本书的重点不在于教授传统的机器学习算法，而在于教你如何使机器学习算法发挥作用。一些AI的技术课程会给你一个工具，而这本书将教会你如何使用这些工具。如果你渴望成为AI的技术领导者，并想要学习如何为团队设定一个方向，本书将有所帮助。

Jittor 是一个基于即时编译和元算子的高性能深度学习框架，整个框架在即时编译的同时，还集成了强大的Op编译器和调优器，为您的模型生成定制化的高性能代码。Jittor前端语言为Python。前端使用了模块化的设计，这是目前最主流的深度学习框架接口设计。后端则使用高性能语言编写，如CUDA，C++。

LightGBM 是一个梯度 boosting 框架, 使用基于学习算法的决策树. 它是分布式的, 高效的, 装逼的, 它具有以下优势: 速度和内存使用的优化、稀疏优化、准确率的优化、网络通信的优化、并行学习的优化、GPU 支持可处理大规模数据。

XGBoost 是一个开源 软件库，它提供了一个梯度提高 框架，采用 C++, Java, Python, R, 和 Julia. 它适用于Linux, Windows, 和 mac os. 根据项目的描述，它的目的在于提供一个"可扩展的、便携式和可分布的梯度提高库"。

Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库，Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展，其目标不是重建其他服务，而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro

TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。 它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro。 PyTorch主要有两大特征： 类似于NumPy的张量计算，可使用GPU加速.

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro