TensorFlow 是一个最先进的开源框架，可简化高级分析应用程序的开发和执行。它非常强大，并有可能在图形的帮助下为任何系统训

TensorFlow 是一个最先进的开源框架，可简化高级分析应用程序的开发和执行。它非常强大，并有可能在图形的帮助下为任何系统训练模型。 开发人员、数据科学家和 ml 工程师大量使用它来自动化流程、开发新系统和并行处理应用程序（如神经网络）。我们可以训练和运行深度神经网络，用于图像视频识别、单词嵌入、手写数字分类等。 TensorFlow 的巨大优势之一是其由数据科学家、ML 研究人员和数据工程师组成的开源社区，他们为其存储库做出贡献，使其更快、更有效地开发和训练 ML 和深度学习模型。它使用Python作为前端API，用于使用该框架构建应用程序，但具有其他几种语言的包装器，包括C++和Java。这意味着我们可以快速训练和部署我们的模型，无论编程语言或平台如何。 不可否认，学习TensorFlow可以使您的简历和作品集变得强大。本文评估了一些由世界领先的教育工作者提供的高质量 TensorFlow 课程，以帮你实现跨越式的职业目标。 | #框架

PikaScript 是一个超轻量级的 Python 引擎，它可以在只有 4KB RAM 和 32KB 闪存的微控制器上运行，而

PikaScript 是一个超轻量级的 Python 引擎，它可以在只有 4KB RAM 和 32KB 闪存的微控制器上运行，而更流行的 MicroPython 至少都需要 16KB的 RAM 和 256KB 的空间存储代码 |

：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

：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

-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteL

-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteLLM等语言模型，定义提示为Python函数，支持异步批处理和快速迭代，适用于大规模生成任务 | #框架

一个开源框架，用于进行数据污染攻击，针对推荐系统，旨在协助研究人员和实践者。

一个开源框架，用于进行数据污染攻击，针对推荐系统，旨在协助研究人员和实践者。 该框架提供了配置文件，允许选择和配置推荐模型和攻击模型。同时，它列出了一系列已实施的推荐模型和攻击模型，以及相关的研究论文。 用户可以选择实施攻击模型或推荐模型，并根据需要重新实现相应的函数。 | #框架

SSLRec是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、

SSLRec是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、训练、测试、评估和最先进的研究模型的代码脚本。 SSLRec提供了大量实用函数和易于使用的界面，简化了推荐模型的开发和评估。 突出特点 灵活的模块化架构。SSLRec 库采用模块化架构，可以轻松定制和组合模块。这使用户能够创建适合其特定需求和要求的个性化推荐模型。 多样化的推荐场景。SSLRec 库是一个多功能工具，适合有兴趣在不同推荐系统研究领域构建有效推荐模型的研究人员和从业者。 综合最先进的模型。我们的 SSLRec 框架为各种场景提供了广泛的 SSL 增强推荐模型。研究人员可以使用先进技术评估这些模型，并将其作为推动推荐系统领域创新的基础。 统一数据馈送和标准评估协议。SSLRec框架具有统一的数据馈送器和标准评估协议，可以轻松加载和预处理来自各种来源和格式的数据，同时确保对推荐模型的客观和公平评估。 丰富的实用功能。SSLRec 库提供了大量实用函数，可以简化推荐模型的开发和评估。这些功能结合了推荐系统的常见功能以及图操作、网络架构和损失函数的自监督学习。 易于使用的界面。我们提供了一个用户友好的界面，可以简化推荐模型的训练和评估。这使得研究人员和从业者能够轻松高效地试验各种模型和配置。 | #框架