Monolith开源项目 – 大规模推荐建模框架

该项目使用TensorFlow框架，通过卷积神经网络（CNN）来预测股票价格走势。其核心目标是识别可能导致股价上涨的模式，从而为投资者提供有价值的参考。项目结合深度学习技术，专注于从历史数据中挖掘潜在的股票价格变化规律。

这是一个专注于深度学习项目和教程的仓库，提供了各种深度学习技术的实际实现和深入见解。通过全面的教程、神经网络的实际实现、真实场景中的深度学习应用示例、易于理解的代码片段和笔记本，以及支持TensorFlow和PyTorch等流行深度学习框架，帮助用户深入学习和应用深度学习技术。

MLGB是一个包含50+点击率预估和推荐系统深度模型的、通过TensorFlow和PyTorch撰写的库，旨在提供高效的模型和工具，帮助开发者快速构建和优化推荐系统。

typical-sampling 是一个为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进自然语言处理工具，支持典型采样算法，旨在优化模型训练和推理过程，提供易于集成的 API 以提升开发效率。

该项目是一个机器学习教程的Notebooks集合，包含混合密度网络(MDN)等教程，旨在帮助用户理解和实践机器学习中的复杂概念。通过丰富的代码示例和详细解释，该项目适合初学者和进阶用户，能够作为学习、研究和开发机器学习算法的资源。

timeseries_gan是一个基于TensorFlow实现的生成对抗网络（GAN），特别是InfoGAN，专门用于处理一维（1D）时间序列数据。该项目旨在通过深度学习方法生成合成的时间序列数据，并支持使用潜在变量进行条件生成。此外，它还提供了可视化生成数据的工具，帮助用户分析和理解生成模型的行为。

Apple Silicon开发环境配置指南，为开发者提供在Apple Silicon芯片上安装和配置PyTorch、TensorFlow和JAX的指导，助力在M1/M2芯片上高效运行机器学习框架

astroNN是一个基于TensorFlow构建的深度学习库，专门为天文学家设计。它提供了丰富的预训练模型，适用于各种天文学任务，并支持高性能计算。astroNN还支持天文学数据的预处理和增强，易于集成到现有的天文学研究流程中，帮助天文学家更高效地处理和分析复杂的天文数据。

这个项目展示了如何在Google Cloud上使用TensorFlow、TFX和Vertex AI实现端到端的机器学习运维。它集成了自动化的数据摄取、模型训练和评估，并提供了监控和日志记录功能，展示了机器学习中的CI/CD最佳实践。

展示如何使用 TensorFlow 生态系统从 Transformers 构建视觉模型的机器学习管道，支持完整的 MLOps 流程，集成模型管理和监控功能。

DeepCTR是一个易于使用、模块化且可扩展的深度学习点击率（CTR）模型库。它提供了简洁的接口，支持多种基于深度学习的CTR模型，并能够与TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架无缝集成。其模块化设计允许用户灵活定制模型，同时其可扩展架构支持新模型和功能的添加，适用于推荐系统中的点击率预测任务。

RunPod是一个全球分布的云平台，专门用于运行AI推理和训练。它提供GPU实例，支持流行的框架如TensorFlow和PyTorch，使得AI工作负载的处理变得简单便捷。用户可以通过注册账号并登录，部署基于容器的GPU实例，选择不同的GPU类型和区域以满足特定需求。RunPod还提供无服务器GPU计算、各种应用的AI端点以及增强隐私和安全性的安全云选项。

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。

文本相似度（匹配）计算，提供Baseline、训练、推理、指标分析等功能，支持TensorFlow和Pytorch两个版本，适合不同需求的开发者使用。

deepcharacters是一个基于TensorFlow的开源项目，旨在实现从稀疏RGB摄像头实时生成角色的自由视角视频。该项目支持高精度动态建模和4K分辨率渲染，仅需4个摄像头视角和3D骨骼姿势即可生成逼真的角色视频。项目代码结构清晰，包含深度学习框架、自定义TensorFlow操作符和CUDA渲染器，适用于计算机视觉和AI领域的研究与开发。