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迁移学习、领域自适应、领域泛化、多任务学习等方面的论文、代码、数据集、应用和教程。
Torchreid：基于PyTorch深度学习的行人重识别
用于领域自适应、任务自适应和领域泛化的迁移学习库
一款基于Java的AI约束求解器，用于优化车辆路径规划、员工排班、任务分配、维护调度、会议安排等各种规划问题。
斯坦福大学CS221人工智能课程的VIP速查表
POT：Python最优传输
一个用于多任务学习的PyTorch库
一种用于表达机器学习工作负载的特定领域语言。
关于迁移学习和领域自适应的最佳资源（论文、教程、数据集等）
在三种不同场景下，使用PyTorch实现各种持续学习方法（XdG、EWC、SI、LwF、FROMP、DGR、BI-R、ER、A-GEM、iCaRL、生成式分类器）。
一款开源的 AI 求解器，支持 Java、Python 和 Kotlin 语言，用于优化调度和路径规划。可以解决车辆路径规划问题、员工排班问题、任务分配问题、维护调度问题以及其他规划问题。
一个用于领域泛化、领域自适应和半监督学习的PyTorch工具箱。
我阅读了一些关于领域泛化（domain generalization）、领域自适应（domain adaptation）、因果关系（causality）、鲁棒性（robustness）、提示词（prompt）、优化（optimization）和生成模型（generative model）等方面的研究笔记。这些笔记涵盖了这些领域各种各样的研究成果。
一份精心整理的论文和资源列表，涵盖开放集识别、分布外识别、开放集域适应和开放世界识别等领域。
对抗腐蚀和扰动的鲁棒性（ICLR 2019）
关于使用大型语言模型 (LLM) 进行生成式信息提取 (IE) 的优秀论文
JMLR：OmniSafe是一个加速安全强化学习(SafeRL)研究的基础设施框架。
Unity平台下用于仿真到真实世界训练和验证的感知工具包
深度领域自适应算法的实现集合
