وب سرویس مجید
کاربرد: این پروژه یک دورهٔ آموزشی کامل و گامبهگام برای یادگیری ماشین (Machine Learning) از مبتدی تا متوسط است. شامل ۱۲ هفته آموزش، ۲۶ درس، ۵۲ آزمون و تمرینهای عملی است که به زبان ساده و قابل فهم برای همه افراد، حتی افراد بدون پیشزمینهٔ قوی در ریاضیات یا برنامهنویسی، طراحی شده است. در چه شرایطی ...
این پروژه یک کتابخانهٔ قدرتمند برای پیشبینی سریهای زمانی با استفاده از یادگیری ماشین است کاربرد: این ابزار به تو اجازه میدهد تا مدلهای یادگیری ماشین را به صورت مقیاسپذیر و کارآمد برای پیشبینی دادههای سری زمانی — مثل فروش، تقاضا، دمای آب و غیره — آموزش بدی و اجرا کنی. در چه شرایطی بهتره استفاد ...
چه کاربردی داره؟ این پروژه به تو کمک میکنه تا پایههای یادگیری ماشین رو با درک عمیق از جبر خطی، حسابان، آمار و مبانی علوم کامپیوتر یاد بگیری. ایدهی اصلی اینه که قبل از پریدن به مدلهای پیچیده، بدونی چرا این مدلها کار میکنن. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر تازه وارد دنیای یادگیری ماشین شدی و ...
کاربرد: این پروژه به تو کمک میکنه تا مدلهای یادگیری ماشین رو از صفر و با استفاده از NumPy پیادهسازی کنی. اینجا همه چیز از رگرسیون خطی تا شبکههای عصبی عمیق، بدون استفاده از کتابخانههای آماده مثل scikitlearn یا TensorFlow، نوشته شده. هدف اصلی، درک عمیقتر از نحوه کار الگوریتمهاست. در چه شرایطی ب ...
این پروژه چیه؟ یک فرهنگ لغت جامع و سادهشده از اصطلاحات یادگیری ماشین است که به کاربران کمک میکند تا با مفاهیم پیچیده در حوزه ML به راحتی آشنا شوند. کاربرد: کمک به تازهواردان، دانشجویان و توسعهدهندگان برای درک سریعتر اصطلاحات فنی یادگیری ماشین بدون نیاز به جستوجوهای طولانی در منابع مختلف. در چه ...
این ابزار یک نمایش سلسلهمراتبی از ماتریس درهمریختگی (Confusion Matrix) است که به شناسایی الگوهای اشتباهات مدلهای یادگیری ماشین کمک میکند. کاربرد: این ابزار برای تحلیل عملکرد مدلهای طبقهبندی، بهویژه در دستهبندیهای پیچیده با دستههای زیاد یا سلسلهمراتبی، مناسب است. در چه شرایطی بهتره استفاده ...
این یک کتابخانهٔ قدرتمند و نوعامن در زبان خالص C (C99 و C11) است که مجموعهای از ساختارهای دادهٔ عمومی (مانند آرایهها، لیستها، هشها و درختها) را ارائه میدهد. این کتابخانه الهامگرفته از STL زبان C++ است و هدف آن فراهم کردن امکانات مشابه، اما در محیط C خالص بدون نیاز به کامپایلر C++ میباشد. کا ...
این پروژه به تو نشون میده چطور میتونی پایپلاینهای یادگیری ماشین رو با استفاده از آپاچی ایرفلو قویتر و قابل اعتمادتر کنی. ️ کاربرد: این پروژه بهت کمک میکنه تا فرآیندهای ML رو به صورت خودکار، قابل مدیریت و قابل ردیابی اجرا کنی. این کار باعث میشه مدلهات در محیط تولید (Production) بهتر عمل کنن و ک ...
این پروژه یک مجموعه دمو برای نمایش روشهای مختلف استقرار مدلهای یادگیری ماشین در محیط تولید است. کاربرد: این مخزن به تو کمک میکنه بدونی چطور یک مدل ML رو از مرحله توسعه به محیط واقعی (Production) منتقل کنی و در دسترس قرار بدی. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر داری یک مدل یادگیری ماشین میسازی و ...
