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人工智能学习：涵盖数据分析、机器学习实战、线性代数基础、PyTorch深度学习框架、NLTK自然语言处理工具包和TensorFlow 2.x框架的使用。

开箱即用的OCR，支持80多种语言和所有流行的文字系统，包括拉丁文、中文、阿拉伯文、天城文、西里尔文等等。

一个能够将设计样稿转换成静态网站的神经网络。

RWKV（发音为RwaKuv）是一个具有出色大语言模型性能的循环神经网络（RNN），它也可以像GPT Transformer一样直接训练（可并行化）。我们现在处于RWKV-7 "鹅"阶段。因此，它结合了RNN和Transformer的优点——性能卓越、线性时间复杂度、常数空间复杂度（无键值缓存）、快速训练、无限上下文长度以及免费的句子嵌入。

让机器学习更亲切易用，就在网络上！

一系列示例应用，演示如何在 Android 和 iOS 上使用 Google 的 ML Kit API。

一款基于TensorFlow 1.10 API开发的中文古诗自动创作机器人，功能强大，持续维护更新中！欢迎Star，关注最新动态！

使用TensorFlow和智能手机传感器数据集以及LSTM循环神经网络进行人体活动识别示例。该示例对六种活动类别中的运动类型进行分类——Guillaume Chevalier

基于 Keras 和 Theano 的深度学习爵士乐生成！

PyTorch-Kaldi项目致力于开发最先进的DNN/RNN混合语音识别系统。其中，深度神经网络（DNN）部分由PyTorch管理，而特征提取、标签计算和解码则由Kaldi工具包完成。