搜索结果：learn（221 个）
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精选 Machine Learning 框架、算法库与实用软件资源列表。
scikit-learn
综合 43
基于 Python 的经典高效机器学习与数据挖掘库。
60 余篇深度学习经典论文的带注释代码实现与图文教程集合。
keras
综合 43
专为人类开发者打造的极简深度学习框架。
brpc
综合 43
基于 C++ 的工业级 RPC 框架，常用于搜索、存储、机器学习、广告及推荐等高性能系统。
dlib
综合 43
用于在 C++ 中构建实际机器学习和数据分析应用的开源工具包。
TensorRT
综合 43
NVIDIA GPU 高性能深度学习推理 SDK，本仓库包含其开源组件。
FractalAndroid
综合 42
面向边缘计算与联邦学习的 Android 节点，兼顾隐私优先与自适应资源管理。
machinelearning
综合 42
面向 .NET 的开源跨平台机器学习框架。
azure-sdk-for-net
综合 42
Azure SDK for .NET 的活跃开发仓库。
freeCodeCamp （免费编程学习平台）
综合 42
freeCodeCamp.org 的开源代码与课程体系，提供完全免费的编程、数学和计算机科学自学课程。
SynapseML
综合 41
SynapseML（原 MMLSpark）是基于 Apache Spark 的分布式机器学习库，主要解决大规模数据下构建 ML 流水线复杂度高的问题。它无缝兼容 SparkML API，支持在弹性集群上分布式训练，覆盖文本分析、计算机视觉、异常检测及深度学习等任务，并支持 Python、Scala 等多语言调用。
asm
综合 41
面向 Linux x86_64 架构的汇编语言学习项目。
Paddle
综合 41
『飞桨』核心框架，支持深度学习和机器学习的高性能训练与跨平台部署。
LightGBM
综合 41
基于决策树的高性能、分布式梯度提升框架，适用于排序、分类等多种机器学习任务。
ggml
综合 41
专为机器学习打造的高性能张量计算库。
how2heap
综合 40
用于学习各类堆利用（Heap Exploitation）技术的代码库。
mleap
综合 40
MLeap 专注于简化机器学习流水线的生产部署。它支持将 Spark 或 Scikit-learn 训练的流水线导出为便携格式（JSON/Protobuf），并直接在轻量级 JVM 运行时上执行，完全脱离对 Spark、sklearn 等重型环境的依赖，实现高性能、跨平台的快速推理。
tensorflow （开源机器学习框架）
综合 36
一个面向所有人的开源机器学习与深度学习框架，支持构建、训练及分布式部署神经网络模型。
Phoenix + LiveView 实时计数器入门教程，带你从基础原理开始学习。