TorchGeo是一个类似于torchvision的PyTorch领域库，专注于地理空间数据相关的数据集、采样器、转换和预训练模型。它能处理多光谱、不同坐标系统和分辨率的地理空间数据集，有多种采样器方便采样，支持特定传感器预训练的模型权重，还与Lightning框架良好集成用于不同任务的训练，包括在多种数据集上的操作示例。这个库为机器学习专家处理地理空间数据以及遥感专家探索机器学习方案提供了极大的便利。

ymcui/Chinese - BERT - wwm项目发布基于全词掩码技术的中文预训练模型及其相关模型。项目详细给出各模型参数、数据来源、下载方式等。并在多类中文数据集（如阅读理解、情感分析等）测试不同模型效果，为中文自然语言处理研究提供模型资源与实验数据参考。

brightmart/albert_zh是一个基于TensorFlow实现的ALiteBertForSelf - SupervisedLearningLanguageRepresentations项目。提供多种版本的中文ALBERT预训练模型，包括不同参数规模和性能特点的模型。项目涵盖预训练、下游任务微调的代码示例，还有如转换为TensorflowLite格式进行移动端部署的操作及性能测试等内容。详细展示了ALBERT模型对BERT的改进之处，如词嵌入向量参数因式分解、跨层参数共享、段落连续性任务等改进方式。这对于自然语言处理研究和应用开发有很大的参考价值。

PaddleHub是一个基于PaddlePaddle的预训练模型工具包。它包含400多个模型，涵盖图像、文本、音频、视频和跨模态等多个领域，具有容易推理和服务的特点。支持多种平台，如Linux、Windows和MacOS。其模型丰富，涉及计算机视觉、自然语言处理、语音、视频和跨模态等领域，使用简单，仅需3行代码即可对400多个AI模型进行预测，还能一行命令提供模型服务。并且该项目一直在更新，2022年8月19日发布v2.3.0版本，支持ERNIE - ViLG等，2月18日将模型发布到HuggingFace PaddlePaddle Space。所有模型开源免费，欢迎关注并加入官方群交流。

CLUE是一个中文语言理解测评基准项目，包含数据集、基准（预训练）模型、语料库和排行榜等重要部分。其数据集涵盖多种任务类型，如语义相似度、新闻分类、自然语言推理等，且具有不同的数据量和任务难度。预训练模型包含BERT、ALBERT、RoBERTa等常见技术，在不同数据集上有着不同的参数设置。项目还给出了各模型在不同任务上的实践结果，为中文自然语言处理提供了全面的参考，无论是模型开发还是应用开发都极具价值。