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HTML5 Canvas 2D 框架，支持场景图、事件交互、拖拽动画，适用于编辑器与白板开发。

YOLOv3 系列的 PyTorch 实现，支持实时目标检测的训练、验证、推理及多格式导出

面向下一代 AI 的高性能、大规模向量数据库与向量搜索引擎。

SwiftSoup 是一个纯 Swift 实现的跨平台 HTML/XML 解析库。它解决了在 Apple 平台和 Linux 上提取与处理网页内容繁琐的问题。核心功能包括支持 CSS 选择器和 DOM 遍历快速抓取数据、动态修改网页元素与文本、白名单防 XSS 清洗，以及自动识别并解析 XML 文档。

100 天搞定机器学习（100-Days-Of-ML-Code）项目官方中文版教程。

Scio 是为 Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 打造的 Scala API，风格贴近 Spark。它解决了 Beam 原生开发体验繁琐的问题，提供批流一体的编程模型，深度整合 BigQuery、Pub/Sub 等 GCP 服务，并原生支持 Cassandra、Parquet、TensorFlow 等多样数据源与交互式 REPL。

支持 WebGL 硬件加速的 JavaScript 库，用于在前端训练与部署 ML 模型。

模块化 Stable Diffusion Web 界面，注重易用高级工具、高性能与可扩展性。

支持数百种模型与平台，只需一条命令即可查询适合在当前硬件上运行的 LLM。

《开源大模型食用指南》：Linux 下开源 LLM/MLLM 快速微调（全参数/LoRA）与部署教程。

在 Krita 中集成的 AI 图像生成插件，支持局部重绘与扩图，无需复杂调参。

开源 AI 语音工作站，支持声音克隆、听写与音频创作。

基于 PyTorch 构建的优雅、灵活的深度强化学习库。

CLIP 的开源实现。

开放式的经典机器学习（Machine Learning）实战教程与学习资料库。

涵盖 Python、React、Git、Java 等多领域的 LinkedIn 技能评估测验参考答案合集。

微软开源的协同系统，用于将 LLM 与各类开源机器学习社区模型连接调用。

极简、清晰的经典机器学习算法纯原生 Python 代码实现合集。

基于主流深度学习框架构建的 Python 包，旨在降低图深度学习（Graph DL）的使用门槛。

面向生产级 ML 应用的设计、开发与部署实战学习指南。