在十大机器学习平台架构中，有一些平台拥有强大的社区支持和资源分享，这些平台提供了丰富的学习资料和活跃的社区讨论，有助于用户共享经验和解决问题。

TensorFlow是一个非常受欢迎的机器学习平台，它拥有庞大的社区支持。TensorFlow提供了详细的文档、教程和示例代码，用户可以在其官方网站上找到大量的资源。此外，TensorFlow还有一个活跃的论坛，用户可以在论坛上提问、交流和分享经验。

其次，PyTorch也是一个备受关注的机器学习平台，它也有强大的社区支持。PyTorch提供了详细的文档和教程，用户可以在官方网站上找到大量的学习资源。此外，PyTorch还有一个活跃的论坛和社交媒体社区，用户可以在这些平台上与其他用户交流和分享资源。

另外，Scikit-learn是一个广泛使用的机器学习库，它也有一个强大的社区支持。Scikit-learn提供了丰富的文档和示例，用户可以在其官方网站上找到大量的学习资料。此外，Scikit-learn还有一个活跃的邮件列表和论坛，用户可以在这些平台上与其他用户互动和交流。

除了上述平台，还有一些其他的机器学习平台也具有强大的社区支持和资源分享。例如，Keras是一个易于使用的深度学习库，它有一个活跃的论坛和社区，用户可以在这些平台上获取支持和交流。同样，MXNet也有一个活跃的社区和论坛，用户可以在其中寻找帮助和资源。

另外，Caffe、Theano、Torch等平台也有相应的社区支持和资源分享。用户可以通过官方网站、论坛、邮件列表等渠道获取学习资料和交流经验。

总之，以上提到的机器学习平台都拥有强大的社区支持和资源分享。用户可以通过这些平台获取学习资料、解决问题，并与其他用户交流和分享经验。这些平台的社区是一个宝贵的资源，可以帮助用户更好地理解和应用机器学习技术。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士采用了动态互联的方式, 来呈现您的绝妙创意，旨在化繁为简、无缝地集思广益、并以直观功能释放出您全部的创造力与潜能。