این یک آموزش گامبهگام برای یادگیری MLIR (MultiLevel Intermediate Representation) است که توسط جاستین کان (j2kun) طراحی شده. این پروژه به برنامهنویسان کمک میکند تا با مفاهیم پایهای MLIR آشنا شوند، از جمله نحوه تعریف عملگرها، ساختارهای داده و تبدیل (pass) کدها. کاربرد: این آموزش برای توسعهدهندگان ...
چه کاری انجام میده؟ این یک بسته پایتون برای اتوماسیون یادگیری ماشین (AutoML) روی دادههای جدولی هست که بهصورت خودکار مهندسی ویژگی، تنظیم هیپرپارامترها، توضیح مدل و مستندسازی خودکار رو انجام میده. کاربرد: برای تحلیل دادههای ساختاریافته مثل فایلهای CSV، اکسل یا دیتابیسهای رابطهای مناسبه. میتونه ...
چه کاربردی داره؟ این یک چارچوب یادگیری ماشین در زبان برنامهنویسی Julia هست که به توسعهدهندگان و محققان کمک میکنه تا به راحتی مدلهای یادگیری ماشین رو آموزش بدن، ارزیابی کنن و مقایسه کنن. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر داری روی پروژههای علمی یا تحقیقاتی با Julia کار میکنی و نیاز به یک ابزار قد ...
این مجموعه شامل نمونههایی از اپلیکیشنهای عملی است که نحوه استفاده از APIهای ML Kit گوگل را در پلتفرمهای اندروید و iOS نشان میدهد. کاربرد: این پروژه به توسعهدهندگان کمک میکند تا ویژگیهای هوش مصنوعی مانند تشخیص چهره، خواندن متن (OCR)، تشخیص بارکد، ترجمه زبان، تشخیص حرکت و غیره را به راحتی در اپ ...
کاربرد: این پروژه یک کتابخانهٔ قدرتمند و کاربرپسند برای اجرای قابلیتهای هوش مصنوعی در برنامههای اندروید است. با استفاده از ML Kit، شناسایی متن، تشخیص بارکد، علامتگذاری تصاویر، تشخیص چهره و تشخیص اشیا به راحتی امکانپذیر میشود. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر داری یک اپ اندرویدی میسازی و می ...
تشخیص کلمات کلیدی در میکروکنترلرهای Arm CortexM این پروژه برای اجرای مدلهای یادگیری ماشین جهت تشخیص صدا (مانند "سلام دوست"، "روشن کن"، "خاموش کن") روی میکروکنترلرهای کممصرف CortexM طراحی شده است. کاربرد: این ابزار به توسعهدهندگان اجازه میدهد تا سیستمهای تشخیص صدا را بدون نیاز به اینترنت یا پردا ...
این پروژه یک مدل زبانی چندوجهی (Multimodal LLM) سریع است که بهطور خاص برای اجرا روی دستگاههای موبایل بهینهسازی شده است. کاربرد: این مدل میتواند همزمان با متن و تصویر کار کند و در برنامههای هوش مصنوعی روی گوشیهای هوشمند، تبلتها و دستگاههای کمقدرت استفاده شود. ️ در چه شرایطی بهتره استفاده بشه ...
این پلتفرم متنباز، گسترشپذیر و قابل سفارشیسازی برای ارزیابی و اندازهگیری مدلهای یادگیری ماشین درون خطوط لوله هوش مصنوعی طراحی شده است. کاربرد: این ابزار به محققان و توسعهدهندگان کمک میکند تا عملکرد مدلهای یادگیری ماشین را بهصورت دقیق، شفاف و قابل تکرار ارزیابی کنند. همچنین امکان مقایسه مدل ...
