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黑洞资源笔记

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  1. TorchOpt：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习

    它包括两个主要功能：

    TorchOpt 提供了功能优化器，可以为 PyTorch 启用类似 JAX 的可组合功能优化器。使用 TorchOpt，可以轻松地在 PyTorch 中使用函数式优化器进行神经网络优化，类似于 JAX 中的Optax。

    借助函数式编程的设计，TorchOpt 为基于梯度的元学习研究提供了高效、灵活且易于实现的可微优化器。它在很大程度上减少了实现复杂的元学习算法所需的工作量。

  3. 黑洞资源笔记
    Squirrel Core：一个Python库，能让机器学习团队以协作、灵活和高效的方式共享、加载和转换数据 特性： SPEED：避免数据停顿，即昂贵的GPU在等待数据时不会空闲。 成本：首先，避免 GPU 停顿，其次允许对数据进行分片和集群，并将其存储和加载到包中，从而降低数据桶云存储的成本。 灵活性：使用灵活的标准数据方案，该方案适用于任何设置，包括多模式数据。 协作：以自助服务模式更轻松地在团队和项目之间共享数据和代码。

  4. Squirrel Core：一个Python库，能让机器学习团队以协作、灵活和高效的方式共享、加载和转换数据

    特性：
    SPEED：避免数据停顿，即昂贵的GPU在等待数据时不会空闲。

    成本：首先，避免 GPU 停顿，其次允许对数据进行分片和集群，并将其存储和加载到包中，从而降低数据桶云存储的成本。

    灵活性：使用灵活的标准数据方案，该方案适用于任何设置，包括多模式数据。

    协作：以自助服务模式更轻松地在团队和项目之间共享数据和代码。

  9. nni：轻量但强大的工具包，帮助用户自动的进行 特征工程，神经网络架构搜索， 超参调优以及模型压缩

  11. funNLP，几乎最全的中文 #NLP 资源库。包括中英文敏感词、语言检测、中外手机 / 电话归属地 / 运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取等内容

  12. Clone Wars，这个GitHub项目收录了100多个知名网站的克隆项目，包含教程、源码、Demo 演示、技术栈等内容，非常适合开发者研究学习