AI开发平台

Stable Diffusion：-已支持最新SDXL模型-集成C站，炼丹阁等模型库，全网最全模型一键使用，无需下载安装-云端部署，无需硬件，实现炼丹自由-算力充足，随上随有，不缺3090，更有A100等算力大卡

HuggingFace推出的大型语言模型（LLM）

这个存储库旨在作为一个最小的、可破解的和可读的示例来加载LLaMA (arXiv)模型并运行推理。

更好的数据会带来更好的性能模型。性能模型导致更快的部署。用更好的数据更快地从你的人工智能投资中实现价值。

在线运行开源机器学习模型

开源的机器学习模型监测和测试工具

iFlyCode 是科大讯飞最新推出的智能编程助手，基于讯飞星火认知大模型，可以帮助开发人员编程更轻松，创意更自由。该AI编程工具拥有代码生成、代码补齐、代码纠错、代码解释、生成单元测试等功能。iFlyCode的产品功能代码生成：智能触发，一键出“码”。可智能生成单行或函数级代码建议、根据注释、函数名自动生成代码、通过方法名、上下文等信息补齐代码选中段落：“码”上理解。类、函数及其作用逐一详解、支持逐行代码注释、学习海量范式，快速精准解读代码纠错：智能识别，便捷修正、精准定位拼写、语法、逻辑错误、提供针对性纠正建议、新老代码比较，支持一键修改单元测试：快速生成，自测无忧、选中代码，一键生成单测用例、支持多种主流单元测试框架、智能生成单元测试数据智能问答：专业知识，精准获取、支持选中代码提问、对话式自由问答、代码相关问题专业解答、IDE界面直接提问，无需切换

Sky-code 是 SingularityAI 研发的一款AI代码生成工具，支持各种主流编程语言，助力开发人员更快更好的编码。Sky-code 可以直接集成到编辑器中，无缝衔接在开发环境，在键入代码的同时，智能高效补全代码，提升工作效率，节省开发时间。 Sky-code 目前已经集成在了 Visual Studio Code 中，未来会支持更多平台和工具，如 Neovim、JetBrains IDE、Visual Studio 等。致力于为开发者解决琐碎的、重复性的代码工作，从而专注于更高价值的研发工作。简单易用SkyCode作为编辑器扩展提供服务，可以无缝融入到您的开发环境。提升工作效率节省开发时间，清晰直观的操作页面，一键快速生成您想要的代码，几乎不需要花时间学习。人工智能驱动SkyCode由SingularityAI自研的大模型提供支持，在GPT-3 13B基础上进行微调后重新训练，是国内最优秀的代码补全模型。

图像大厨Imgcook阿里巴巴出品的AI工具，能够将设计转换为代码，它可以帮助前端开发者提高开发效率，同时帮助公司降低人力成本。产品功能支持多种设计类型：使用插件导出设计或在Imgcook编辑器中上传设计文件。智能高可维护性：DOM 嵌套合理，相对定位布局，类名语义化和循环自动识别。支持10种类型的代码生成：官方提供了10种 DSL，如 react、rax、Vue 和小程序等，可以生成不同类型的代码。用户也可以自定义 DSL，生成满足自己需求的任何代码。集成到 R&D 流程：提供多种方式，可以在代码生成后无缝连接到你的 R&D 环节。自定义插件：在使用Imgcook导出生成的代码时，你可以使用自定义插件处理代码产品，例如自动将图片上传到你自己的图片空间，文件目录转换等。Imgcook CLI：Imgcook CLI 可以将 Imgcook 平台生成的代码产品集成到你的本地项目中，通过插件的能力将它们无缝集成到你的 R&D 流程中。Imgcook Visual Studio：为了匹配 VS Code 的强大工程能力，我们提供了 VSCode Imgcook 编辑器插件，你可以将设计工具导出的数据粘贴到 VSCode Imgcook 编辑器插件中，生成代码并将其导出到相应的文件夹目录。自定义组件：为了让开发者在 Imgcook 平台上使用自己的组件，我们提供了一个开放的材料系统，支持组件库的可配置、可识别、可干预、可渲染和代码输出。

代码小浣熊是基于商汤大语言模型的软件智能研发助手，覆盖软件需求分析、架构设计、代码编写、软件测试等环节，满足用户代码编写、编程学习等各类需求。办公小浣熊是基于商汤大语言模型的数据分析助手，可以通过用户的自然语言输入，自动将数据转化为有意义的分析和可视化结果。

