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SciML/SciMLSensitivity.jl
DiffEq生态系统中的一个组件,用于实现科学机器学习(SciML)的敏感性分析。支持先优化后离散化、先离散化后优化、伴随方法等,适用于常微分方程、随机微分方程、时滞微分方程、微分代数方程等。
SciML/SciMLBenchmarks.jl
科学机器学习(SciML)基准测试、人工智能驱动的科学以及(微分)方程求解器。涵盖Julia、Python(PyTorch、Jax)、MATLAB、R
SciML/NonlinearSolve.jl
支持自动微分的高性能非线性求解器(牛顿法)与区间求根法(二分法、试位法),具备稀疏矩阵与牛顿-克雷洛夫法支持
SciML/LinearSolve.jl
LinearSolve.jl:Julia线性求解器高性能统一接口,可在因子分解法与Krylov方法间自由切换,支持预条件器集成
mlr-org/mlr3book
Bischl, B., Sonabend, R., Kotthoff, L., & Lang, M. (编). (2024). 《在R中使用mlr3的应用机器学习》. CRC Press. 在线版本。
ritesh-1918/HELPDESK.AI
一个全栈AI帮助台平台,利用机器学习、自然语言处理和OCR技术自动分析支持请求、检测相似事件,并帮助团队更快解决技术问题。
ajroetker/go-highway
一次编写SIMD,随处运行。支持AVX2、AVX-512或纯Go回退方案。类似Google Highway,但专为Go设计。