ML-NLP项目涵盖了机器学习和自然语言处理领域的基本知识点，并提供相应的代码实现，旨在帮助用户准备面试和学习相关内容。项目包含常见的算法与模型实现，适合各类学习者与求职者使用。
《机器学习100天》是一个旨在通过100天的练习来帮助学习者掌握机器学习的项目，包含实用的代码示例和学习资源。项目涵盖机器学习的多个主题和算法，适合初学者和中级学习者，逐步引导学习，并提供每日练习和示例代码，帮助巩固学习内容。
Adrenaline 是一款代码分析工具，帮助用户深入了解代码库。用户可以通过导入 GitHub 存储库或粘贴代码片段来使用该工具，Adrenaline 将分析代码并提供详细的信息和问题解答。
这是一本由李宏毅老师和Datawhale团队出品的电子书，整理了李老师的视频教程，涵盖深度学习的理论与实战，提供丰富的学习资源和配套代码，适合各层次的学习者。
Vector Space是一个精心策划和组织的知识库，通过我们的购买渠道（Gumroad），您可以终身访问。在这里，您可以找到关于AI工程的最有用和深入的资源。
关于使用RAG模式(Retrieval-Augmented Generation)的应用和资源的信息，包括关于RAG技术的综述，以及一些GitHub库和企业级应用的链接，这些应用使用RAG模型来增强自然语言处理和信息检索能力
该项目提供了在ACL 2022上展示的有限数据学习技术的资源和教程，帮助用户掌握相关方法。
该项目提供了多种梯度下降算法的实现，旨在高效优化机器学习模型的训练过程。
这个开源项目是一个示例应用程序，它主要使用Azure认知搜索进行检索，并使用Azure OpenAI大型语言模型来支持ChatGPT风格和问答体验。它展示了如何在Azure中运行检索增强生成模式的应用程序。此外，该项目还提供了各种OpenAI API的使用案例和教程。
一个包含双曲嵌入、双曲模型和双曲应用相关论文的综合资源库，旨在提供最新的研究成果和实用工具，帮助研究者和开发者更好地理解和应用双曲表示技术。
