资源标题：Python深度学习验证码识别

资源标题：Python深度学习验证码识别 资源描述：本教程包含从python安装，环境搭建，基础语法，进阶教学，模型训练，项目部署整套流程 链接: 阿里云盘 大小：2.82GB 标签：Python 人工智能 深度学习 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

是一个用于 #推荐系统 的#Python #框架 （由 Python 3.7.4 和 Tensorflow 1.14+ 支持），

是一个用于 #推荐系统 的#Python #框架 （由 Python 3.7.4 和 Tensorflow 1.14+ 支持），其中实现了许多有影响力和最新的推荐模型。QRec 具有轻量级架构并提供用户友好的界面。它可以促进模型的实施和评估

：一个Swift开发包，它将OpenAI流行的Whisper语音识别模型与Apple的CoreML框架集成在一起，可在 Appl

：一个Swift开发包，它将OpenAI流行的Whisper语音识别模型与Apple的CoreML框架集成在一起，可在 Apple 设备上进行高效的本地推理，可通过Swift软件包管理器集成到 Swift 项目中。

：适用于虚幻引擎(Unreal Engine)的跨平台、实时、离线语音识别插件，基于OpenAI 的 Whisper 语音识别引

：适用于虚幻引擎(Unreal Engine)的跨平台、实时、离线语音识别插件，基于OpenAI 的 Whisper 语音识别引擎。 主要特征 识别速度快 提供纯英文和多语言模型，多语言支持100种语言 提供不同型号大小（从 75 Mb 到 2.9 Gb） 在编辑器中自动下载语言模型 任选将已识别的语音翻译成英语 可定制的属性 在设置中轻松选择模型尺寸和语言 没有静态库或外部依赖项 跨平台兼容性

TencentPretrain：腾讯预训练模型框架

TencentPretrain：腾讯预训练模型框架 预训练已经成为人工智能技术的重要组成部分，为大量人工智能相关任务带来了显著提升。TencentPretrain是一个用于对文本、图像、语音等模态数据进行预训练和微调的工具包。TencentPretrain遵循模块化的设计原则。通过模块的组合，用户能迅速精准的复现已有的预训练模型，并利用已有的接口进一步开发更多的预训练模型。通过TencentPretrain，我们建立了一个模型仓库，其中包含不同性质的预训练模型（例如基于不同模态、编码器、目标任务）。用户可以根据具体任务的要求，从中选择合适的预训练模型使用。TencentPretrain继承了的部分工作，并在其基础上进一步开发，形成支持多模态的预训练模型框架。 TencentPretrain有如下几方面优势: 可复现 TencentPretrain已在许多数据集上进行了测试，与原始预训练模型实现（例如BERT、GPT-2、ELMo、T5、CLIP）的表现相匹配 模块化 TencentPretrain使用解耦的模块化设计框架。框架分成Embedding、Encoder、Target等多个部分。各个部分之间有着清晰的接口并且每个部分包括了丰富的模块。可以对不同模块进行组合，构建出性质不同的预训练模型 多模态 TencentPretrain支持文本、图像、语音模态的预训练模型，并支持模态之间的翻译、融合等操作 模型训练 TencentPretrain支持CPU、单机单GPU、单机多GPU、多机多GPU训练模式，并支持使用DeepSpeed优化库进行超大模型训练 模型仓库 我们维护并持续发布预训练模型。用户可以根据具体任务的要求，从中选择合适的预训练模型使用 SOTA结果 TencentPretrain支持全面的下游任务，包括文本/图像分类、序列标注、阅读理解、语音识别等，并提供了多个竞赛获胜解决方案 预训练相关功能 TencentPretrain提供了丰富的预训练相关的功能和优化，包括特征抽取、近义词检索、预训练模型转换、模型集成、文本生成等 ||#框架

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