做网站的平台有哪些,seo怎么去优化,seo是做什么工作的,安卓aso优化工具这一系列开源项目代表着多个领域的最新技术成果#xff0c;包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉和分布式训练。它们共同的特点是致力于教育、资源分享、开源精神、多领域应用以及性能和效率的追求#xff0c;为广大开发者、研究者和学生提供了宝贵的工具和知识#xff0…
这一系列开源项目代表着多个领域的最新技术成果包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉和分布式训练。它们共同的特点是致力于教育、资源分享、开源精神、多领域应用以及性能和效率的追求为广大开发者、研究者和学生提供了宝贵的工具和知识推动了人工智能领域的不断发展和创新。
d2l-ai/d2l-zh
Stars: 46.5k License: Apache-2.0 本开源项目代表了我们的一种尝试我们将教给读者概念、背景知识和代码我们将在同一个地方阐述剖析问题所需的批判性思维、解决问题所需的数学知识以及实现解决方案所需的工程技能。 我们的目标是创建一个为实现以下目标的统一资源
所有人均可在网上免费获取提供足够的技术深度从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家既理解数学原理又能够实现并不断改进方法包含可运行的代码为读者展示如何在实际中解决问题。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验允许我们和整个社区不断快速迭代内容从而紧跟仍在高速发展的深度学习领域由包含有关技术细节问答的论坛作为补充使大家可以相互答疑并交换经验。
openai/whisper
Stars: 36.9k License: MIT
Whisper是一个通用的语音识别模型它通过大规模弱监督训练了多样化的音频数据并且可以执行多语言语音识别、语音翻译和语种鉴定等任务。该项目采用Transformer sequence-to-sequence 模型在各种处理任务中进行训练使用一组特殊标记作为任务指示器或分类目标。这使得单个模型能够替代传统的多阶段流程提高效率并降低成本。
优点
可以完成多项复杂的自然语言处理任务。训练数据集广泛而丰富具有较高准确度。使用开源框架PyTorch实现。
可用性
提供五种不同大小版本的预训练模型及其对应内存需求。支持Python 3.8以上版本并依赖于部分第三方库如tokenizers。
CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
Stars: 27.9k License: NOASSERTION OpenPose 是一个开源项目它是第一个能够在单个图像上联合检测人体、手部、面部和脚步关键点 (总共 135 个关键点) 的实时多人系统。该项目具有以下核心优势
2D 实时多人关键点检测功能支持 1518 或 25 个身体/足迹关键点估计并包括 6 个足迹关键点。运行时间与被检测到的人数无关。支持 2x21 个手部关节点估计运行时间取决于被检测到的人数。支持 70 个面部特征点估计运行时间取决于被检测到的人数。实时 3D 单一用户骨架姿态识别支持从多视角进行三维重建处理 Flir 相机同步兼容 Flir / Point Grey 相机提供校准工具箱以用来评价失真度内参和外参等摄像头参数。
microsoft/DeepSpeed
Stars: 24.2k License: Apache-2.0
DeepSpeed是一个深度学习优化库使分布式训练和推理变得简单、高效和有效。它能够在资源受限的GPU系统上进行训练/推理并实现了模型参数数十亿或万亿级别的密集或稀疏模型的训练/推理。此外它还可以以前所未有的低延迟和高吞吐量进行推断并且具有极端压缩功能来减少成本并提供无与伦比的推断速度和模型大小缩小。 DeepSpeed软件套件包括三个创新支柱DeepSpeed-Training、DeepSpeed-Inference 和 DeepSpeed-Compression, 分别用于大规模DL训练、超大规模DL预测及其压缩技术等领域。
geohot/tinygrad
Stars: 11.8k License: MIT
tinygrad是一个深度学习框架其核心代码不足1000行。它的设计目标是简单易用并且容易添加新的加速器支持。虽然功能较少但支持基本操作和一些SOTA模型如efficientnet.py和transformer.py。另外还提供了对Apple Neural Engine和Google TPU等硬件加速器的支持。
