SynthMoCap是一个无需标记的全息动作捕捉项目，提供合成数据集，支持身体、面部和手部数据，适用于动作捕捉研究，结合了最新的计算机图形学技术。

AI to Data 是一个由人工智能驱动的数据生成器，允许用户为任何用例生成真实数据。它采用先进的AI技术生成可靠和安全的数据。用户只需注册或登录平台，提供自然语言查询以指定所需数据类型和行数，系统将生成请求的数据，用户可以以CSV文件格式下载。

2000 Hugging Face Prompts 是一份全面的资源，旨在帮助爱好者学习和实验 Hugging Face，使他们熟悉其在不同背景下的功能和应用。

Wale IDE是一个提供直观界面的平台，支持用户导入数据或创建新数据集，调节参数以优化提示，并查看提示执行历史。

Generated Photos是一个提供独特、无版权问题的模特照片的平台，这些照片完全由AI生成。用户可以从生产就绪的数据库中探索和下载各种多样的免版权肖像照片。用户可以通过高质量多样化照片的图库进行搜索，或实时创建独特模特。

llama2.go是一个基于LLAMA-2模型的纯Go语言实现，提供高性能的机器学习功能，易于集成，支持多种数据格式，适合在Go项目中使用。

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。

Dual-Radar 是一个专为无人驾驶技术开发的高质量双雷达数据集，旨在为深度学习模型提供真实场景下的目标检测与跟踪数据。该数据集涵盖多种无人驾驶场景，包含丰富的目标检测与跟踪标签，能够有效支持无人驾驶系统的训练与验证。