Baidu Comate 是由百度研发的智能编码助手。基于文心大模型，结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据，为你生成更符合实际研发场景的优质代码。提升你的编码效率，释放“十倍”软件生产力。智能代码助手（Baidu Comate）是基于文心大模型，结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据，打造的新一代编码辅助工具。拥有代码智能、场景丰富、创造价值、广泛应用等多重产品优势，可实现“帮你想、帮你写、帮你改”的场景应用形态。提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。目前 Comate 支持100+主流编程语言，其中在 Go、Java、Python、JavaScript、C/C++ 、TypeScript编码场景表现更优。支持的的IDE有Visual Studio Code（兼容 1.70 及以上），JetBrains IDEs（兼容 2021.1 及以上，包含 IntelliJ IDEA、PyCharm、GoLand、WebStorm 等 JetBrains IDEs）。Comate的主要功能：AI自动生成代码：Comate可以理解整个方法、函数，并给出功能和完整逻辑的解释，还可以根据用户的自然语言描述生成完整函数。AI进行代码优化与修复：Comate能够识别代码中的错误，进行修复，并对代码进行优化。多语言与多IDE支持：Comate支持30多种主要的编程语言，并支持VS Code、Intellij IDEA、GoLang、PyCharm等主流IDE插件，用户可以直接安装使用。实时续写：在用户编码过程中，Comate能够实时生成完整的代码块。注释生成代码：用户在注释中用文字描述需求，Comate会自动生成相应的代码。对话式生成代码：通过自然语言对话，Comate可以直接生成所需的代码。生成单元测试：Comate能为单函数生成单元检测，也可以批量进行。注释生成：Comate会根据方法、函数、代码块等，生成符合规范、易于理解的注释。代码优化：Comate对坏味道代码可以进行优化，如拆分过长的函数，使得代码更清晰、易于理解。技术问答：用户在开发中遇到的问题可以在对话框中进行提问，Comate会第一时间给出解答。降本提效：使用Comate可以节省编写代码的时间，有更多的精力解决更大的开发问题。

通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错等。一、通义灵码官网及上手资料包1、产品官网：https://tongyi.aliyun.com/lingma/2、安装说明：https://tongyi.aliyun.com/lingma/download3、使用指南：https://help.aliyun.com/document_detail/2590615.html4、常见问题：通义灵码使用时启动、登录、账号等常见问题 https://help.aliyun.com/document_detail/2590620.html二、通义灵码用户原声测评对比通义灵码与githubcopilot的对比评测https://developer.aliyun.com/article/1380854全面开测：通义灵码与其他产品对比测评 https://developer.aliyun.com/article/1378958天天写Bug：国产智能编码Copilot评测-颜值篇https://zhuanlan.zhihu.com/p/665213689这次篇文章总共写了接5个小时 https://developer.aliyun.com/note/257417748基于通义灵码完成一次个人笔记 https://developer.aliyun.com/note/257415578三、通义灵码答疑钉钉群“通义灵码公测交流群”群的钉钉群号： 53770000738

CodeFuse是蚂蚁自研的智能研发助手，希望提升开发者效率，让写代码变得更简单，并已对外开源。用户可以通过CodeFuse使用代码补全、解释代码、代码优化以及生成单测等功能，以更快、更轻松地编写代码。

BitoAI简介Bito是一款由 AI 驱动的代码助手，旨在帮助开发人员自动执行任务并将生成代码的速度提高 10 倍。主要特点和优势包括：代码生成：生成代码、构建单元测试、创建代码注释、解释新代码以及检查安全漏洞兼容性：适用于 AppCode、GoLand、IntelliJ、PyCharm、PhpStorm、Rider、RubyMine 和 WebStorm隐私和安全：优先考虑用户隐私，从不存储或复制代码，始终对数据和日志进行加密Bito 的用例非常适合各种开发人员：寻求自动化日常任务和提高代码质量的软件开发人员希望通过 AI 帮助提高生产力和效率的开发团队旨在通过强大的代码助手增强其编码体验的个人程序员总的来说，Bito 为开发人员提供了一种用户友好且安全的解决方案，可以更快地生成代码并简化他们的工作流程。在这里特别说明的一点，它是一款免费工具，只需进行邮箱注册，即可使用。（可以直接在官网页面注册，也可以通过安装插件后，通过插件提示进行注册）Bito AI 目前支持 VS Code、Chrome 插件，以及 Jetbrains 的全系列 IDE，例如，IntelliJ IDEA、PyCharm 等，应该说足够覆盖大部分开发同学了。Bito 可以做哪些事情：生成代码：要求 Bito 使用自然语言提示生成任何语言的代码。（例如，编写一个 Java 函数将数字从一种基数转换为另一种基数）命令语法：询问任何技术命令的语法。（例如，How to set a global variable for git?”）测试用例：为代码生成测试用例。解释代码：解释所选代码。询问这段代码是如何工作的或者它做了什么。注释方法：为要添加到代码中的函数或方法生成注释。提高性能：询问如何提高给定代码的性能。检查安全性：询问所选代码是否存在任何已知的安全问题。学习技术概念：提出有关任何技术概念的问题（例如，解释 B+ 树、解释银行家算法）

CodiumAI是一款基于人工智能技术的编程句子补全工具，它的主要功能是提供句子级别的代码补全、自动命名和代码翻译功能，帮助开发者快速准确地生成代码。CodiumAI支持多种编程语言，如Python、Java、JavaScript等，并可以与多种编辑器和IDE集成，如VS Code、Sublime Text等。CodiumAI的最大优势是其强大的人工智能技术，它可以根据不同的场景和语言环境，智能地预测代码句子，提供更加精准、全面的代码建议。同时，CodiumAI还提供了自动命名和代码翻译功能，可以把代码的表达从一种语言转换为另一种语言，帮助跨语言编程的开发者提高编写效率。除此之外，CodiumAI还支持代码聚类和异常检测等功能，可以发现和提供解决措施，从而提高代码的质量和效率。另外，CodiumAI使用安全编码标准（SafeCode Standard），确保生成的代码符合安全标准，从而使代码更加安全可靠。