این یک کتابخانهٔ پایتونی برای امتیازدهی مدلهای زبانی ماسکشده (MLM) است که توسط آمازون توسعه داده شده. کاربرد: این ابزار به شما کمک میکنه تا با استفاده از مدلهایی مثل BERT، احتمال وقوع یک کلمه در جای خالی (ماسکشده) رو محاسبه کنید و بر اساس این اطلاعات، جملات یا پیشبینیها رو امتیازدهی کنید. در ...
این یک مجموعه منبعباز از پروژههای یادگیری ماشین است که موضوعاتی مانند شبکههای عصبی، بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی (NLP) را پوشش میدهد. کاربرد: این مخزن برای یادگیری، تمرین و مشارکت در پروژههای واقعی یادگیری ماشین طراحی شده. همچنین به توسعهدهندگان کمک میکند تا مهارتهای خود را در حوزه هو ...
کاربرد: این پروژه به عنوان یک منبع جامع برای آمادگی مصاحبههای شغلی در حوزههای یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) طراحی شده است. شامل توضیحات نظری، مفاهیم پایه، سوالات متداول مصاحبه و همچنین پیادهسازی عملی کدها با زبان پایتون است تا دانشجویان و مهندسان الگوریتم بتوانند هم تئوری ...
چه کاربردی داره؟ این پروژه نمونههای عملی برای پیادهسازی MLOps (ترکیب توسعه ماشین لرنینگ و عملیات فنی) ارائه میده، تا فرآیندهای توسعه، تست، استقرار و نظارت بر مدلهای یادگیری ماشین رو به صورت خودکار و قابل اعتماد مدیریت کنیم. ️ در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی تیمهای داده میخوان مدلهای ML ر ...
کاربرد: این پروژه یک دورهٔ جامع برای یادگیری MLOps (عملیات یادگیری ماشین) است که به شما کمک میکند تا چگونگی طراحی، توسعه، استقرار و بهروزرسانی برنامههای یادگیری ماشین با کیفیت تولید را بیاموزید. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر قصد دارید مدلهای یادگیری ماشین خود را از محیط آزمایشگاهی به محیط ...
این پروژه چیه؟ یک ریپازیتوری از مایکروسافت که به شما کمک میکنه تا با استفاده از Azure Machine Learning و Azure DevOps، عملیات MLOps رو پیادهسازی کنید. ️ کاربرد: این پروژه به شما کمک میکنه تا فرآیند توسعه، تست، دپلوی و نظارت بر مدلهای یادگیری ماشین رو به صورت خودکار و قابل اعتماد انجام بدید. همچن ...
این بستهٔ پایتون چیه؟ یک بستهٔ انعطافپذیر، قدرتمند و کارآمد برای شروع سریع پروژههای MLOps (Machine Learning Operations) هست که توسعه، استقرار و نظارت بر مدلهای یادگیری ماشین رو سادهتر میکنه. کاربرد: این بسته به شما کمک میکنه تا فرآیندهای MLOps رو به صورت استاندارد و خودکار پیادهسازی کنید — از ...
کاربرد: این دوره رایگان آموزش MLOps رو از پایه تا پیشرفته پوشش میده و به شما یاد میده چطور مدلهای یادگیری ماشین رو به صورت حرفهای توسعه، تست، استقرار و مانیتورینگ کنید. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر تو حوزه داده یا هوش مصنوعی کار میکنی و میخوای بدونی چطور مدلهات رو از محیط آزمایشگاهی به دنی ...
کاربرد: یک کتابخانهٔ یادگیری ماشین سریع و مبتنی بر C++ است که به صورت headeronly ارائه شده، یعنی نیاز به کامپایل جدا نداره و راحت تو پروژهها قابل استفادهست. این کتابخانه برای اجرای الگوریتمهای یادگیری ماشین با کارایی بالا طراحی شده و مناسب پروژههایی هست که به سرعت و کارایی زیاد نیاز دارن. در چه ...
یادداشتها و خلاصهای از مقالات مختلف یادگیری ماشین، بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی این پروژه برای کسانی مناسب است که میخواهند بدون خواندن کل مقالات طولانی، مفاهیم اصلی و نوآوریهای آنها را سریع متوجه شوند. کاربرد: این مجموعه یادداشتها به شما کمک میکند تا: مفاهیم پیچیده ML و CV را راحتتر ی ...
