发现与 Ape X 相关的最受欢迎的开源项目和工具，了解最新的开发趋势和创新。
AI低代码平台采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot 2.x/3.x、SpringCloud，前端使用Ant Design和Vue3，数据库访问层使用MyBatis，安全框架采用Shiro。强大的代码生成器可一键生成前后端代码，无需编写任何代码！该平台引领AI低代码开发新模式：AI代码生成→在线编码→代码生成→人工合并，能解决Java项目中80%的重复性工作，让开发者更专注于业务逻辑，从而提高开发效率、降低成本，同时保持开发的灵活性。
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。
视频、图片和GIF的超分辨率放大（超清重建）以及视频帧率插值。技术基于Waifu2x、Real-ESRGAN、Real-CUGAN、RTX Video Super Resolution VSR、SRMD、RealSR、Anime4K、RIFE、IFRNet、CAIN、DAIN和ACNet等算法。
将人工智能论文转化为图形用户界面，让每个人都能轻松便捷地使用尖端人工智能技术。
一个开源的微软VALL-E X零样本文本转语音模型实现。演示地址：https://plachtaa.github.io/vallex/
2的x次方图像超分辨率
TensorFlow 2.x 版本的教程和示例，涵盖卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、生成对抗网络 (GAN)、自动编码器、Faster R-CNN、GPT 和 BERT 等模型的示例代码及实战教程。
开放式MMLab新一代视频理解工具箱和基准测试
Tengine是一个轻量级、高性能、模块化的嵌入式设备推理引擎。
ALICE（自动化学习与因果关系和经济学智能）是微软研究院的一个项目，旨在将人工智能概念应用于经济决策。其目标之一是构建一个工具包，将最先进的机器学习技术与计量经济学相结合，从而实现复杂因果推断问题的自动化。目前，ALICE Python SDK（econml）实现了正交机器学习算法，例如Chernozhukov等人的双重机器学习方法。该工具包旨在衡量某些处理变量 t 对结果变量 y 的因果效应，同时控制一组特征 x。
利用大型语言模型（LLM）和多模态大型语言模型（MLLM）赋能AI的通用技术
oneAPI深度神经网络库（oneDNN）
一个基于Spring Cloud 2023.x、Dubbo 3.x和AI技术的模拟秒杀微服务项目。项目整合了Elasticsearch、网关（Gateway）、MyBatis-Plus和分库分表中间件（Sharding-JDBC）等常用开源组件。
使用 TensorFlow 2.x 的推荐系统学习
TensorFlow 2.x 的一些额外实用功能，由 SIG-addons 维护
TrendPublish：一款全自动人工智能内容创作和发布系统。它能自动管理微信公众号，从多个来源（如Twitter/X、网站）抓取数据，并利用DeepseekAI、千问、讯飞等AI模型生成内容。系统具备智能内容分析和排序功能，支持定时发布和多种模板，采用Node.js和TypeScript开发，并内置AI技术趋势追踪工具。
人工智能超分辨率图像放大工具
PointCNN：基于X变换点的卷积（神经信息处理系统大会，2018）
TorchXRayVision：一个包含胸部X光数据集和模型的库。包含分类器、分割模型和自编码器。
TensorFlow 2.x中tf.keras模型的可解释性方法
