《机器学习实战基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》

《机器学习实战基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》 全面覆盖Scikit-Learn、Keras和TensorFlow三大框架，实战案例丰富，适合快速掌握机器学习核心技术。 #机器学习 #Scikit-Learn #Keras #TensorFlow #实战指南 2025-06-30 22:19:29 https://pan.quark.cn/s/a609223a6100

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关于学习数据科学的新版路线图，包括深入学习Python编程语言，统计学，数据库，机器学习，深度学习，自然语言处理以及MLOPS(机器学习运维)，提供了广泛的学习资源和实际项目实践，是学习数据科学的理想指南。 | #数据科学 #路线图

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康奈尔科技校区（Cornell Tech）开源的 #机器学习 DIY 教学库：，可帮助工程师更好的了解深度学习系统概念。 为了让大家更好的理解技术原理，该库重新实现了 PyTorch 的 API，注重简单和易读、测试与增量，里面还配套了相关教程与技术代码。

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：一个 Flutter 库，用于运行 ONNX 模型，可以将 Pytorch、Tensorflow 等主流机器学习框架训练的模型轻松转换为 ONNX 格式，并可在 iOS、Android、Web、Linux、Windows 和 macOS 等平台上原生运行，无需进行任何修改

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本项目旨在收集全网最热门的技术书籍 (GO、黑客、Android、计算机原理、人工智能、大数据、机器学习、数据库、PHP、java、架构、消息队列、算法、python、爬虫、操作系统、linux、C语言) 。不过有段时间没有更新过了 | #电子书

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机翻： 使用机器学习将任何音乐库（例如来自硬盘驱动器或 YouTube的）转换为音乐制作样本库。该工具自动将歌曲分成词干（节拍、低音等），将它们量化为相同的速度和节拍网格（例如 120bpm）并分析音乐结构（例如主歌、副歌等）、调性（例如 C4、E3等）和其他信息（音色、响度等）。结果是一个可搜索的示例库，它简化了音乐制作人、DJ 和 ML 音频开发人员的工作流程。