探索 TensorFlow 项目
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面向深度学习研究者的 NLP 教程，使用 PyTorch 实现。包含从基础词嵌入到 Transformer、BERT 等主流模型，代码精简（通常少于 100 行），并提供 Colab 链接。
提供基于 NVIDIA CUDA-X 软件栈的 SOTA 深度学习示例，支持 Volta、Turing 和 Ampere GPU，易于训练和部署，具备可复现的精度与性能。包含 NGC 容器，集成最新框架、库及优化。
分布式深度学习训练框架，支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet。基于 MPI 模型，易于扩展，性能高效，可实现单 GPU 到多 GPU、多节点的无缝迁移。
开源 AutoML 工具包，自动化机器学习生命周期，涵盖特征工程、神经架构搜索、模型压缩与超参数调优。支持 Python，提供丰富的算法与可视化界面。
基于 TensorFlow 实现 FaceNet 人脸识别模型，支持使用 MTCNN 进行人脸对齐。提供预训练模型，可在 CASIA-WebFace 和 VGGFace2 数据集上训练，生成 128 维嵌入向量。
在不同机器学习框架间转换代码，支持 PyTorch、TensorFlow、JAX 和 NumPy。提供 ivy.transpile 函数，简化模型迁移。
金融强化学习开源框架，提供完整的自动交易管道。包含市场环境、智能体和应用三层架构，支持多种数据源，适用于量化交易研究与开发。
开源 3D 数据处理库，支持 C++ 和 Python。提供 3D 数据结构与算法、场景重建、表面对齐、3D 可视化及物理渲染。集成 PyTorch/TensorFlow，支持 GPU 加速，适用于端到端 3D 工作流。
基于 TensorFlow 2.0 的开源深度学习入门书，理论与实战结合，提供 PDF、代码及课件。被多所高校采用，获权威媒体报道。
提供近200个AI实战案例与项目，涵盖Python、数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等热门领域。包含免费配套教材，零基础入门，助力就业实战。
免费 4 个月机器学习工程课程，涵盖从 Python 建模到 Docker、FastAPI、Kubernetes 和 AWS Lambda 生产部署的全流程。提供直播班与自学模式，含作业、项目与证书。
入门级人脸、视频、文字检测与识别项目。支持人脸检测识别、轮廓标识、头像合成、数字化妆、性别与表情识别、视频对象提取、图片修复及自动上色。基于 Python、OpenCV、Dlib、Keras 等技术栈。
AI 开发平台，用于训练和微调模型，管理从实验到生产的全流程。支持 Python，提供实验跟踪、可视化和数据版本控制。集成主流 ML 框架，支持云端或私有部署。
强化学习算法快速原型研究框架，支持 DQN、C51、Rainbow、IQN、SAC、PPO 等多种智能体。设计注重易用性、灵活性和可复现性，提供基准结果和 Colab 示例。
MIT 深度学习课程的教程、作业与竞赛集合。包含基础教程、驾驶场景分割、生成对抗网络 (GANs) 及 DeepTraffic 强化学习竞赛。提供 Jupyter Notebook 与 Google Colab 链接。
斯坦福大学 TensorFlow 深度学习研究课程代码示例，基于 Python 3.6 和 TensorFlow 1.4.1，包含完整课程资料与更新。
基于全词掩码技术的中文BERT预训练模型系列，包括BERT-wwm、BERT-wwm-ext、RoBERTa-wwm-ext等，使用中文维基百科训练，支持通过Transformers和PaddleHub快速加载。
30天系统学习 TensorFlow 2.0，包含 PyTorch 对比与 Keras 深度解析。提供可云端运行的 Jupyter Notebook 代码与数据集，适合工程师与研究者。
基于 TensorFlow 2 的神经网络库，提供简单、可组合的抽象，用于机器学习研究。核心概念为 snt.Module，支持自定义模块，不捆绑训练框架。
基于 TensorFlow 的强化学习教程，涵盖从基础到高级算法，包括 Q-learning、DQN、DDPG、A3C、PPO 等。提供 Python 代码示例与可视化，适合初学者与研究者。
基于 Keras 的 AutoML 库，旨在让机器学习更易用。支持图像分类等任务，提供简洁 API，兼容 Python 3.7+ 与 TensorFlow 2.8+。
面向初学者的 TensorFlow 教程，包含 YouTube 视频。涵盖线性模型、CNN、Keras API、微调、强化学习、NLP 等主题。提供 Jupyter Notebook 和 Google Colab 代码，部分兼容 TensorFlow 2。
开源工具，将机器学习模型打包为标准生产就绪容器。自动处理 Dockerfile、CUDA 兼容性、输入输出定义和 HTTP 服务器，支持部署到自建基础设施或 Replicate 平台。
专为 AI 设计的数据库，支持向量、图像、文本、视频等数据的存储与查询。与 LLMs/LangChain 集成，提供数据版本管理、可视化及实时流式传输至 PyTorch/TensorFlow。
基于 TensorFlow.js 的客户端 NSFW 检测库，支持浏览器内快速识别不雅图像，提供约 90% 准确率，包含 Drawing、Hentai、Neutral、Porn、Sexy 五类分类。