该项目旨在使用笔记本电脑在0.76秒内训练神经网络，使其在MNIST数据集上的准确率达到99%。
Okrolearn是一个由Okerew创建的机器学习库，旨在简化机器学习模型的构建和训练过程。它提供了一系列工具和功能，帮助开发者快速实现和优化机器学习算法，适用于研究和实际应用。
LLM Prompt & Model Playground 是一个让用户可以并排测试两个LLM提示、模型或配置的工具。它支持多种输入的实时测试，极大地加快了提示和模型的测试过程，并且提供了慷慨的免费使用额度。该项目由Context.ai开发。
Train A Model是一个平台，用户可以轻松快速地训练自己的Stable Diffusion模型，特别适用于Dreambooth应用。用户可以上传自己的图片，无需GPU或任何机器学习经验，即可训练自定义模型。平台支持上传超过10张高质量图片，经过裁剪后提交进行训练，最终用户将在24小时内收到可用于Stable Diffusion的模型文件。
Ollama是一个能创建、运行和共享自包含大型语言模型(LLM)的工具，将模型的权重、配置、提示等打包成自包含的文件，可以在任何地方运行。
这是一个基于TensorPack框架的实现与模型集锦，包含多种预训练模型，适用于图像处理和计算机视觉任务，易于扩展和自定义。
