开源资源

人工智能开发的好资源说起来不少，但要找一个既全、又能下手就用的，还真不多。这套叫Artificial Intelligence Tools-开源的工具包就挺实在，内容全、门槛低，适合你动手练练手。 神经网络和数据挖掘是这里的主角，像CNN、RNN、LSTM这些模型都能找到相关资源。还有个c45-0.1的文件，嗯，是C4.5决策树的实现，分类任务用得上。 包里有不少和深度学习框架配套的工具，比如TensorFlow、PyTorch那种重量级的，搭建模型、训练调参都不愁。你要是之前用过Keras，这套资源上手会快。 做数据预也有好帮手，pandas、scikit-learn这些库都有涉及。分类、聚

高光谱图像分解Matlab代码已经提供，您可以免费下载使用。

VWS-开源是 UPEI 虚拟健康系统的官方开源资源库。系统功能挺多，主要是为研究人员工具，发布和展示研究结果。你可以登录创建调查表，上传数据，查看统计结果。系统有聊天窗口，支持论坛和小组交流，挺方便的。还可以用auth0进行安全认证，确保用户信息的安全。想参与健康管理、收集研究数据或者跟同伴讨论的同学，可以试试这个资源库，真的蛮有用的。还有，如果你需要用 Webulator 等工具做一些统计，这里也有。

这是一个开源的数据科学存储库，专注于Matlab图像分割肿瘤代码，提供了丰富的学习资源和实际应用。对于想要深入学习和解决现实世界问题的数据科学新手来说，这是一个理想的起点。数据科学正在成为计算机和互联网领域的热门话题，从数据收集到分析，再到建立未来预测，该库涵盖了数据科学的核心问题和专家见解。同时，Python作为首选编程语言，在处理和分析数据时展示了强大的功能。

LMS moodle中已经集成了数据挖掘应用程序，提供了强大的分析功能，可以帮助用户更好地理解和利用数据。

基于ASP和SQL Server构建的音乐网站，代码完全公开，可供开发者学习和使用。

这款软件是建立在Java3d的网格平台上，同时依赖于jvm和matlab。

源代码的压缩包整理得还挺全的，里面像是PostgreSQL、Redis、Hadoop这类主流组件的源码一应俱全。对于平时做底层调试或者想深入了解系统架构的同学来说，真的蛮有的。尤其是你想复刻项目结构或者拿来改造成自己的组件，这包资源省事。 DIAL 项目的资源也在里面，嗯，这个文件结构比较清晰，适合那种要快速搭建原型的场景。还有像mnist 数据集这种经典训练数据，直接能上手跑。.rar压缩包格式，也方便统一管理，不怕丢三落四。 比较适合经常折腾各种开源项目的你。不管是数据库方向的，还是搞机器学习或者数据的，应该都能找到点有用的东西。只是记得解压前杀下毒，老习惯别丢哈～ 如果你正好需要复盘某个

Twitter 宣布开源 Twemproxy 0.4.1，这是一个支持 Memcached 和 Redis 的 C 语言代理服务器。该版本支持 configure 安装方式。

Redis 是一款使用 ANSI C 语言编写的高速 Key-Value 数据库，支持网络通信和持久化，并提供多种语言 API。