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编程之家(jb51.cc)编程百科栏目主要推荐程序员常用编程技术介绍，以下是人工智能相关编程语言，主要信息提供给程序员快速了解所需要学习的编程技术语言。
Deep Painterly Harmonization
Deep Painterly Harmonization 是论文”Deep Painterly Harmonization”的程序实现，包含代码和数据。
Facebook Horizon
Horizon 是一个开源的端到端的应用强化学习平台，在 Facebook 内部被大量使用。
phpword2vec 使用方法项目地址
phpword2vec php调用word2vec实现机器学习 使用方法 执行make进行编译 执行phpphpword2vec.php可以得到当前关键词的文档向量（该工具是把300维向量转化文档向量的工具）
VisualDL 组件graphscalarimagehistogramaudiohigh dimensional
VisualDL，即 Visualize the Deep Learning，是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，包含了
Tacotron 使用 pre-trained 模型
Tacotron 是完全端到端的文本到语音合成模型，主要是将文本转化为语音，使用了预训练模型(pre-trained)技术。
Petastorm <strong>Petastorm 的特性</strong><strong>Petastorm 架构</strong>
Petastorm 是由 Uber ATG(Advanced Technologies Group) 开发的开源数据访问库。这个库可以直接基于数 TB
Seldon Core
Seldon Core 是一个用于在 Kubernetes 上部署机器学习模型的开源平台。 机器学习部署面临许多挑战。 Seldon Core打算帮助应对这些挑战。它的高级目标是：
GraphPipe
GraphPipe 是甲骨文开源的通用深度学习模型部署框架。官方对 GraphPipe 的定义为，这是一种协议和软件集合，旨在简化机器学习模型部署并将其与特定于框架的模型实现分离。
Apache Hivemall
Hivemall 是一个可扩展的机器学习算法工具，可在 Apache Hive、Apache Spark 和 Apache Pig 上运行。
DeepCreamPy
DeepCreamPy 是一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去除马赛克，让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。
FBGEMM
Facebook 开源了 FBGEMM，一个针对服务器推理优化的高性能核心库。 与其他库不同，FBGEMM 最大程度优化了 CPU
Swift for TensorFlow
Swift for TensorFlow 为 TensorFlow 提供了一种新的编程模型，将 TensorFlow 计算图与 Eager
MLflow
MLflow 是由 Apache Spark 技术团队开源的一个机器学习平台，主打开放性： 开放接口：可与任意 ML 库、算法、部署工具或编程语言一起使用。
Infer.NET
Infer.NET 是一个在图形模型中运行贝叶斯推理的框架，它也可以用于概率编程。可以使用 Infer.NET
mmcv
mmcv 是用于计算机视觉研究的基础 Python 库，支持 MMLAB 中的许多研究项目，例如
TextWorld
TextWorld 是微软开源的一个可扩展的引擎，可用于生成和模拟文本游戏。你可以使用它来训练强化学习（RL）代理，以学习语言理解、记忆、规划和探索等。
OpenVINO Toolkit
OpenVINO Toolkit —— 深度学习部署工具包(Deep Learning Deployment Toolkit )。 该工具包能够让开发者通过与应用程序逻辑集成的高级 C++ 推理引擎 API 部署预训练的深度学习模型。
mmdetection
mmdetection 是一个基于 PyTorch 的开源对象检测工具箱，它提供了已公开发表的多种视觉检测核心模块，通过这些模块的组合，可以迅速搭建出各种著名的检测框架。
NumSharp
NumPy是在python中处理数据的最基本和最强大的包。 如果您打算从事数据分析或机器学习项目，那么对numpy的充分理解几乎是必须的。
Dopamine
Dopamine 是由 Google AI 实验室推出的一个基于 Tensorflow 的强化学习（RL）框架，旨在为新手和资深 RL
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