Codiga可以实时检测代码错误并反馈，有助于开发者快速识别和解决代码错误，提高编程的效率和准确度。其智能分析算法可以针对常见的代码错误及潜在的错误进行检测和应对，避免了代码错误导致的调试时间和精力浪费。其次，Codiga提供了智能编码助手的功能，可以帮助开发者在编写代码时提供更加智能的建议和提示，包括代码的预测、连续编辑、代码扩展等多种功能。Codiga的智能编码功能基于演绎理解（deductive understanding）算法，可以更好地理解代码背后的逻辑和规则，并给出针对性的建议。Codiga针对小团队和个人项目是免费的，可以帮助开发者在编写代码时更加高效和准确。Codiga目前只支持VS Code和IntelliJ IDEA，但是未来还将会拓展更多的IDE和编辑器，为更多的开发者提供高效的编码辅助服务。

Cursor.so采用了“预测型编码”(predictive coding)的方式，即根据已输入的代码，利用GPT-4模型的先知能力预测下一步编写的代码。这使得编写代码比以往更加自然而流畅，因为编辑器可以为用户提供关键字、代码结构、语法等的提示。此外，Cursor.so还可以通过分析你撰写的代码，洞悉代码的含义和用途，并为你提供优化建议。Cursor.so的使用非常简单，只需要打开编辑器，开始在其中键入代码，即可享受到其智能编辑的好处。它支持多种流行的编程语言，包括Python、Java、JavaScript等，同时也支持编辑Markdown、LaTeX等格式的文档。总的来说，Cursor.so作为一个全新的人工智能编程工具，不仅可大幅提升编程效率，还可以为编写高质量的代码提供巨大的支持。

CodeSnippets是指在编程中常用的可重复使用和共享的代码片段。它们可以包括一些常见的功能实现方法和算法，例如字符串操作、数组排序、数据结构等。CodeSnippets可以帮助开发人员提高开发效率，避免反复编写相同的代码，并且还可以减少错误和调试时间。CodeSnippets通常由开发人员创建和共享，以便其他人可以受益于他们的经验和知识。许多编程语言和IDE都支持CodeSnippets，使得开发人员可以轻松地在自己的项目中使用它们。总之，CodeSnippets是一种非常有用的工具，可以帮助开发人员更高效地编写代码。一些集成开发环境（IDE）和编辑器会提供 Code Snippets 的支持，允许用户自定义并快速插入这些代码片段，从而加快编码速度。另外，一些第三方工具也可能提供 Code Snippets 的库和管理功能，使用户能够更方便地查找和管理自己的代码片段。

OpenVoiceOS 是一个社区驱动的开源语音 AI 平台，用于使用 NLP、可自定义的 UI 以及对隐私和安全的关注跨设备创建自定义语音控制界面。

我们通过两个潜在代码生成 3D SDF 和纹理场。我们利用 DMTet 从 SDF 中提取 3D 表面网格，并查询表面点处的纹理场以获取颜色。我们使用在 2D 图像上定义的对抗损失进行训练。特别是，我们使用基于光栅化的可微分渲染器来获取 RGB 图像和轮廓。我们利用两个 2D 鉴别器，分别在 RGB 图像和轮廓上，对输入是真实的还是假的进行分类。整个模型是端到端可训练的。

Codeium是现代编码超级大国，是一个免费的人工智能代码完成工具。它支持超过20多种语言，并与您最喜欢的ide集成。Codeium由exfunction团队开发，以基础模型为基础，建立在整个行业的势头之上。我们意识到，结合生成模型的最新进展和我们世界一流的优化深度学习服务软件，可以以尽可能低的成本(或理想情况下，免费!)为用户提供高质量的基于人工智能的产品。

包含样式和关键字的参考，你可以使用MidJourney AI。还有页面显示分辨率比较，图像权重，以及更多!注意:这是一个GitHub存储库，这意味着它是某人创建并公开供任何人使用的代码。这些工具可能需要一些编码知识。

