一份整理了机器学习入门学习资源的列表，涵盖注意力机制、性能优化、量化、长上下文和分布式计算等方面的论文、视频及代码库。
为新员工设计的机器学习课程，专注于语言模型，旨在平衡生产部署机器学习的相关论文和技术，以及对长期可扩展性重要的技术。
这是一个收录音频驱动手势生成相关论文的资源列表，提供实用的代码示例和实现，涵盖最新的研究成果并持续更新，旨在帮助研究人员和开发者深入了解和实验手势生成技术。
视觉与语言导航领域的精选资源库，汇集了最新的研究论文和代码，帮助研究人员和开发者快速了解和应用该领域的最新进展
该项目是关于世界模型的研究论文的集合，旨在提供对理论和应用的深入理解，并定期更新最新研究成果。
ML-Recipes是一个集合，包含多个独立的Python机器学习算法实现，提供易于理解和修改的代码示例，适合初学者和机器学习研究者，涵盖多种机器学习任务和技术。
Python 游乐园，旨在通过他人的代码让你学习 Python，而非从语法开始。提供互动性学习环境，允许用户更改或添加代码并进行测试，帮助用户遵循 Python 代码风格指南。
关于如何使用 Pydantic AI 和本地模型（如 Ollama 或其他 OpenAI 兼容模型）构建AI Agent的逐步教程。该教程提供了详细的指导，帮助用户理解如何将 Pydantic 与 AI 模型结合起来，并实现有效的数据验证和模型定义。
一个关于如何通过拍摄 ROM 芯片的显微照片来还原固件二进制代码的教程项目，提供从拍摄到提取二进制数据的完整流程和示例，适用于多种类型的 ROM 芯片。
News in AI是一个专注于人工智能的在线平台，提供最新的AI新闻、视频、工具和图像，旨在为用户提供全面的人工智能相关信息和资源。
该项目实现了简单的梯度下降问题，支持Python、Numpy、JAX、C++和Mojo等多种编程语言，展示了Mojo的性能优势，代码结构易于理解和扩展，适用于机器学习和优化问题的基础。
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该项目提供了多种基本数据结构和常见算法的简明示例，旨在帮助初学者和计算机科学学生理解和学习这些概念。它支持Python编程语言，包含了链表、栈、队列等基本数据结构的实现，以及排序、图形算法等常见算法的示例，易于理解和实践。
MLOPs Primer是一个资源集合，旨在帮助用户学习MLOps，包括教程、文章和工具，涵盖最佳实践和案例研究，适合初学者和从业者。
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。
