DeepCTR开源项目 – 深度学习点击率预测模型库

river-torch是一个基于PyTorch的Python库，专为在线深度学习而设计，支持实时数据的模型适应。它与River框架无缝集成，提供多种神经网络架构，并包含模型评估和性能监控工具。

machina是一个基于PyTorch构建的深度强化学习框架，旨在简化和加速深度强化学习算法的研究和开发。它提供了多种深度强化学习算法的支持，并具备高效的并行计算能力。框架采用模块化设计，便于扩展和定制，同时提供了丰富的文档和示例代码，帮助用户快速上手和深入理解强化学习原理。

整理了AI工程师相关知识和面试题列表，涵盖深度学习、机器学习、自然语言处理、推荐系统、搜索系统等相关知识内容，内容非常详细且图文并茂，方便在线阅读。

以爱丽丝漫游“可微分”仙境为比喻，向读者介绍神经网络领域的入门书，涵盖自动微分优化函数、序列、图、文本和音频处理的设计技术。

Jina AI 提供强大的多模态AI解决方案，旨在让每个用户、开发者和企业都能轻松访问AI生成的创造力和创新潜力。我们致力于 democratize 让AI技术普及，帮助个人和企业实现他们的目标。

基于 PyTorch 的音乐生成和文本到语音（TTS）系统的实现，该系统使用基于 LLaMA 的大型语言模型（LLMs），并支持在单个 RTX 4090 GPU 上少于 10 小时内训练音乐生成模型

WolongAI是一个基于create-react-app构建的网站，专注于提供与人工智能相关的解决方案和服务。用户可以通过访问网站，探索其多种功能和特性。

AnyModal是一个基于PyTorch的灵活多模态语言模型框架，支持轻松集成图像、音频等多种输入模态。它提供了模块化的架构设计，便于添加新的输入模态处理器和分词器，并拥有丰富的预训练模型库。AnyModal框架将多种输入模态直接融入大语言模型，适用于多模态数据的复杂任务。

MoveNet是一个基于深度学习的高效姿态检测模型，能够在PyTorch环境中实时估计人体姿态，支持多种输入格式，并能在多个设备上运行，包括移动设备。

简而言之，Jina AI 是一个多功能的人工智能平台，旨在为不同层次的用户提供服务，包括日常用户、开发者和大型企业。其核心使命是让更多人能够轻松地使用人工智能，让人工智能创造的无限可能性为所有人所用。具体来说，Jina AI 的特点包括：

AI-RecommenderSystem项目旨在整理和实现推荐系统领域的一些经典算法模型，提供多种推荐算法的实现，支持个性化推荐，并具备良好的可扩展性，方便用户添加新算法。同时，该系统还提供数据集的处理和分析工具，配备用户友好的接口，方便用户使用。

文本相似度（匹配）计算，提供Baseline、训练、推理、指标分析等功能，支持TensorFlow和Pytorch两个版本，适合不同需求的开发者使用。

PyTorch是一个开源的深度学习框架，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。

AI Anywhere是一个基于网络的平台，提供多种适用于企业和个人的AI解决方案。用户只需在网站上注册账户，登录后即可访问多种AI工具和服务。

Recrooit是一个允许用户通过将朋友和同事推荐给工作机会来赚取佣金的平台。用户可以免费注册，连接有才华的个人与合适的工作岗位，并在成功推荐后获得现金奖励。用户在获得批准后，可以浏览仪表板上的可用职位，选择合适的职位进行推荐。通过分享提供的独特推荐链接，用户可以将潜在候选人推荐给招聘方。如果被推荐的候选人被录用，用户将获得现金奖励，这些奖励可以随时通过PayPal或直接转账提取。