کاربرد: این پروژه هر هفته بهترین و جذابترین مقالات حوزه یادگیری ماشین را گردآوری و معرفی میکند تا دانشجویان، پژوهشگران و علاقهمندان بتوانند بهراحتی با آخرین پیشرفتهای این حوزه آشنا شوند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر دنبال بهروز بودن در دنیای پرشتاب یادگیری ماشین هستی، این پروژه بهترین م ...
کاربرد: این پروژه یه مخزن ۴۵۰ مورد استفاده عملی سیستمهای یادگیری ماشین از بیش از ۱۰۰ شرکت هست که به تو کمک میکنه تا بدونی چطور الگوریتمها رو تو دنیای واقعی پیادهسازی کنی! در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی میخوای بدونی چطور شرکتهای بزرگ مثل گوگل یا نتفلیکس ML رو تو محصولاتشون گذاشتن وقتی دار ...
این مجموعه گنجینهای از بیش از ۲۳۴ پروژه در حوزههای یادگیری ماشین, یادگیری عمیق, بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی است کاربرد: این مخزن به تو کمک میکنه تا با نمونههای عملی واقعی آشنا شی و مهارتهایت رو در حوزههای هوش مصنوعی تقویت کنی ️ در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر دانشجو هستی، دنبال پرو ...
این پروژه یک بسته قدرتمند برای یادگیری ماشین در زبان R است که امکانات گستردهای برای انجام آزمایشهای یادگیری ماشین فراهم میکند. کاربرد: این ابزار به شما امکان میدهد مدلهای مختلف یادگیری ماشین را در R آموزش دهید، ارزیابی کنید و مقایسه نمایید. همچنین از تنظیم هیپرپارامترها، اعتبارسنجی متقابل، و پی ...
کاربرد: این پروژه یک چارچوب یادگیری ماشین در زبان R است که طراحی مدرن و ماژولار داره و به توسعهدهندگان و محققان کمک میکنه تا آزمایشهای یادگیری ماشین رو به صورت کارآمد و قابل تکرار انجام بدن. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی با زبان R کار میکنی و نیاز به یک سیستم انعطافپذیر برای انجام مدلسا ...
این مجموعه شامل دستورالعملهای مستقل پایتون برای یادگیری ماشین است که به صورت شفاف و ساده نوشته شدهاند کاربرد: این پروژه به تو کمک میکنه تا با مثالهای عملی و کدهای آماده، مفاهیم یادگیری ماشین رو بهتر درک کنی و بدون دردسر شروع به پیادهسازی کنی در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی میخوای سریع یه ...
کاربرد: این پلتفرم یک فضای همکاری برای توسعهٔ پروژههای یادگیری ماشین است که امکان مدیریت دادهها، مدلها و آزمایشها را در یک محیط یکپارچه فراهم میکند. مثل یک Git برای ML، ولی با امکانات بیشتر برای تیمهای علمی داده. ️ در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی چند نفر روی یک پروژهٔ ML کار میکنند و نیا ...
کاربرد: این پروژه یک دفترچه یادداشت یادگیری ماشین است که به بررسی موضوعات متوسط تا پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین میپردازد. شامل تحلیل مقالات، توضیح الگوریتمها، و ارائه مثالهای عملی برای درک عمیقتر مفاهیم پیچیده است. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر قبلاً با مبانی یادگیری ماشین آش ...
کاربرد: این پروژه مجموعهای از منابع، تمرینها و تحقیقات مربوط به یادگیری ماشین (Machine Learning) رو فراهم میکنه. شامل لینکهای مفید، کدهای نمونه، و راهنمایی برای پیشرفت در حوزه ML هست. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر دنبال یه مسیر یادگیری ساختاریافته برای یادگیری ماشین هستی، یا میخوای تحقیقا ...