aiXcoder是一款利用人工智能技术提升编程效率的插件，旨在通过AI技术为开发者提供无限赋能。它是由硅心科技开发的核心产品，是国内首款基于深度学习的智能化软件开发工具。详细介绍：1. 技术创新：aiXcoder支持Python、C#、C++、Java、JavaScript、TypeScript、Go等多种主流编程语言。它能够实现代码自动生成、自动补全、智能搜索等功能，从而提升开发者的开发效率和代码质量。2. 使用体验：aiXcoder的特点是代码自动补全、相似代码智能搜索及编程大数据开发效能管理。在开发者编写代码时，aiXcoder能够自动预测后续可能要写的代码，并通过代码智能搜索推荐与当前程序功能相似的规范程序代码。3. 先进功能：aiXcoder XL是aiXcoder推出的国内首个基于深度学习的支持方法级代码生成的智能编程模型。这个模型能够同时理解人类语言和编程语言，根据自然语言功能描述一键生成完整程序代码，目前已在程序编写场景下完成应用测试，并即将以IDE插件形态推出支持商业编程的产品。4. 目标用户：aiXcoder主要面向编程开发人员，特别是那些需要提高编程效率和代码质量的专业开发者。它的多功能性和智能化特点使其成为了一个受欢迎的编程助手。5. 官方介绍：aiXcoder宣布推出「支持方法级代码自动生成」的深度学习代码生成模型 ——aiXcoder XL，该模型是国内首个能够根据开发者给出的“自然语言描述”一键生成“完整方法级代码”的智能编程应用。伴随AI和大数据技术在整体软件市场的应用，软件开发行业正迎来自己的“第三次工业革命”，AI 技术也开始在编码工作中发挥作用。今日，智能编程机器人提供商aiXcoder成功研发出国内首个基于深度学习的支持方法级代码生成的智能编程模型—— aiXcoder XL，模型能同时理解人类语言和编程语言，可根据自然语言功能描述一键生成完整程序代码(NL to Code）。该成果的诞生受到了鹏城实验室（中国）和百度飞桨深度学习框架的大力支持，是国内首个完全自主知识产权的方法级代码生成模型。目前aiXcoder XL已完成在程序编写场景下的应用测试，并即将以IDE插件形态推出支持商业编程的产品。

Play.ht AI驱动的语音生成器和逼真的文本到语音(TTS)音频转换器使用在线AI语音生成器和最佳合成声音，以MP3和WAV格式立即创建自然的、专业质量的音频。为视频、电子学习课程、播客、IVR系统等创建自定义画外音，支持超过132种语言和口音，并完全支持SSML。

昇思MindSpore是什么： 昇思MindSpore是华为推出的一款全场景AI计算框架，专为大数据处理和人工智能训练而设计。简介：昇思MindSpore是一个开源的深度学习框架，支持云、边缘和端侧等多种计算环境，致力于提供高性能、易用性和可扩展性。主要特点：多种并行能力：内置支持大模型训练的多种并行技术。分布式策略配置：提供简单易用的接口，快速实现高性能分布式训练。AI+HPC全流程可编程：支持函数可微编程，满足AI for Science场景下的异构并行加速需求。动静统一编程：与昇腾处理器最佳匹配，优化硬件性能，缩短训练时间，提升推理效率。主要功能：高性能分布式训练：简化大模型训练的并行化过程。灵活编程：适应AI科研和科学计算的灵活编程需求。硬件优化：针对昇腾处理器的优化，提升训练和推理性能。跨平台部署：支持在云、边缘和移动设备上的快速部署。使用示例：安装：通过提供的pip安装命令，从指定的源安装MindSpore，并根据需要配置环境变量。云平台使用：利用MindSpore云平台进行模型的快速创建、部署和管理。生态资源利用：访问和使用MindSpore提供的开源项目、案例集合和SOTA模型。总结：昇思MindSpore是一个高性能、全场景AI计算框架，具有强大的并行计算能力、灵活的编程模式和跨平台部署优势，旨在帮助开发者和科研人员高效地进行AI应用的创新和实现。

Datawhale是什么：Datawhale是一个专注于数据科学与人工智能领域的开源组织，致力于构建学习者社区，推动开源内容和学习方案的发展。简介：Datawhale作为一个开源组织，汇集了来自不同院校和企业的优秀学习者，以开源精神和探索精神为指导，促进人才培养和个人成长。主要特点：开源精神：以开源理念探索内容、学习和解决方案。社区驱动：由300+贡献者精心打磨，构建了活跃的学习社区。人才培养：赋能人才成长，建立人与知识、企业及未来的联系。主要功能：开源内容：提供51门以上开源学习教程，构建人工智能培养方案。开源书籍：出版了包括《机器学习公式详解》（南瓜书）、《EasyRL: 强化学习教程》（蘑菇书）、《Pandas数据处理与分析》（熊猫书）在内的多本书籍。组队学习：组织学习小组，促进学习讨论和共同进步。研究报告与青年团聚：举办AI人才成长论坛和开源集市，促进学术交流和人才发展。使用示例：学习资源获取：访问Datawhale获取开源教程和书籍，规划学习路线。参与社区：加入组队学习，与其他学习者一起交流和克服学习障碍。参与活动：参与Datawhale组织的线上或线下活动，如AI开发者大会、青年团聚等。总结：Datawhale是一个以开源为核心，专注于数据科学和人工智能领域的学习社区和组织，提供丰富的学习资源和活动，旨在帮助学习者成长，促进知识的共享与人才的发展。

AI大学堂是什么：AI大学堂是一个专注于人工智能领域的在线学习平台，提供多样化的课程和教学资源。简介：AI大学堂旨在为对人工智能感兴趣的学习者提供一个全面的学习环境，包括技术专业课、校招专区、公开课等多种形式的教学内容。主要特点：专注AI领域：所有课程和内容都围绕人工智能技术及其应用。多样化课程：提供从基础到高级的多个层次课程，满足不同学习者的需求。实践与理论结合：课程设计注重实践操作与理论知识的结合，帮助学习者深入理解AI技术。主要功能：技术专业课：涵盖AI核心技术的专业学习课程。直播预告：提供即将进行的直播课程信息，方便学习者提前安排学习时间。推荐课程：根据学习者的兴趣和需求推荐合适的课程。校招专区：为即将毕业的学生提供校招相关信息和准备课程。未来课栈：提供不同城市（如成都、上海）的线下课程和活动信息。AI公开课和创业课堂：提供公开课程和创业相关的教学资源。使用示例：学生：利用AI大学堂的课程地图和推荐课程，系统地学习AI知识。求职者：通过校招专区获取最新招聘信息和提升求职技能的课程。专业人士：参加直播预告中的课程，与行业专家互动，获取最新行业动态。创业者：通过创业课堂学习创业相关知识，为创业项目做准备。总结：AI大学堂是一个综合性的AI教育平台，提供丰富的技术专业课程、校招信息、公开课和创业指导，旨在帮助不同背景的学习者掌握人工智能知识，促进其在AI领域的职业发展和技术创新。

