SummonScript开源项目 – 清单流形模型的神奇工具

skfolio是一个基于Scikit-Learn构建的Python库，旨在帮助用户进行投资组合优化。它支持多种优化方法，并且易于与其他Python数据科学工具集成，提供灵活的API接口以满足不同的需求。

Time-LLM 是一个重新编程框架，用于将大型语言模型（LLMs）重新用于通用的时间序列预测，同时保持其骨干语言模型的完整性。

Pi 是一个专为软件工程师设计的 AI 开发工具，通过自动化评分系统和超过 30 个 AI 优化器的整合，解决 AI 应用开发中的质量不均和优化流程复杂的问题。它提供了一个完整的 ML 和数据科学工具包，旨在简化 AI 和搜索系统的接口，同时不牺牲其强大功能。模型迭代效率可提升 60% 以上。

micrograd是一个实现反向传播的自动梯度引擎，作为训练神经网络的核心代码，以其简洁和高效著称。它支持基本的神经网络操作和梯度下降，轻量级且易于集成到机器学习项目中。

RSP项目利用随机帧预测技术进行视觉表示学习，旨在提高学习效率，适用于各种视觉表示任务。

scaling-book 是一个全面的指南和资源库，专注于使用 JAX 扩展机器学习模型。它提供了详细的文档、实用的代码示例，涵盖了从基础到高级的扩展方法，并与现代机器学习框架和工具集成。该项目还支持社区驱动的更新和贡献。

LightGBM 中文文档项目旨在提供 LightGBM 的中文翻译文档，帮助中文用户更好地理解和使用 LightGBM。该项目涵盖了 LightGBM 的安装、配置、使用和优化，提供了详细的 API 文档和示例代码，并且持续更新和维护，紧跟 LightGBM 的最新版本。该项目由社区驱动，欢迎贡献和反馈。

Tilores 是一个为数据科学家设计的工具，能够将其连接到大型语言模型（LLM），以便搜索分散在多个源系统中的内部客户数据。通过统一检索客户数据，LLM 可以回答查询或为后续查询非结构化数据提供上下文。

KIM（知识引导模型）是一个创新的机器学习项目，旨在通过结合大型语言模型（LLM）和通用领域知识来增强行为克隆的性能。行为克隆是一种通过观察专家行为来学习决策策略的技术，而KIM通过引入结构化知识，显著提高了样本效率和鲁棒性，使其能够在少量演示数据下表现良好。KIM利用LLM生成策略结构，并通过少量演示数据进行微调，特别适用于需要专家演示的顺序决策任务，如月球着陆器和赛车任务。

fast.ai是一个提供实用深度学习、机器学习和人工智能课程与资源的网站，旨在让每个人都能轻松理解神经网络，无论其技术背景如何。该网站提供多种课程、教程和文章，涵盖AI和机器学习的各种主题。

SKY ENGINE AI 是一个前沿平台，专为数据科学家、AI开发者和研究人员设计，利用合成数据进行视觉AI深度学习。它能够在虚拟环境中生成和训练定制的AI模型，适用于汽车、医疗和国防等需要高保真视觉数据模拟的领域。

Tuktu是由UnderstandLing Intellect开发的一款多功能数据科学工具，被誉为数据科学领域的“瑞士军刀”。它支持大数据处理，集成了多种数据科学算法，提供了灵活的数据处理流程，并且易于扩展和定制。Tuktu适用于各种数据科学任务，从大数据分析到复杂的数据转换和清洗，再到新算法的开发和测试，甚至可以作为数据科学教育和研究的工具。

TorchGeo 是一个基于 PyTorch 的库，专门为处理地理空间数据的机器学习专家和遥感专家提供数据集、采样器、转换和预训练模型。它简化了复杂的地理空间数据处理操作，并提供了针对特定卫星传感器优化的预训练模型。TorchGeo 的目标是让机器学习专家更容易处理地理空间数据，同时让遥感专家更容易探索机器学习解决方案。

few-shot是一个基于PyTorch实现的小样本学习机器学习项目仓库。它提供了一个模块化和可扩展的框架，支持多种小样本学习任务，如分类和回归。项目包含预训练模型和数据集，便于快速实验，并提供数据加载、预处理和评估的实用工具。

TensorFlow是由Google开发的开源库，旨在简化机器学习模型的构建和部署过程，适合各种用户，从新手到专业数据科学家。