چه کاری انجام میده؟ این پلتفرم یک ابزار اوپس مالی (MLOps) منبع باز هست که به توسعهدهنگان کمک میکنه تا به سرعت برنامههای یادگیری ماشینی رو بسازن، مدیریت کنن و در تمام مراحل چرخه حیاتشون اجرا کنن. MLRun با محیط توسعه و سیستمهای CI/CD یکپارچه میشه و فرآیند تحویل دادههای تولیدی، خطوط لوله مدلسازی (ML pi ...
کاربرد: این سرور یک پلتفرم قدرتمند برای استقرار و اجرای مدلهای یادگیری ماشین است . با استفاده از MLServer، میتونی مدلهای مختلفی رو از چارچوبهای محبوب مثل TensorFlow، PyTorch، Scikitlearn و غیره روش اجرا کنی و از طریق API بهشون دسترسی داشته باشی . در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی نیاز داری چن ...
کاربرد: این پروژه مجموعهای از مقالات مروری (Survey Papers) در حوزههای مختلف یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مثل یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی کامپیوتر (CV)، گرافها، یادگیری تقویتی و سیستمهای توصیهگر رو جمعآوری کرده. این مقالات به تو کمک میکنن تا بدون خوندن صدها مقاله تحقیقاتی، یک د ...
چارچوب چندرسانهای MLT یک پلتفرم منعطف و قدرتمند برای توسعهٔ برنامههای مربوط به ویرایش، پخش و پردازش رسانه است. این چارچوب با پشتیبانی از فرمتهای صوتی و تصویری متعدد، ابزارهای قوی برای مدیریت جریانهای چندرسانهای فراهم میکند. کاربرد: این فریمورک عمدتاً در سیستمهای ویرایش ویدیو، پخش زنده، تولید مح ...
کاربرد: این کتابخانه به تو اجازه میده که از زبان اسکریپتنویسی Lua (از نسخههای ۵٫۱ تا ۵٫۴ و همچنین LuaJIT و Luau) در زبان Rust استفاده کنی، با پشتیبانی کامل از قابلیتهای مدرن مثل async/await . این یعنی میتونی اسکریپتهای Lua رو در کد Rust اجرا کنی، بین دو زبان داده رد و بدل کنی و حتی توابع غیرهمز ...
کاربرد: این پروژه یک دانشگاه متنباز برای یادگیری ماشین است که به افراد کمک میکنه بدون نیاز به دانشگاه سنتی، مفاهیم ML رو از پایه تا پیشرفته یاد بگیرن. شامل دورهها، تمرینها، پروژهها و منابع ساختاریافتهست. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر میخوای وارد حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بشی، بدون ...
کاربرد: این مجموعه شامل تصاویر و الگوهای آماده از مباحث یادگیری ماشین و علوم داده است که میتونی برای بهبود نوشتههای علمی، ارائهها، مقالات یا مستندات استفاده کنی. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی داری روی یه پروژه تحقیقاتی، مقاله یا گزارش فنی کار میکنی و نیاز داری مفاهیم پیچیده یادگیری ماشین ...
این پروژه یک نمونه کاربردی از اتوماسیون فرآیند یادگیری ماشین با استفاده از پایتون است که تمام مراحل استاندارد یک پروژه ML را در یک Jupyter Notebook پیادهسازی میکند و در نهایت مدل آموزش دیده را به صورت یک سرویس RESTful روی Kubernetes مستقر میکند. کاربرد: این پروژه به توسعهدهندگان و دانشمندان داده ...
یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) مبتنی بر وب برای متخصصان یادگیری ماشین و علم داده کاربرد: این ابزار یک محیط کامل و آماده برای کارهای علم داده، یادگیری ماشین و تحلیل داده فراهم میکنه. شامل ابزارهایی مثل Jupyter Notebook، VS Code، TensorBoard و پکیجهای پایتون محبوب مثل Pandas، NumPy، Scikitlearn و PyTor ...
