Temperature-and-Humidity-Prediction-with-LSTM-Models-Using-ESP32-Sensor-Data

人工智能学习：涵盖数据分析、机器学习实战、线性代数基础、PyTorch深度学习框架、NLTK自然语言处理工具包和TensorFlow 2.x框架的使用。

开箱即用的OCR，支持80多种语言和所有流行的文字系统，包括拉丁文、中文、阿拉伯文、天城文、西里尔文等等。

用于生成高质量时间序列数据预测的工具，该工具能够处理具有线性或非线性增长的多重季节性数据。

一个能够将设计样稿转换成静态网站的神经网络。

使用NumPy进行机器学习

最先进的深度学习脚本，按模型分类整理，易于在企业级基础设施上进行训练和部署，并具有可复现的准确性和性能。

RWKV（发音为RwaKuv）是一个具有出色大语言模型性能的循环神经网络（RNN），它也可以像GPT Transformer一样直接训练（可并行化）。我们现在处于RWKV-7 "鹅"阶段。因此，它结合了RNN和Transformer的优点——性能卓越、线性时间复杂度、常数空间复杂度（无键值缓存）、快速训练、无限上下文长度以及免费的句子嵌入。

Statsmodels：Python 的统计建模与计量经济学

时间序列机器学习的统一框架

三行代码实现快速精准的机器学习