ShowMeAI知识社区是什么：ShowMeAI知识社区是一个专注于人工智能领域的在线学习平台，它提供了一系列由ShowMeAI研究中心与社区工程师合作开发的教程和资源。这些资源旨在帮助学习者从入门到精通，覆盖了人工智能的多个方面，包括深度学习、机器学习、大数据处理等。主要特点：大厂技术实现：提供一线工程师视角下的大厂AI业务落地方案，实现业务、方案、数据和代码的全面覆盖。深度学习教程：提供吴恩达深度学习专项课程的全套笔记解读，内容经过深度梳理，逻辑清晰，配以400张原创高清配图。图解式教学：通过图解、公式、案例和代码等方法，使抽象的算法和应用讲解变得直观易懂。实战导向：以案例和代码展示机器学习项目流程与应用细节，帮助学习者深入掌握建模解决方案和效果调优。数学与编程基础：梳理了AI所依赖的数学知识，包括线性代数、概率统计等，并提供Python编程和数据分析的图解教程。主要功能：提供深度学习、机器学习、数据分析、大数据技术等领域的系统性教程。通过图解和实战案例帮助学习者深入理解并应用相关知识。提供原创高清配图和精准示例代码，增强学习体验。强调实战技能的培养，使学习者能够构建并优化机器学习模型。使用示例：学习者可以通过访问ShowMeAI知识社区，选择感兴趣的教程系列，如“图解机器学习算法”或“机器学习实战”，跟随教程中的图解、公式、案例和代码进行学习。例如，通过“图解Python编程”教程，学习者可以快速入门Python，并掌握基础的编程技能。总结：ShowMeAI知识社区是一个资源丰富、易于访问的平台，适合所有希望深入了解和掌握人工智能技术的人士。它通过图解和实战案例，使得复杂的AI概念和技能变得易于理解和应用。无论是初学者还是有经验的专业人士，都能在这个平台上找到适合自己的学习资源，不断提升自己的AI技术能力。

与超过 950,000 名其他人一起学习 AI 的通用基础知识。The Elements of AI 是由 MinnaLearn 和赫尔辛基大学创建的一系列免费在线课程。我们希望鼓励尽可能广泛的人群了解什么是 AI、AI 可以（和不能）做什么以及如何开始创建 AI 方法。这些课程将理论与实践练习相结合，可以按照您自己的进度完成。

发展和连接全球人工智能社区DeepLearning.AI 是一家教育技术公司，通过世界一流的教育、实践培训和协作社区，让全球员工能够构建人工智能驱动的未来。我们的故事DeepLearning.AI 由机器学习和教育先驱吴恩达于 2017 年创立，旨在满足世界级人工智能教育的需求。DeepLearning.AI 在 Coursera 上创建了高质量的人工智能程序，在全球范围内获得了广泛的关注。通过提供教育平台和培养紧密联系的社区，DeepLearning.AI 已成为任何希望从事 AI 职业的人的途径。我们的生态系统我们是试图通过教育、商业等建立人工智能驱动的未来的公司生态系统的一部分。不知道从哪里开始？测试您当前的能力并创建您的个性化学习途径以成为机器学习专家。已经是机器学习从业者？确保您了解最新技术，并通过确定您的后续步骤来提升您的职业生涯。

面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 实现【重磅升级，新书榜第一】 第二版纸质书——《动手学深度学习（PyTorch版）》（黑白平装版） 已在 京东、 当当 上架。 纸质书在内容上与在线版大致相同，但力求在样式、术语标注、语言表述、用词规范、标点以及图、表、章节的索引上符合出版标准和学术规范。 第二版在线内容新增PaddlePaddle实现。 关注本书的中文开源项目和英文开源项目以及时获取最新信息。【第一版纸质书】 可在 京东、 当当、 天猫 购买全彩精装版； 或者在 京东、 当当、 天猫 购买黑白平装版。 [新书榜] [关于样书]【免费资源】 课件、作业、教学视频等资源可参考伯克利“深度学习导论” 课程大纲 中的链接（中文版课件）。 基于本书PyTorch版的教学视频在： B站； 基于本书较早草稿内容的教学视频在： B站 和 Youtube。