کاربرد: این کتابخانه یک ابزار چندمنظوره برای پردازش صوت با استفاده از چارچوب MLX اپل است و قابلیتهای تبدیل متن به گفتار (TTS)، گفتار به متن (STT) و گفتار به گفتار (STS) را فراهم میکند. ️، ️، ️️️ در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر دستگاه شما از تراشههای Apple Silicon پشتیبانی میکنه، این کتابخانه ...
این یک سرور API با عملکرد بالا است که رابطی سازگار با OpenAI برای مدلهای MLX فراهم میکند. با استفاده از پایتون و چارچوب FastAPI ساخته شده، راهحلی کارآمد، مقیاسپذیر و کاربرپسند برای اجرای محلی مدلهای بینایی و زبان مبتنی بر MLX با رابط OpenAI ارائه میدهد. کاربرد: این ابزار برای توسعهدهندگان و ت ...
کاربرد: این کتابخانه شامل ماژولهای کمکی و تکمیلی برای کتابخانههای تحلیل داده و یادگیری ماشین در پایتون مثل scikitlearn و pandas است. ابزارهایی مثل الگوریتمهای یادگیری ماشین، روشهای ترکیب مدل، تحلیل قواعد انجمنی و تجسم داده را فراهم میکند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی داری روی پروژههای ...
کاربرد: این پروژه مجموعهای از جدیدترین دورههای یوتیوب در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی رو جمعآوری کرده تا به راحتی بتونی به محتوای آموزشی باکیفیت دسترسی داشته باشی. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر دنبال یادگیری عملی و رایگان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستی، این لیست زمانی عالیه که: تازه وار ...
کاربرد: این ابزار یک جعبهابزار متنباز برای درک حرکت (action understanding) در ویدیوهاست که بر پایهٔ PyTorch ساخته شده. ️ به شما کمک میکنه تا مدلهای یادگیری عمیق برای شناسایی حرکات، تشخیص فعالیتهای انسانی و تحلیل ویدیو پیادهسازی کنید. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی روی پروژههای مرتبط با ...
این پروژه یک مدل زبانی بزرگ چندوجهی (Multimodal) مبتنی بر فناوری Diffusion است که به صورت متنباز منتشر شده است. کاربرد: این مدل میتواند هم متن و هم تصویر را درک و تولید کند و برای کارهایی مثل تولید تصویر از روی متن، توصیف تصاویر، یا پاسخگویی به سوالات چندوجهی استفاده شود. در چه شرایطی بهتره استفاد ...
کاربرد: این ابزار یک جعبهابزار چندحالته هوشمند و مولد برای ایجاد محتوای هوش مصنوعی نسل جدید (AIGC) هست. با استفاده از مدلهای پیشرفته مثل مدلهای دیفیوژن، میتونی تصاویر رو از متن تولید کنی، ویدیوها و تصاویر رو بهبود بدی، رنگآمیزی کنی، بازسازی کنی و خیلی کارهای دیگه. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه ...
این یک سیستم مدیریت برای یک فروشگاه کوچک در قالب اپلیکیشن ویژه ویچت (小程序) وِچات است کاربرد: این پروژه به تو کمک میکنه تا بتوانی به راحتی محصولات، سفارشات، کاربران و موجودی فروشگاه خود را مدیریت کنی، همه اینها در کنار یک بکاند قدرتمند و سبک در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر داری یک فروشگاه کوچک ...
چه کاری انجام میده؟ MMAudio یک مدل چندوجهی (Multimodal) هست که برای تولید صدا از ویدیو با کیفیت بالا طراحی شده. این مدل با ترکیب اطلاعات بصری از ویدیو، صدای واقعگرایانه و هماهنگ با صحنه رو تولید میکنه — مثل صدای پاهای یک نفر هنگام راه رفتن، صدای باران همراه با صحنه بارانی، یا موسیقی مناسب یک صحنه ...
