Rust для машинного обучения - библиотека: различия между версиями

Материал из support.qbpro.ru
Строка 69: Строка 69:


==ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ==
==ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ==
Для обработка изображений вам стоит попробовать либу image-rs. Здесь приведены Такие алгоритмы, как линейные преобразования, реализованы и в других библиотеках.
* Для обработка изображений вам стоит попробовать библиотеку '''image-rs'''.<br>
Здесь приведены такие алгоритмы, как линейные преобразования, подобное есть и в других библиотеках.<br>


image-rs/image - Encoding and dec
* [https://github.com/image-rs/image image-rs/image - Encoding and decoding images in Rust]<br>
* [https://github.com/image-rs/imageproc Image processing operations]<br>
* [https://github.com/rust-cv/ndarray-image Allows conversion between ndarray's types and image's types]<br>
* [https://github.com/rust-cv/cv Rust CV mono-repo. Contains pure-Rust dependencies which attempt to encapsulate the capability of OpenCV, OpenMVG, and vSLAM frameworks in a cohesive set of APIs.]<br>
* [https://github.com/twistedfall/opencv-rust Rust bindings for OpenCV 3 & 4]<br>
* [https://github.com/rustgd/cgmath A linear algebra and mathematics library for computer graphics.]<br>
* [https://github.com/atomashpolskiy/rustface Face detection library for the Rust programming language]<br>


==ИСТОЧНИКИ==
==ИСТОЧНИКИ==
* [https://dzen.ru/a/YnY7nBxvdEJtsFTu Огромный респект Автору]
* [https://dzen.ru/a/YnY7nBxvdEJtsFTu Огромный респект Автору]

Версия от 14:36, 22 мая 2023

ВВЕДЕНИЕ

Эта статья содержит список библиотек машинного обучения, написанных на Rust.
Представляет собой сборник репозитариев GitHub, блогов, книг, уроков, форумов, статей.
Статья разбита на несколько основных категорий библиотек и алгоритмов. В статье нет библиотек,
которые больше не поддерживаются, а так же почти нет небольших библиотек, которые давно не обновлялись.

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

  • Большинство пакетов в списке используют ndarray или std::vec.

ИНСТРУМЕНТЫ ПОДДЕРЖКИ

  • Jupyter Notebook
  • evcxr может обрабатывать как Jupyter Kernel или REPL. Эти библиотеки нужны для обучения алгоритмов и проверки гипотез машинного обучения.

РАБОТА С ВИЗУАЛИЗАЦИЕЙ

  • Список полезных ресурсов для визуализации данных.


  • ASCII line graph:


  • Примеры:


  • Датафреймы:

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ

  • Для обработка изображений вам стоит попробовать библиотеку image-rs.

Здесь приведены такие алгоритмы, как линейные преобразования, подобное есть и в других библиотеках.

ИСТОЧНИКИ