Библиотеки, написанные на Jupyter Notebook
IS-Count
Код для воспроизведения IS-Count: крупномасштабный подсчет объектов с выборкой по важности (AAAI 2022).
- 25
- MIT
floral-diffusion
Цветочная диффузия — это пользовательская модель диффузии, обученная зубцами с использованием версии DD 5.6.
- 25
- GNU General Public License v3.0
hugging-face-workshop
90-минутный практический семинар о Hugging Face на SageMaker.
- 25
- Apache License 2.0
shabby-pages
ShabbyPages — это современный корпус цифровых изображений документов, в которых представлены как наземные, так и искаженные версии, подходящие для использования в обучающих моделях для устранения искажений и восстановления исходных документов без шума.
- 24
- MIT
CNN-Filter-DB
База данных из более чем 1,4 миллиарда сверточных фильтров 3x3, извлеченных из сотен различных моделей CNN с соответствующей метаинформацией (CVPR 2022 ORAL).
- 24
- Creative Commons Attribution Share Alike 4.0
jupyter-memgraph-tutorials
Научитесь быстро использовать Memgraph и GQLAlchemy с помощью Jupyter Notebooks.
- 24
- MIT
multiannotator-benchmarks
Алгоритмы сравнительного анализа для оценки качества данных, помеченных несколькими аннотаторами.
- 24
- GNU Affero General Public License v3.0
Deep-Learning-Push-Up-Counter
Подход глубокого обучения для подсчета количества повторений в видео отжиманий или подтягиваний.
- 24
- MIT
awesome-python-for-data-science
Тщательно подобранный список замечательных ресурсов, таких как книги, учебные пособия, курсы, библиотеки с открытым исходным кодом, упражнения и другие материалы, которые поддерживают питонистов в создании и переходе питонистов в науку о данных! 📊.
- 24
Holodeck
🎮👥 Испытайте будущее многопользовательских игр в виртуальном мире MUDGPT, созданном искусственным интеллектом! 🌟🤖.
- 24
Hands-on-Bitcoin-Programming-with-Python
Практическое программирование биткойнов с помощью Python, опубликованное Packt.
- 24
- MIT
spaced-selection
Код и реальные данные для «Масштабного рандомизированного эксперимента показывает, что машинное обучение помогает людям учиться и запоминать более эффективно», npj Science of Learning 2021.
- 23
ndarray_comparison
Тест расчета игрушек на n-мерном массиве с использованием python, numba, cython, pythran и rust.
- 23
- MIT
torrent-webseed-creator-colab
Создатель веб-торрентов с помощью Google Colaboratory.
- 23
- Mozilla Public License 2.0
tnb-analysis
Получите представление о сети цифровой криптовалюты Newboston, проведя некоторый анализ.
- 23
- MIT
gptq_for_langchain
Руководство о том, как использовать модели GPTQ с langchain.
- 23
- GNU General Public License v3.0 only
open-source-face-sdk
Библиотека 2D/3D анализа лица и тела с открытым исходным кодом и набором инструментов для переобучения моделей машинного обучения и улучшения обобщения.
- 23
- GNU Affero General Public License v3.0
pytorch-apple-silicon-benchmarks
Производительность PyTorch на Apple Silicon.
- 22
- GNU General Public License v3.0 only
unsupervised-anomaly-detection
В этом репозитории описывается реализация неконтролируемого детектора аномалий с использованием библиотеки Anomalib.
- 22
- MIT
jupyter-memgraph-tutorials
Научитесь быстро использовать Memgraph и GQLAlchemy с помощью Jupyter Notebooks [перенесено на: https://github.com/memgraph/jupyter-memgraph-tutorials] (от g-despot).
- 22
- MIT
Vision-DiffMask
Официальная реализация PyTorch Vision DiffMask, метода постфактум интерпретации моделей зрения.
- 22
- MIT