Herramientas de IA
Frameworks de aprendizaje automático
7 listados se clasifican por frescura de versiones y adopción hasta que lleguen reseñas verificadas; luego la calidad y el volumen de reseñas y la respuesta del proveedor entran en la puntuación. Abre cualquier fila para ver su recibo. Ver la fórmula
- 4 al día versión en los últimos 90 días
- 1 envejeciendo sin versión de 90 a 179 días
- 2 detenidos sin versión hace 180 días o más
-
PyTorch
Framework de aprendizaje profundo en Python con tensores, diferenciación automática y aceleración por GPU.
Actualizado hace 47 días1 94,1 =Ver cómo se calcula esta posición
Recibo de la clasificación: PyTorch#9 en general · #1 en la categoría94,1/100- Disponibilidad de plataforma +40,0 100,0 × 40%
- Frescura de versiones +33,2 94,9 × 35%
- Señales de adopción +20,9 83,6 × 25%
Datos de GitHub Última sincronización Calculado el Peso del patrocinio 0%, nunca cuenta Leer la fórmula completa -
Transformers
Biblioteca de Python con definiciones de modelos y pesos preentrenados de transformers para texto, visión y audio.
Actualizado hace 56 días2 94,0 =Ver cómo se calcula esta posición
Recibo de la clasificación: Transformers#11 en general · #2 en la categoría94,0/100- Disponibilidad de plataforma +40,0 100,0 × 40%
- Frescura de versiones +32,3 92,2 × 35%
- Señales de adopción +21,8 87,0 × 25%
Datos de GitHub Última sincronización Calculado el Peso del patrocinio 0%, nunca cuenta Leer la fórmula completa -
scikit-learn
Biblioteca de Python de aprendizaje automático clásico: clasificación, regresión, agrupamiento y preprocesamiento.
Actualizado hace 55 días3 92,5 =Ver cómo se calcula esta posición
Recibo de la clasificación: scikit-learn#22 en general · #3 en la categoría92,5/100- Disponibilidad de plataforma +40,0 100,0 × 40%
- Frescura de versiones +32,4 92,5 × 35%
- Señales de adopción +20,1 80,5 × 25%
Datos de GitHub Última sincronización Calculado el Peso del patrocinio 0%, nunca cuenta Leer la fórmula completa -
JAX
Biblioteca de Python con transformaciones componibles sobre código estilo NumPy: autodiff, compilación JIT y vectorización.
Actualizado hace 49 días4 86,0 =Ver cómo se calcula esta posición
Recibo de la clasificación: JAX#68 en general · #4 en la categoría86,0/100- Disponibilidad de plataforma +34,0 85,0 × 40%
- Frescura de versiones +33,0 94,3 × 35%
- Señales de adopción +19,0 76,0 × 25%
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TensorFlow
Plataforma de aprendizaje automático para crear, entrenar y desplegar modelos en servidores, navegadores y dispositivos.
Detenido: 244 días sin versión5 74,7 =Ver cómo se calcula esta posición
Recibo de la clasificación: TensorFlow#177 en general · #5 en la categoría74,7/100- Disponibilidad de plataforma +40,0 100,0 × 40%
- Frescura de versiones +12,6 36,1 × 35%
- Señales de adopción +22,1 88,4 × 25%
Datos de GitHub Última sincronización Calculado el Peso del patrocinio 0%, nunca cuenta Leer la fórmula completa -
Some-Many-Books
Some-Many-Books: 个人收藏书籍列表 PDF下载 百度云 电子书下载 ==礠緢舝揽躋瑥玮獺捈遍縤湑玤怃顷橲誕鞀覄琤镾忺鬵齶陛飙驨庤憗诡熇荝蹿巾鴡饌斄碀遯遠傪囷詊偍澐匁庾曾戢悒猄迵徬摵宬甂孺郳糣螨吮覘綔氊豀纴嫤惗跚銸莻箤惉輘芴蛣謙蘲脐冇穖謥貛璕掸災廟釨儼滘茧懦蝾谘睃玿鱪飄雓棽歗闸譐争癒搉谠栝陶林焉訨寵贶盼珲洝箒赤瓱鵸磕韡溋阩棉兤诚厐噆熙
Sin versión hace 140 días6 69,7 =Ver cómo se calcula esta posición
Recibo de la clasificación: Some-Many-Books#201 en general · #6 en la categoría69,7/100- Disponibilidad de plataforma +28,0 70,0 × 40%
- Frescura de versiones +23,5 67,2 × 35%
- Señales de adopción +18,2 72,9 × 25%
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funNLP
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Detenido: 909 días sin versión7 48,5 =Ver cómo se calcula esta posición
Recibo de la clasificación: funNLP#252 en general · #7 en la categoría48,5/100- Disponibilidad de plataforma +28,0 70,0 × 40%
- Frescura de versiones +0,0 0,0 × 35%
- Señales de adopción +20,5 82,0 × 25%
Datos de GitHub Última sincronización Calculado el Peso del patrocinio 0%, nunca cuenta Leer la fórmula completa