免费在线学习机器学习，从入门到高阶我被问到的最常见问题是：“我如何开始？”我对机器学习入门的最佳建议分为 5 个步骤：第一步：调整心态。相信您可以练习和应用机器学习。是什么阻碍了您实现机器学习目标？为什么机器学习不必那么难如何思考机器学习找到你的机器学习部落第 2 步：选择流程。使用系统流程来解决问题。应用机器学习过程第 3 步：选择一个工具。为您的关卡选择一个工具并将其映射到您的流程中。初学者： 维卡工作台。中级：  Python 生态系统。高级：R 平台。机器学习的最佳编程语言第 4 步：在数据集上练习。选择要处理的数据集并练习该过程。使用小型内存数据集练习机器学习真实世界机器学习问题之旅处理对你重要的机器学习问题第 5 步：建立投资组合。收集结果并展示您的技能。构建机器学习组合获得报酬以应用机器学习机器学习赚钱有关此自上而下方法的更多信息，请参阅：机器学习掌握方法程序员的机器学习我的许多学生都使用这种方法继续在 Kaggle 比赛中取得好成绩，并获得了机器学习工程师和数据科学家的工作。

深入研究神经网络的内部机制，发现这些灵活的学习工具实际上是如何工作的。

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Lightning AI快速训练、部署和开发人工智能产品的深度学习框架

LangChain开发由语言模型驱动的应用程序的框架

NLTKPython自然语言处理工具包

JAXGoogle推出的用于变换数值函数的机器学习框架

DL4J开源的使用JVM部署和训练深度学习模型的套件

NumPyPython科学计算必备的包

CaffeUC伯克利研究推出的深度学习框架

KerasPython版本的TensorFlow深度学习API

scikit-learnPython机器学习库

Apache MXNet免费开源的深度学习框架

飞桨PaddlePaddle开源深度学习平台

TensorFlowGoogle机器学习和人工智能开源库

使用方便可用于 Java、Scala、Python 和 R。MLlib 适合Spark的 API，并与 Python（从 Spark 0.9 开始）和 R 库（从 Spark 1.5 开始）中的NumPy互操作 。您可以使用任何 Hadoop 数据源（例如 HDFS、HBase 或本地文件），从而轻松插入 Hadoop 工作流。表现高质量算法，比 MapReduce 快 100 倍。Spark 擅长迭代计算，使 MLlib 能够快速运行。同时，我们关心算法性能：MLlib 包含利用迭代的高质量算法，并且可以产生比有时在 MapReduce 上使用的单遍近似更好的结果。无处不在Spark 在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes 上独立运行，或在云中针对不同的数据源运行。您可以使用其独立集群模式在EC2、Hadoop YARN、Mesos或Kubernetes上运行 Spark 。访问HDFS、 Apache Cassandra、 Apache HBase、 Apache Hive和数百个其他数据源 中的数据。

端到端机器学习框架PyTorch 通过用户友好的前端、分布式培训以及工具和库生态系统实现快速、灵活的实验和高效的生产。生产就绪借助 TorchScript，PyTorch 在 eager 模式下提供易用性和灵活性，同时无缝过渡到图形模式以在 C++ 运行时环境中实现速度、优化和功能。火炬服务TorchServe 是一种易于使用的工具，用于大规模部署 PyTorch 模型。它与云和环境无关，支持多模型服务、日志记录、指标和为应用程序集成创建 RESTful 端点等功能。分布式训练通过利用对集体操作的异步执行和可从 Python 和 C++ 访问的对等通信的本机支持，优化研究和生产中的性能。移动（实验）PyTorch 支持从 Python 到 iOS 和 Android 上的部署的端到端工作流。它扩展了 PyTorch API，以涵盖将 ML 整合到移动应用程序中所需的常见预处理和集成任务。强大的生态系统一个活跃的研究人员和开发人员社区已经建立了一个丰富的工具和库生态系统，用于扩展 PyTorch 并支持从计算机视觉到强化学习等领域的开发。本机 ONNX 支持以标准 ONNX（开放神经网络交换）格式导出模型，以便直接访问 ONNX 兼容平台、运行时、可视化工具等。C++前端C++ 前端是 PyTorch 的纯 C++ 接口，遵循已建立的 Python 前端的设计和架构。它旨在支持高性能、低延迟和裸机 C++ 应用程序的研究。云支持PyTorch 在主要云平台上得到很好的支持，通过预构建图像、GPU 上的大规模训练、在生产规模环境中运行模型的能力等提供无摩擦开发和轻松扩展。

用于创建可扩展的高性能机器学习应用程序Apache Mahout(TM) 是一个分布式线性代数框架和具有数学表达能力的 Scala DSL，旨在让数学家、统计学家和数据科学家快速实现他们自己的算法。Apache Spark 是推荐的开箱即用的分布式后端，或者可以扩展到其他分布式后端。具有数学表现力的 Scala DSL支持多个分布式后端（包括 Apache Spark）用于 CPU/GPU/CUDA 加速的模块化原生求解器

人人适用的人工智能数据科学最适合作为一项团队运动。我们不只是为每个人提供一些东西——我们为每个人提供一切。快速地、向前！两位创新者齐聚一堂，转变业务分析。Altair 收购了 RapidMiner。Altair 和 RapidMiner 有着相同的愿景，即让数据分析对所有用户都足够简单，但对所有企业都足够可扩展、受监管和安全。RapidMiner 是企业就绪的数据科学平台，可放大您的人员、专业知识和数据的集体影响，以获得突破性的竞争优势。RapidMiner 诞生于 2001 年多特蒙德大学的一个数据科学项目。我们的目标是忠于我们的学术根源，同时不断创新和发展，以实现我们重塑企业 AI 的使命，让任何人都有能力积极塑造未来。

