懂AI

值得探索的AI开源项目：工具、网站与应用合集

相关项目相关文章
Arduino PID 库：高效稳定的控制系统实现

Arduino PID 库：高效稳定的控制系统实现

Arduino PID 库是一个用于实现 PID（比例-积分-微分）控制的强大工具，它能够帮助开发者在 Arduino 平台上轻松构建稳定高效的控制系统。本文将详细介绍这个库的特性、使用方法及其在各种应用中的优势。

ArduinoPID库开源项目控制系统嵌入式开发Github
BasicSR: 开源图像和视频复原工具箱

BasicSR: 开源图像和视频复原工具箱

BasicSR是一个基于PyTorch的开源图像和视频复原工具箱,支持超分辨率、去噪、去模糊、去JPEG压缩噪声等多种复原任务。

BasicSR图像复原视频复原超分辨率PyTorchGithub开源项目
dPoint数字笔：革新性的光学-惯性追踪技术

dPoint数字笔：革新性的光学-惯性追踪技术

dPoint是一款开源数字手写笔,通过创新的光学-惯性融合技术,实现了高精度、低延迟的6自由度输入,为数字创作带来全新体验。

D-POINT数字笔光学-惯性追踪开源项目6DoF输入Github
TensorFlow.js 实例项目大全：从入门到高级应用

TensorFlow.js 实例项目大全：从入门到高级应用

本文全面介绍了TensorFlow.js官方提供的实例项目集合,涵盖从基础到高级的多种机器学习应用场景,为开发者提供丰富的学习资源和参考案例。

TensorFlow.js机器学习深度学习浏览器JavaScriptGithub开源项目
MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18:基于单目RGB相机的实时3D手部姿态估计

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18:基于单目RGB相机的实时3D手部姿态估计

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18是一个开源项目,旨在使用单个RGB相机实现实时的3D手部姿态估计。该项目提供了一种新颖的方法,结合深度学习和生成式手部姿态估计技术,在不受限的场景中实现实时单目3D手部姿态估计。

3D手部姿态估计单目RGB相机实时处理深度学习OpenposeGithub开源项目
NNTrainer: 在设备上训练神经网络模型的开源软件框架

NNTrainer: 在设备上训练神经网络模型的开源软件框架

NNTrainer是一个创新的开源软件框架,旨在实现在资源受限的嵌入式设备上训练神经网络模型。它支持多种机器学习算法和网络结构,为在设备上进行个性化和迁移学习提供了强大的工具。

NNtrainer神经网络嵌入式设备机器学习个性化Github开源项目
探索新加坡动物园:热带雨林中的野生动物天堂

探索新加坡动物园:热带雨林中的野生动物天堂

新加坡动物园以其独特的"开放式"概念和热带雨林环境闻名于世,是一个让游客近距离接触野生动物的绝佳去处。本文将带您深入了解这个世界级动物园的特色景点、参观体验以及保育工作。

Larq Zoo神经网络深度学习TensorFlowPythonGithub开源项目
Google Compute Engine: 高性能云计算平台的全面解析

Google Compute Engine: 高性能云计算平台的全面解析

深入探讨Google Compute Engine的核心功能、应用场景和性能优势,全面了解这款强大的云计算引擎如何助力企业实现高效、灵活的基础设施部署。

Larq Compute Engine神经网络TensorFlow Lite移动平台二值化神经网络Github开源项目
KinD++: 突破性的低光图像增强技术

KinD++: 突破性的低光图像增强技术

探索KinD++如何通过创新的多尺度照明注意力模块(MSIA)解决低光图像增强中的视觉缺陷问题，实现超越传统亮化效果的卓越性能。

KinD++低光照图像增强深度学习计算机视觉TensorFlowGithub开源项目
夜间图像增强技术的新突破:无监督层分解与光效抑制方法

夜间图像增强技术的新突破:无监督层分解与光效抑制方法

本文介绍了一种创新的无监督夜间图像增强技术,通过结合层分解网络和光效抑制网络,有效提升了夜间图像的视觉质量。该方法不仅能增强暗区细节,还能抑制亮区过曝,在保留场景结构的同时实现了更加自然的增强效果。

