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开发框架
开发框架是一种软件重用技术，它为开发者提供了一套预构建的软件组件，用于快速构建和部署应用程序。这些框架通常包括库、工具、API和文档等，旨在简化开发过程并提高代码的可维护性和可扩展性。
简介：MLlib是 Apache Spark 的可扩展机器学习库，可用于 Java、Scala、Python 和 R。MLlib 适合Spark的 API，并与 Python（从 Spark 0.9 开始）和 R 库（从 Spark 1.5 开始）中的NumPy互操作 。您可以使用任何 Hadoop 数据源（例如 HDFS、HBase 或本地文件），从而轻松插入 Hadoop 工作流。
简介：Facebook团队开发的深度学习框架的官方网站。该网站提供了PyTorch的详细介绍、安装指南、教程、文档、社区支持和资源下载。PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究和开发。官网是学习、使用PyTorch及参与相关社区交流的重要平台。
简介：Lightning AI快速训练、部署和开发人工智能产品的深度学习框架， 一个基于PyTorch的AI开发平台，提供从模型建立、训练到部署的一站式解决方案。该平台旨在简化AI产品开发流程，支持分布式多GPU训练、云端无服务器部署等高级功能，并拥有丰富的预训练模型和示例代码。用户可以通过该平台快速构建和部署AI产品，同时享受企业级安全和支持。Lightning AI官网还提供了详细的文档、教程和社区支持。
简介：Apache Mahout(TM) 是一个分布式线性代数框架和具有数学表达能力的 Scala DSL，旨在让数学家、统计学家和数据科学家快速实现他们自己的算法。Apache Spark 是推荐的开箱即用的分布式后端，或者可以扩展到其他分布式后端。
简介：飞桨PaddlePaddle，中国首个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台。该网站提供了飞桨的详细介绍、安装指南、教程文档、模型库、开发者社区以及丰富的应用场景和案例。飞桨致力于推动深度学习技术的普及和应用，助力开发者快速实现AI创新。
简介：Altair公司推出的端到端数据分析与人工智能平台。该平台提供从数据准备、模型构建到部署的全流程解决方案，支持无代码到代码友好的体验，帮助企业和个人轻松实现数据驱动的决策和创新。
简介：Apache MXNet 1.9.1版本官网提供了该版本MXNet深度学习框架的详细信息。MXNet是一个灵活高效的深度学习库，适用于研究原型设计和生产。该版本官网包括安装指南、教程、API文档、社区支持等内容，帮助开发者快速上手并高效利用MXNet进行深度学习项目开发。
简介：一个提供开源数据挖掘和可视化工具的平台。该平台集成了丰富的数据分析、机器学习和数据挖掘算法，支持交互式数据探索、可视化编程和数据科学教育。用户可以通过图形用户界面轻松进行数据分析，无需深入编程知识，同时高级用户也可通过Python脚本进行自定义扩展。Orange广泛应用于学校、大学和专业培训课程，是全球数据科学领域的重要工具之一。
简介：提供了KNIME数据科学平台的全面概述。KNIME是一款开源且功能强大的数据科学工具，用户可通过拖放节点的方式构建数据分析流程，无需编程知识。官网详细介绍了KNIME的核心功能、产品形态、适用场景及优劣势，同时提供了下载、文档、教程和社区支持等资源，帮助用户快速上手并高效进行数据分析。
简介：提供高级神经网络API的开源项目平台。该平台支持TensorFlow、JAX和PyTorch等多个后端，允许用户以简洁的代码构建和训练深度学习模型。官网提供了详细的文档、教程、示例代码和社区支持，帮助开发者快速上手并实现深度学习项目的原型设计、调试、评估、应用和可视化。
简介：平台提供了丰富的学习资源和工具，包括在线视频课程、实验环境、代码示例和练习题。我们支持多种编程语言和开源框架，如 Python、TensorFlow 和 PyTorch，使用户能够根据自己的需求和偏好进行学习和实践。
简介：Python科学计算的核心库之一，其官网提供了NumPy的详细介绍、安装指南、文档教程、社区支持以及版本发布信息。NumPy支持高性能的多维数组对象及数组运算，广泛应用于机器学习、数据分析和科学计算等领域，是数据科学从业者的必备工具。
简介：谷歌开发的数值计算库的官方文档网站。JAX融合了自动微分和XLA加速功能，旨在加速NumPy并提供GPU/TPU支持。官网提供了JAX的详细文档、安装指南、教程、API参考以及性能优化等信息，帮助开发者高效利用JAX进行深度学习、科学计算等领域的研究和开发。
简介：一个面向机器学习的开源神经网络库网站，提供了基于C++构建的神经网络库和相关工具。该网站详细介绍了OpenNN的功能特点、算法工具、应用案例、用户库以及安装指南等内容。OpenNN旨在解决能源、市场营销、健康等领域的实际应用问题，支持多种神经网络架构，并以其高性能和易用性而受到开发者的青睐。
简介：DL4J 是一套在 JVM 上运行深度学习的工具，它是唯一一个允许你用 Java 训练模型并能够与 Python 生态系统互操作的框架。通过 CPython 绑定、模型导入支持和其他运行时（如 tensorflow-java 和 onnxruntime）的互操作性，实现这一功能。
简介：提供了丰富的文本处理和分析工具。官网包含了NLTK的详细文档、教程、示例代码和下载资源，涵盖了从词法分析、句法分析到语义理解等多个自然语言处理领域。NLTK是学习和研究自然语言处理的重要平台，广泛应用于教学、科研和实际应用中。
简介：LangChain开发由语言模型驱动的应用程序的框架，提供了基于大型语言模型（LLMs）开发应用程序的框架介绍。该框架简化了LLM应用程序的生命周期，包括开发、生产化和部署。官网详细介绍了LangChain的开源库、生态系统、快速入门指南、用例、表达语言以及安全最佳实践等内容，是学习和使用LangChain的重要资源。
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