：微软开发的用于生理数据处理和理解的深度学习框架

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

用Python和NumPy从头开发的深度学习框架

用Python和NumPy从头开发的深度学习框架作者语：为了完全理解某件事，你必须从头开始自己构建它。我曾经分析性地进行梯度计算，并认为 autograd 是一种魔法。所以这最初是为了理解 autograd 而构建的，但后来它的范围得到了扩展。你可能想知道，TensorFlow 和 PyTorch 之类的框架已经非常流行了，我为什么还要创建另一个呢？答案是这些代码库非常复杂，难以掌握。因此，我打算将此存储库用作一种教育工具，以了解这些巨型框架中的事情是如何工作的，其代码直观且易于阅读。 || #机器学习 #框架

是一个用于高吞吐量和低延迟实时数据处理的开放框架。它用于创建 Python 代码，无缝结合 LLM 应用程序的批处理、流处理和实

是一个用于高吞吐量和低延迟实时数据处理的开放框架。它用于创建 Python 代码，无缝结合 LLM 应用程序的批处理、流处理和实时 API。每当收到新的输入和请求时，Pathway 的分布式运行时 (-) 都会提供数据管道的最新结果。 Pathway 提供了 Python 中的高级编程接口，用于定义数据转换、聚合和数据流上的其他操作。借助 Pathway，您可以轻松设计和部署复杂的数据工作流程，从而高效地实时处理大量数据。 Pathway 可与各种数据源和接收器（例如 Kafka、CSV 文件、SQL/noSQL 数据库和 REST API）互操作，允许您连接和处理来自不同存储系统的数据。 Pathway 的典型用例包括实时数据处理、ETL（提取、转换、加载）管道、数据分析、监控、异常检测和推荐。Pathway 还可以独立为实时 LLM 应用程序提供轻型 LLMOps 堆栈的骨干。在 Pathway 中，数据以表格的形式表示。实时数据流也被视为表。该库提供了一组丰富的操作，例如过滤、联接、分组和窗口。

Rust写的深度学习框架

Rust写的深度学习框架该库旨在成为一个完整的深度学习框架，具有用 Rust 编写的极大灵活性。目标是满足研究人员和从业者的需求，使其更容易实验、训练和部署你的模型。特征： 1.灵活直观的自定义神经网络模块 2.无状态和线程安全正向传递 3.快速培训，全面支持，以及metricloggingcheckpointing 4.Burn-Tensor：支持自动比较、CPU 和 GPU 的张量库刻录数据集：具有多个实用程序和源的数据集库 | #框架

深度学习 PyTorch 框架

深度学习 PyTorch 框架描述：超口碑课程，手把手教你洞悉 PyTorch 模型训练过程，彻底掌握 PyTorch 项目实战。链接：大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程 #资源来自：雷锋频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

Python数据处理实战：基于真实场景的数据