Weka 3：Java 机器学习软件

数据挖掘，富有成果和乐趣开源机器学习和数据可视化。使用大型、多样化的工具箱以可视化方式构建数据分析工作流。交互式数据可视化通过巧妙的数据可视化执行简单的数据分析。探索统计分布、箱线图和散点图，或深入研究决策树、层次聚类、热图、MDS 和线性投影。甚至您的多维数据也可以在 2D 中变得有意义，尤其是通过巧妙的属性排序和选择。可视化编程交互式数据探索，可通过清晰的可视化进行快速定性分析。图形用户界面使您可以专注于探索性数据分析而不是编码，而巧妙的默认设置使数据分析工作流程的快速原型制作变得极其容易。将小部件放在画布上，连接它们，加载您的数据集并收获洞察力！老师和学生喜欢它在教授数据挖掘时，我们喜欢举例说明，而不仅仅是解释。Orange 在这方面做得很好。Orange 在世界各地的学校、大学和专业培训课程中使用，支持动手培训和数据科学概念的可视化说明。甚至还有专为教学设计的小部件。附加组件扩展功能使用 Orange 中可用的各种附加组件从外部数据源挖掘数据，执行自然语言处理和文本挖掘，进行网络分析，推断频繁项集和进行关联规则挖掘。此外，生物信息学家和分子生物学家可以使用 Orange 通过差异表达对基因进行排序并进行富集分析。

灵境矩阵是百度最新推出的面向各类开发者的文心插件开发平台。平台提供基于文心一言大模型的多样化的开发方式，支持广大开发者根据自身行业领域、应用场景，选取不同类型的开发方式、模板组件等进行接入，旨在打造更加场景化、行业化、定制化，更能满足用户需求的AI插件，包括能力模型类、数据类、应用类等插件，为C端用户提供更加优质服务。

好未来AI开放平台，依托多年教育行业经验与海量行业数据优势，深耕教育领域人工智能技术创新，为广大教育行业伙伴提供领先的AI能力与解决方案，助力教育智能化发展

一站式企业级大模型平台，提供先进的生成式AI生产及应用全流程开发工具链百度智能云千帆大模型平台现已正式面向企业和个人开放使用。百度智能云致力于为企业和开发者提供全球领先的人工智能、大数据和云计算服务，加速产业智能化转型升级

端脑科技是一个AIGC分布式算⼒⽹络平台服务商，致⼒于构建分布式算⼒⽹络，通过将分散的计算资源进⾏整合和优化,为用户提供强⼤的计算能⼒⽀持。• 超级 AI 绘图（Stable Diffusion / Stable Diffusion XL）• AI 大语言模型（LLaMA 2 / 通义千问等）• AI 开发环境（Jupyter，内置 Anaconda、Tensorflow、Torch 等开发环境）• 高级 AI 开发环境（Web SSH / SSH，内置 Anaconda、Tensorflow、Torch 等开发环境）• AI 私域视频创作（Zeroscope）

天壤小白是基于自研语言大模型应用的开放平台，帮助开发者和零编程基础人员轻松创建个性化的AI应用

全球领先的人工智能分析技术，国际顶尖的网络安全科研能力360安全大脑是应对网络攻击的雷达预警系统，是“看见”网络攻击的眼睛，是一个融合安全专家、海量多维度安全大数据、威胁情报、战略资源库、对抗知识库等核心能力的分布式智能安全系统，综合利用了物联网、移动通信、人工智能、区块链、云计算、大数据、边缘计算、网络安全(IMABCDE-S)等技术，从各自为战转向协同防御，实现更加智能化、整体化的国家网络安全防御策略。

讯飞AI服务市场为服务商提供持续的商机及全方位的赋能，同时也为想要进行智能化转型升级的企业提供全面的产品、解决方案。 更多产品及服务详见首页导航搜索，如未找到您所需产品，可移至首页右上黄色按钮-免费发布需求。

天猫精灵开放平台是由阿里巴巴集团推出的一款智能音箱开发平台，旨在提供一个完整的智能硬件生态系统，为开发者和合作伙伴提供全方位的技术支持和合作资源，以构建更加智能、智能化的生活场景。天猫精灵开放平台提供了一系列的API和SDK，提供自然语言处理、语音识别、语音合成、设备控制等方面的技术支持，让开发者能够在更短的时间内快速地打造自己的智能硬件产品。同时，平台上也提供了一些应用示例、技术文章和开发教程，可以帮助开发者更好地理解平台的工作机制和开发方式。通过天猫精灵开放平台，开发者可以与天猫精灵的硬件生态系统，以及阿里巴巴集团的在线服务强强联合，共同构建更加智慧化的智能生态，为全球消费者带来更加便捷、高效、智能的生活体验。