夜间图像增强无监督学习图像处理计算机视觉ECCVGithub开源项目
Awesome-Super-Resolution: 一站式超分辨率技术资源库

Awesome-Super-Resolution: 一站式超分辨率技术资源库

探索超分辨率技术的前沿进展，汇集最新研究论文、开源代码和数据集，助力图像和视频质量提升的技术创新。

超分辨率深度学习图像处理论文列表GitHubGithub开源项目
Granite代码模型：IBM开源的强大代码智能基础模型

Granite代码模型：IBM开源的强大代码智能基础模型

IBM发布了Granite系列代码模型,这是一组专为代码生成任务设计的开源基础模型,涵盖了3B到34B参数的多种规模,在多项代码智能任务中达到了最先进的性能水平。

Granite Code Models代码生成指令微调开源模型评估基准Github开源项目
JAX和序列建模的完美结合

JAX和序列建模的完美结合

seqax是一个专注于小到中等规模LLM预训练研究的代码库。它结合了JAX的强大功能和序列建模技术,为研究人员提供了一个高效、灵活的工具。本文深入探讨了seqax的特点、使用方法以及性能表现。

JAXseqaxLLMFSDP性能优化Github开源项目
NATTEN: 为邻域带来注意力的高效神经网络扩展

NATTEN: 为邻域带来注意力的高效神经网络扩展

NATTEN是一个开源项目,致力于为滑动窗口自注意力机制提供快速实现。它通过高效的CUDA内核为邻域注意力机制带来了前所未有的性能提升,为构建强大的分层视觉Transformer模型铺平了道路。

NATTENNeighborhood Attention自注意力机制深度学习计算机视觉Github开源项目
Tamil-LLaMA: 突破语言障碍的新型泰米尔语大模型

Tamil-LLaMA: 突破语言障碍的新型泰米尔语大模型

Tamil-LLaMA 是一个基于 Llama 2 的新型泰米尔语大模型,通过扩展词汇表和高效训练方法,显著提升了泰米尔语自然语言处理能力,并实现了双语交互,为泰米尔语乃至其他印度语言的 AI 发展做出了重要贡献。

Tamil-LlamaLLaMA自然语言处理语言模型泰米尔语Github开源项目
statsmodels：Python中强大的统计建模工具

statsmodels：Python中强大的统计建模工具

statsmodels是一个功能丰富的Python统计库，提供了广泛的统计模型、估计技术和推断工具，适用于各种数据分析和统计建模任务。

statsmodels统计模型Python包数据分析时间序列分析Github开源项目
TD-MPC2: 可扩展、稳健的连续控制世界模型

TD-MPC2: 可扩展、稳健的连续控制世界模型

TD-MPC2是一种创新的模型基强化学习算法,在多个领域的104个连续控制任务中表现出色,无需调参即可实现优异性能。本文深入介绍TD-MPC2的关键技术、应用场景及未来发展。

TD-MPC2强化学习连续控制模型训练多任务学习Github开源项目
Matplotlib: 强大的 Python 可视化工具库

Matplotlib: 强大的 Python 可视化工具库

Matplotlib 是一个全面的 Python 数据可视化库,可以创建各种静态、动画和交互式图表。本文将详细介绍 Matplotlib 的主要特性、使用方法和应用场景,帮助读者掌握这一强大的可视化工具。

Matplotlib数据可视化Python库开源项目图形绘制Github
Open-Tamil: 开源的Tamil自然语言处理工具库

Open-Tamil: 开源的Tamil自然语言处理工具库

Open-Tamil是一个为Tamil语言提供全面自然语言处理功能的开源Python库,包括Unicode处理、文本转换、形态分析等多项功能,旨在推动Tamil语言信息处理的发展。

Open-Tamilபைதான்யுனிகோட்தமிழ் எழுத்துருஒலிபெயர்ப்புGithub开源项目
MTR: 强大的网络诊断工具

MTR: 强大的网络诊断工具

MTR是一款结合了traceroute和ping功能的网络诊断工具,可以帮助用户全面了解网络连接质量和路径信息。

Motion Transformer自动驾驶多模态运动预测神经网络Waymo数据集Github开源项目
上一页
169170171172173
下一页