کاربرد: این فریمورک به تو کمک میکنه تا مدلهای یادگیری عمیق ساخته شده با ابزارهای OpenMMLab رو برای محیطهای مختلف مثل دستگاههای لبه (edge)، موبایل و سرورهای استنتاج بهینهسازی و استقرار بدی در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی میخوای مدلهای تشخیص اشیا، تقسیمبندی معنایی یا دیگر مدلهای بینایی ...
کاربرد: این پروژه یک ابزار قدرتمند برای تشخیص اشیا در تصاویر و ویدیوهاست که توسط OpenMMLab توسعه داده شده. ️ با استفاده از فریمورک PyTorch، امکان آموزش و ارزیابی مدلهای مختلف یادگیری عمیق مثل YOLO، SSD، Mask RCNN و غیره را فراهم میکند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی نیاز به یک راهحل انعطاف ...
این پروژه یک پیادهسازی ساده و شفاف از یک لایه از MMDiT (Multimodal Diffusion Transformer) که در Stable Diffusion 3 معرفی شده، را در PyTorch ارائه میدهد. کاربرد: این ماژول برای تحقیقات و توسعه مدلهای تولید تصویر مبتنی بر دیفیوژن و ترنسفورمر مناسب است. به شما کمک میکند تا ساختار MMDiT را درک کنید ...
کاربرد: این ابزار به شما کمک میکنه تا مدلهای یادگیری عمیق رو بین چارچوبهای مختلف مثل PyTorch, TensorFlow, Keras, Caffe, MXNet, ONNX و CoreML تبدیل کنید. همچنین امکان بازدید بصری از معماری مدل و تحلیل ساختار شبکه رو فراهم میکنه. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی که میخواید یک مدل آموزش دیده د ...
این یک کتابخانهٔ پایهای و قدرتمند برای آموزش مدلهای یادگیری عمیق است که توسط تیم OpenMMLab توسعه داده شده. کاربرد: این کتابخانه به توسعهدهندگان و محققان کمک میکنه تا به راحتی مدلهای یادگیری عمیق، بهویژه در حوزهٔ بینایی کامپیوتر، طراحی، آموزش و ارزیابی کنند. قابلیت مدیریت آسان دادهها، مدلها، ...
کاربرد: این چارچوب یک پلتفرم ماژولار برای تحقیقات چندوجهی دیداری و زبانی (vision & language) از تیم تحقیقات هوش مصنوعی فیسبوک (FAIR) هست. به محققان کمک میکنه تا مدلهای ترکیبی تصویر و متن رو به راحتی پیادهسازی، آزمایش و مقایسه کنند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی روی پروژههایی مثل پاسخدهی ...
این پروژه یک وبلاگ مدرن با قابلیتهای پیشرفته است که با فریمورک Vue.js نسخه 2 ساخته شده و از SSR (اجرای سمت سرور) و PWA (اپلیکیشنهای وب پیشرونده) پشتیبانی میکند. کاربرد: این پروژه برای ایجاد وبلاگهای شخصی یا حرفهای مناسب است که نیاز به سرعت بالا، سئوی عالی و تجربه کاربری شبیه اپلیکیشن دارند. در ...
این یک وبلاگ مبتنی بر Vue.js نسخه ۲ با قابلیت اجرای سمت سرور (SSR) است که عملکرد بهتر در موتورهای جستجو و تجربه کاربری سریعتر را فراهم میکند کاربرد: این پروژه برای ایجاد وبلاگهای شخصی یا حرفهای مناسب است که نیاز به بهینهسازی برای سئو (SEO) و بارگذاری سریع صفحات دارند در چه شرایطی بهتره استفاده ...
چه کاری انجام میده؟ این ابزار یک کیت قدرتمند برای مدلهای تولید محتواست که با استفاده از PyTorch و MMCV ساخته شده. ️ به شما کمک میکنه تا مدلهای تولید تصویر مثل GAN، VAE و سایر مدلهای مدرن رو به راحتی آموزش بدید، ارزیابی کنید و استفاده کنید. کاربرد: توسعه و آزمایش مدلهای تولید تصویر، بازسازی تصاو ...