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和鲸科技是一家专注于“数据科学协同”的社区运营商和平台开发商。和鲸成立于2015年4月，以“Connect People with Data 人与数据的价值连接”为使命，帮助数据人才融入业务创新，帮助企业打通数据的价值闭环。ModelWhale，数据科学协同平台。将计算基础设施、模型开发环境和团队管理环境进行了深度的融合，提供了高度集成的能力和高度友好的体验，显著提高团队用数据、建模型、做业务的工作效率。和鲸社区，数据科学开源社区。聚集了30万+数据科学从业者及爱好者，数据人才在和鲸社区分享开源代码、复现实战案例、参与数据竞赛、记录成长历程。和鲸社区，帮助数据人才在交流中享受学习，在实践中快速成长。和鲸科赛，数据科学竞赛平台。提供完备、友好的竞赛管理系统，协助政府、企业、高校，通过数据竞赛，推动人才招募、品牌建设、数据开放，借助数据竞赛，培养懂业务、懂数据、会创新的“复合型人才”。

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专注计算机视觉领域技术研发Face++作为新一代人工智能开放平台，为开发者提供人脸识别、人像处理、人体识别、文字识别、图像识别等 AI 能力。

领先的人工智能开放平台小米小爱开放平台把小米在人工智能领域的技术积累对外输出，我们提供多种能力给开发者，帮助开发者实现更多可能

有道智云AI开放平台网易有道旗下一个为开发者、企业和政府机构等提供自然语言翻译、文字识别OCR等服务以及行业解决方案的云服务平台。致力于提供安全，可靠和高效的云服务。网易有道旗下一站式人工智能服务提供商，为政府、企业和开发者提供稳定可靠的基础AI能力基于网易有道在教育领域十余年积累的经验与数据，推出了多款面向教育领域的AI服务

聚焦于多媒体业务领域，基于多年的行业深耕，积累出丰富的技术成功与落地应用经验。可提供多媒体内容理解、音视频效率工具、语音/NLP/CV 能力组件等产品与服务，助力企业智能化升级，拓展智慧生产力。

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浪潮云，全球云服务商，作为中国分布式云的引领者，浪潮云致力于成为高品质云服务提供商，具备“专业、生态、可信赖”三大核心优势。为客户提供云网边端融合、云数智融合、建管运融合的全栈云服务，构建零信任的云数安全体系，打造新一代混合云 。

中国AI开源社区，汇聚开源模型和数据集等资源，让AI资源更方便获取。

AIZWS.NET 是 AI 中文社区（简称 AI 中文社），是国内一个学习交流 AI 人工智能技术的中文社区，AI 人工智能网站，用户在这里可以获取及贡献任何 AI 人工智能技术，我们追求自由、开放、乐于分享的多元化人工智能社区。

Datawhale是什么：Datawhale是一个专注于数据科学与人工智能领域的开源组织，致力于构建学习者社区，推动开源内容和学习方案的发展。简介：Datawhale作为一个开源组织，汇集了来自不同院校和企业的优秀学习者，以开源精神和探索精神为指导，促进人才培养和个人成长。主要特点：开源精神：以开源理念探索内容、学习和解决方案。社区驱动：由300+贡献者精心打磨，构建了活跃的学习社区。人才培养：赋能人才成长，建立人与知识、企业及未来的联系。主要功能：开源内容：提供51门以上开源学习教程，构建人工智能培养方案。开源书籍：出版了包括《机器学习公式详解》（南瓜书）、《EasyRL: 强化学习教程》（蘑菇书）、《Pandas数据处理与分析》（熊猫书）在内的多本书籍。组队学习：组织学习小组，促进学习讨论和共同进步。研究报告与青年团聚：举办AI人才成长论坛和开源集市，促进学术交流和人才发展。使用示例：学习资源获取：访问Datawhale获取开源教程和书籍，规划学习路线。参与社区：加入组队学习，与其他学习者一起交流和克服学习障碍。参与活动：参与Datawhale组织的线上或线下活动，如AI开发者大会、青年团聚等。总结：Datawhale是一个以开源为核心，专注于数据科学和人工智能领域的学习社区和组织，提供丰富的学习资源和活动，旨在帮助学习者成长，促进知识的共享与人才的发展。

Patreon是创作者建立会员资格的最佳场所，可以独家访问他们的作品，并与他们的社区建立更深层次的联系。

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飞桨PaddlePaddle是百度基于多年深度学习技术研究和业务应用打造的产业级深度学习平台。它是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台，集成了深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件。详细介绍：1. 技术创新：飞桨结合了百度在深度学习领域的技术积累，为用户提供了一个强大的深度学习框架。它不仅包括了核心的训练和推理框架，还提供了丰富的模型库和开发套件，使得用户能够方便地进行深度学习模型的开发和应用。2. 功能丰富：飞桨平台提供了全面的功能，包括但不限于核心框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件。这些功能的集成，使得飞桨能够满足从研究到生产的各种深度学习需求。3. 开源开放：作为一个开源平台，飞桨鼓励广泛的开发者社区参与，共同推动深度学习技术的发展和应用。它的开源特性也使得更多的研究人员和开发者能够访问和使用这个平台，促进了技术的共享和创新。4. 目标用户：飞桨面向广泛的用户群体，包括研究人员、开发者和企业。无论是进行学术研究还是商业应用，飞桨都能提供必要的工具和支持，帮助用户实现他们的深度学习项目。

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