Theano_Tutorial开源项目 – Theano深度学习教程

分享 GitHub 上一份开源免费的在线教程，涵盖了 PyTorch 基础知识、神经网络、计算机视觉、自定义数据集处理、模块化代码编写以及模型部署等内容。

txtai是一个基于Python的库，结合了Hugging Face Transformers、Sentence Transformers和FastAPI，旨在方便开发AI驱动的语义搜索应用。它允许用户构建强大的搜索引擎，支持多种文本嵌入模型，并提供快速的API接口，适用于实时搜索和索引。

利用 TripoSR 模型从 2D 图像中推断出 3D 形状和纹理数据。该项目通过深度学习技术，能够从单张2D图像生成高质量的3D网格，支持用户进行手动几何编辑和纹理烘焙，极大地提高了生成效果和灵活性。

nvcc4jupyter是一个用于Jupyter Notebook的CUDA C++插件，允许用户方便地在Jupyter环境中编写和执行CUDA C/C++代码，集成CUDA编译器，简化GPU编程与测试流程。

Chapyter 是 JupyterLab 的扩展，能将 GPT-4 无缝连接到编程环境，具备代码解释器，能够将自然语言描述翻译成 Python 代码并自动执行，提升编程效率和交互式学习体验。

Deep-Live-Cam 是一款基于深度学习算法的开源AI工具，支持实时人脸替换。用户仅需一张照片即可在视频聊天、直播等场景中实现换脸。该工具具有实时性、易用性、多平台兼容性，并内置防滥用机制。用户可以对替换后的面部特征进行自定义调整，包括肤色、光线、表情等参数，还内置多种风格的滤镜和特效。项目在GitHub上开源，支持自定义修改和二次开发。

该项目提供了现代深度学习技术在自然语言处理中的应用，包括多种模型和算法，结合实用代码示例，适用于多种NLP任务，文档易于理解，同时持续更新最新研究成果。

PyKEEN是一个用于训练和评估知识图谱嵌入（KGE）模型的Python库，支持多种SOTA算法，广泛应用于知识图谱补全、推荐系统和语义搜索等领域。它提供了丰富的API，支持大模型训练、评估和可视化，适用于学术研究和工业应用。

ppi_py是一个通过机器学习实现统计严谨的科学发现的包，支持预测驱动的推断方法，能够进行多种统计分析。

DeepPATH 是一个专门用于肺癌切片图像分类的深度学习项目。它利用先进的深度学习技术，能够高精度地识别和分类不同类型的肺癌。该项目是开源的，可在GitHub上公开使用，适用于医疗诊断、医学影像研究与开发、教育以及医疗影像软件的自动化分析集成。

Unstructured 是一款专为处理复杂文档设计的 Python 库，支持 PDF、PPT、Excel 等 100 多种格式的深度解析，尤其在金融合同信息抽取中准确率高达 96.8%。它结合了智能版面分析和多语言 OCR 技术，能够自动识别表格、公式、流程图等复杂结构，并提取文档的元数据，如作者、创建时间等。

Collie是一个多功能的AI模型训练与部署框架，旨在简化机器学习模型的开发和管理过程。它基于PyTorch，结合了DeepSpeed和MegatronLM，避免使用复杂的外部库，并提供用户友好的接口和多种内置工具。

LangGraph Multi-Agent Swarm是一个Python库，允许多个AI代理像团队成员一样协同工作。每个代理根据其专业知识自动接管对话，支持动态切换和无缝交接，确保对话的连贯性。该库支持短期和长期记忆，使对话更加连贯，并能记住最后一个活动的代理，即使对话被打断也能继续。此外，它还支持流式处理和人类-AI协作，允许用户自定义专家代理和交接方法。

Deep-tempest 是一个通过深度学习技术从 HDMI 信号的电磁辐射中恢复图像的项目。它基于 gr-tempest 项目（即 Van Eck Phreaking 或 TEMPEST 技术），通过深度学习显著提高了窃取图像的质量。项目展示了如何从 HDMI 电缆的电磁辐射中捕获屏幕图像，并通过深度学习模型进行图像恢复，将字符错误率从 90% 降低到不到 30%。项目提供了详细的代码、数据集和执行指南，用户可以通过配置环境并运行代码来复现实验结果。

wxauto 是一个基于 Python 的 Windows 微信客户端自动化库，旨在帮助用户通过编程方式实现对微信的控制。它基于 UIAutomation 技术，通过模拟用户在微信客户端的操作来实现自动化，支持发送和接收消息、文件等功能。该项目适用于 PC 微信 3.9.11.17 版本，提供了详细的文档和部署指南，方便用户快速上手和使用。