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SwanLab 实验跟踪

experiment-tracking-swanlab

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪，提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志，并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成，便于对比各次训练。

量子机器学习计算框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PennyLane是一个强大的、硬件无关的量子计算框架，用于训练量子电路，包括量子神经网络。它提供量子电路的自动微分能力，使得与PyTorch和JAX等经典机器学习库的集成无缝实现。适用于实现变分算法（如VQE、QAOA）和模拟复杂的量子系统。

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