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自然语言处理最佳实践与示例
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基于PyTorch Lightning和Hydra的机器学习实验模板，非常易于使用。
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TensorFlow 项目最佳实践架构模板
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连接时序分类 (CTC) 解码算法：最佳路径、集束搜索、词典搜索、前缀搜索和令牌传递。已用 Python 实现。
集体知识 (CK)、集体思维 (CM) 和通用元数据交换 (CMX)：这些社区驱动的项目旨在促进协作和可重复的研究，并学习如何利用 MLPerf 更高效、更经济地跨不同模型、数据集、软件和硬件运行 AI、ML 和其他新兴工作负载。
开源自然语言增强功能触手可及。
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基于孪生网络的人脸识别
A comprehensive collection of AI development patterns for building software with AI assistance, organized by implementation maturity and development lifecycle phases. Includes Foundation, Development, and Operations patterns with practical examples and anti-patterns.
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使用Pytorch实现BEST-RQ模型，该模型利用随机投影量化器进行语音信号的自监督学习。
基于论文《使用残差量化进行自回归图像生成》中提出的 RQ Transformer 的实现
这个工具包的总体目标是提供免费的数据分析和机器学习资源集合，专门用于数据科学。其目的是让你在几分钟内上手。你可以在Jupyter Notebook或纯Python环境中运行这些资源。
这个仓库的目标是让数据科学家和机器学习工程师能够开发数据科学用例，并使其准备好投入生产使用。这意味着要关注解决方案的版本控制、可扩展性、监控和工程化。
使用Pytorch实现论文“基于随机投影量化的自监督语音识别学习”
mllint是一个命令行工具，通过静态分析项目的代码仓库来评估Python机器学习(ML)项目的技术质量。
