Maschinelles Lernen · GitHub

Leveraging BERT and c-TF-IDF to create easily interpretable topics.

Der schnellste Weg zur KI-gestützten Full-Stack-Observability, auch für schlanke Teams.

• Real-Time - Per-second data collection and processing - Works in a beat – click and see results instantly
• Zero-Configuration - Automatic detection and discovery - Auto-discovers everything on the nodes it runs

Open-Source-Framework für Deep Learning zum Erstellen, Trainieren und Feinabstimmen von Deep-Learning-Modellen mit modernsten Physics-ML-Methoden

SANA & Sol: Efficient Generative Models and Full-Stack Training & Inference Engines for Image, Video, and World Modeling

Offener Standard für die Interoperabilität im maschinellen Lernen

Umfangreiche Liste geospatialer Tools und Ressourcen

Formula Recognition & Office Editing | Handwriting & PDF to LaTeX/Markdown | Secure API Integrations.

• 📸 Recognize - Capture a region, open an image, select PDF pages, or write by hand; recognize formulas, text, and mixed content
• ⌨️ Edit and preview - Edit LaTeX source with live preview from the bundled MathJax runtime

Offenes Buch zur Entwicklung von Machine-Learning-Systemen

This repository is a curated collection of hands-on data science projects tailored for beginners. Whether you're just starting your journey in data science or looking to strengthen your skills, these projects provide a practical and interactive way to apply your knowledge.

【Drei Jahre Bewerbungsgespräche, fünf Jahre Probeinterviews】Ressourcenplattform für Bewerbungsgespräche von Algorithmusentwicklern in den Bereichen AIGC, LLM und AI Agent. Sie umfasst praxisnahe Erfahrungen und Kernwissen mit langfristiger Relevanz für Bewerbungsgespräche und schriftliche Prüfungen zu AIGC, großen Sprachmodellen, AI Agents, verkörperter Intelligenz, klassischem Deep Learning, Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung, autonomem Fahren, maschinellem Lernen, Reinforcement Learning, Big-Data-Mining, Weltmodellen, dem Metaverse, AGI und weiteren Bereichen der KI-Branche.

视频硬字幕提取，生成srt文件。无需申请第三方API，本地实现文本识别。基于深度学习的视频字幕提取框架，包含字幕区域检测、字幕内容提取。A GUI tool for extracting hard-coded subtitle (hardsub) from videos and generating srt files.

Sammlung von Papers und Open-Source-Projekten der CVPR 2026

Abu-Quant-Trading-System (Aktien, Optionen, Futures, Bitcoin und maschinelles Lernen), eine auf Python basierende Open-Source-Architektur für quantitativen Handel und quantitative Geldanlage.

Stock AI Trader: eine All-in-one-Plattform zum Lernen sowie für simulierten und Live-Handel. Behandelt werden Aktiengrundlagen, Strategien, LLMs, Faktor-Mining, ML/DL/RL, Graphnetzwerke, HFT, C++-Deployment und JoinQuant-Code.

• 🏦 One-Stop Platform - Full-process coverage from learning and simulation to live trading
• 📈 Diverse Strategies - LLMs, alpha mining, traditional strategies, ML, DL, RL, GNN, high-frequency trading

Eine kuratierte Liste hervorragender Tutorials, Projekte und Communities zum Deep Learning.

Skalierbare, portable und verteilte Gradient-Boosting-Bibliothek (GBDT, GBRT oder GBM) für Python, R, Java, Scala, C und weitere Sprachen. Läuft auf einem einzelnen Rechner sowie auf Hadoop, Spark, Dask, Flink und DataFlow.