速识别不适当的图像内容。它基于TensorFlow.js,准确率高达90%以上,且持续在提升中。
深入解析khaiii：卡카오的第三代韩文形态素分析器
khaiii是由卡卡오公司开发的最新一代韩文形态素分析器,基于深度学习技术,在速度和准确性方面都有显著提升。本文将深入介绍khaiii的设计理念、核心算法、性能表现以及使用方法。
LangChain教程:构建强大的AI应用程序
探索LangChain库,学习如何利用大型语言模型构建智能应用程序的综合指南
XGBoost: 高效、灵活、可扩展的梯度提升库
XGBoost是一个优化的分布式梯度提升库,设计为高效、灵活和可移植。它在梯度提升框架下实现机器学习算法,提供并行树提升(也称为GBDT、GBM)来快速准确地解决许多数据科学问题。
Distil-Whisper:更快更轻的语音识别模型
Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本,在保持接近原始模型性能的同时,实现了更快的推理速度和更小的模型体积。
Gemma Cookbook: 探索 Google 的开源 AI 模型家族
Gemma Cookbook 是一个包含了 Google 最新开源 AI 模型 Gemma 的指南和示例集合。本文将深入介绍 Gemma 模型家族的特点、应用场景以及如何开始使用这些强大的 AI 工具。
PyABSA: 一个开放的基于方面的情感分析框架
PyABSA是一个用于方面级情感分析、文本分类、文本增强和对抗性防御的开源Python库,提供了多种先进的模型和丰富的功能。
MAPIE: 开源机器学习不确定性量化和风险控制库
MAPIE是一个基于scikit-learn的Python开源库,用于量化机器学习模型的不确定性并控制风险。它可以轻松计算具有控制覆盖率的置信区间,适用于回归、分类和时间序列问题,并且可以与各种机器学习模型无缝集成。
南瓜书：解密西瓜书公式的深度学习指南
南瓜书是对周志华教授《机器学习》（西瓜书）中公式的详细解析和补充，旨在帮助读者更好地理解机器学习基础知识。本文详细介绍了南瓜书的背景、内容特色、使用方法以及对机器学习学习者的重要意义。
Ocrs: 现代化的OCR引擎 - 从图像中提取文本的Rust库和CLI工具
Ocrs是一个用Rust编写的开源OCR (光学字符识别)引擎,旨在创建一个现代化、易用且性能强大的文本提取工具。它支持多种图像格式,无需预处理即可处理各种复杂图像,并且易于在不同平台上编译和运行。
AMD ROCm™软件平台：释放AMD GPU在AI和高性能计算领域的潜力
AMD ROCm™软件平台是一套开源的高性能计算生态系统，旨在充分发挥AMD GPU在人工智能、机器学习和科学计算等领域的强大性能。本文将全面介绍ROCm平台的特点、应用场景以及最新发展动态。
MeshAnything: 艺术家级别的网格生成技术
MeshAnything是一项突破性的技术,能够从任何3D表示中生成艺术家级别的网格模型。它结合了自回归变换器和先进的网格tokenization方法,为3D资产制作提供了高效、高质量的解决方案。
MLOps实践指南：从理论到实战
本文深入探讨了MLOps的核心概念和实践方法,涵盖了从基础理论到实际应用的全面内容,为数据科学家和机器学习工程师提供了一份全面的MLOps实践指南。
scikit-lego: 为scikit-learn管道提供额外构建模块的创新扩展库
scikit-lego是一个基于scikit-learn的扩展库,旨在提供更多实验性的构建模块,以增强机器学习管道的功能。它集成了多家荷兰公司的协作成果,为数据科学家和机器学习工程师提供了丰富的工具和技术。
MLxtend:强大的Python机器学习扩展库
MLxtend是一个功能丰富的Python机器学习和数据科学扩展库,为日常数据分析任务提供了大量实用工具和方法。
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