این یک راهحل برای ساخت ورودی نوع range (میله لغزان) در وب است که هیچ وابستگی به کتابخانههای دیگر ندارد. کاربرد: این ابزار به تو اجازه میده تا یک ورودی عددی با محدوده مشخص (مثل ۰ تا ۱۰۰) بسازی که کاربر بتواند با کشیدن گردنده، مقدار رو تنظیم کنه — مثل تنظیم صدا یا روشنایی. در چه شرایطی بهتره استفاد ...
کاربرد: یک فریمورک کلیدمقدار سبک و بسیار کارآمد برای دستگاههای موبایل که توسط تیم ویچت (WeChat) توسعه داده شده. این ابزار به جای استفاده از SQLite یا فایلهای XML، از حافظه نگاشت (mmap) برای ذخیرهسازی دادهها استفاده میکند و عملکرد خواندن و نوشتن را بهطور چشمگیری بهبود میدهد. در چه شرایطی بهتر ...
این ماژول برای کنترل از راه دور آینه جادویی (Magic Mirror) طراحی شده است. با استفاده از این ماژول میتوانید آینه جادویی خود را خاموش، راهاندازی مجدد یا پیکربندی کنید، بدون اینکه نیاز باشد مستقیماً به دستگاه دسترسی فیزیکی داشته باشید. کاربرد: این ماژول به شما اجازه میدهد تنظیمات آینه جادویی را از ط ...
کاربرد: این ابزار یک کتابخانهٔ قدرتمند برای تشخیص، شناسایی و درک متن در تصاویر است. با استفاده از مدلهای یادگیری عمیق، میتونه متنهای موجود در تصاویر واقعی رو تشخیص بده، کلمات رو استخراج کنه و حتی معنای متن رو درک کنه. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی نیاز داری متنهای داخل تصاویر مثل عکسهای ...
مدیریت بستههای MagicMirror رو با این ابزار راحتتر کن! کاربرد: این ابزار به تو کمک میکنه به راحتی ماژولها و بستههای مختلف رو به نمایشگر هوشمند MagicMirror اضافه، بهروزرسانی یا حذف کنی، بدون نیاز به دستکاری دستی فایلها و دستورات پیچیده. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی داری روی پروژه MagicM ...
کاربرد: این ابزار یک جعبهابزار قدرتمند برای تشخیص وضعیت بدن (Pose Estimation) در تصاویر و ویدیوهاست. با استفاده از مدلهای یادگیری عمیق، میتونه نقاط کلیدی بدن مثل مفاصل، چشمها، زانوها و غیره رو تشخیص بده. همچنین شامل بانکهای آزمون (Benchmark) برای مقایسه عملکرد مدلهاست. در چه شرایطی بهتره استفا ...
کاربرد: این ابزار یک جعبهابزار قدرتمند برای پیشآموزش مدلهای یادگیری عمیق در حوزه بینایی کامپیوتره . با استفاده از این پروژه میتونی مدلهای مختلف یادگیری نظارتشده و نیمهنظارتشده رو روی دیتاستهای بزرگ آموزش بدی و عملکردشون رو ارزیابی کنی. این پروژه بخشی از اکوسیستم OpenMMLab هست و با کتابخانه ...
این یک ابزار قدرتمند برای فشردهسازی مدلهای یادگیری عمیق از پروژه OpenMMLab است. کاربرد: این کتابخانه به تو کمک میکنه تا مدلهای بزرگ یادگیری ماشین رو بهینه کنی تا سبکتر، سریعتر و مناسبتر برای دستگاههای کمتوان مثل موبایل یا دوربینهای هوشمند بشن. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی که نیاز د ...
این اپلیکیشن اندرویدی به شما کمک میکنه تا مخزن شخصی ماژولهای خودتون رو مدیریت کنید کاربرد: مدیریت ماژولهای سفارشی برای پروژههای اندروید، مخصوصاً وقتی از فریمورکهایی مثل Magisk یا LSPosed استفاده میکنید. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی میخواید ماژولهای خودتون رو به اشتراک بذارید، نسخهها ...