Các thư viện được viết bằng Jupyter Notebook

alpha-mind

phân tích danh mục chứng khoán định lượng. Quy trình phân tích bao gồm trừu tượng hóa lưu trữ dữ liệu, tính toán alpha, kết hợp alpha dựa trên ML và tính toán danh mục đầu tư..
  • 212
  • MIT

ld-decode

Bộ giải mã LaserDisc được xác định bằng phần mềm.
  • 212
  • GNU General Public License v3.0 only

huggingpics

🤗🖼️ HuggingPics: Tinh chỉnh Vision Transformers cho mọi thứ bằng hình ảnh tìm thấy trên web..
  • 210

notebooks

Nội dung trong kho lưu trữ này không được duy trì và đang được tích cực di chuyển sang các kho lưu trữ khác. (bằng kính thiên văn vũ trụ).
  • 210
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

OpenEDU

:books: Sáng kiến ​​Giáo dục Nguồn Mở – một kho lưu trữ các tài nguyên cho hơn 60 môn học kỹ thuật. Hãy làm cho giáo dục trở nên cởi mở và dễ tiếp cận hơn!:tên lửa::sparkles:.
  • 209
  • MIT

minLoRA

minLoRA: một thư viện PyTorch tối thiểu cho phép bạn áp dụng LoRA cho bất kỳ mô hình PyTorch nào..
  • 209
  • MIT

MoViNet-pytorch

Triển khai MoViNets PyTorch: Mạng video di động để nhận dạng video hiệu quả;.
  • 209
  • MIT

CodeTrans

Các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước cho mã nguồn.
  • 209
  • MIT

tensorflow_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation

Dự án Ước tính tư thế nhiều người cho Tensorflow 2.0 với mô hình nhỏ và nhanh dựa trên MobilenetV3.
  • 209
  • GNU General Public License v3.0

Optimization-Python

Tối ưu hóa chung (LP, MIP, QP, tối ưu hóa liên tục và rời rạc, v.v.) bằng Python.
  • 209
  • MIT

BMT

Mã nguồn cho "Bi-modal Transformer for Dense Video Captioning" (BMVC 2020).
  • 208
  • MIT

Multi-Type-TD-TSR

Trích xuất bảng từ hình ảnh tài liệu bằng cách sử dụng đường ống nhiều giai đoạn để phát hiện bảng và nhận dạng cấu trúc bảng:.
  • 208
  • MIT

PX4-user_guide

Hướng dẫn sử dụng PX4.
  • 207
  • GNU General Public License v3.0

Python-for-Everyone

Hướng dẫn từng bước để học Lập trình Python.
  • 207

covid19italia

  • 207
  • Creative Commons Attribution 4.0

tf-metal-experiments

TensorFlow Metal Backend trên Apple Silicon Experiments (chỉ để giải trí).
  • 207
  • MIT

examples

Phân tích dữ liệu phi cấu trúc với Towhee, chẳng hạn như tìm kiếm hình ảnh đảo ngược, tìm kiếm video đảo ngược, phân loại âm thanh, hệ thống câu hỏi và câu trả lời, tìm kiếm phân tử, v.v. (bởi towhee-io).
  • 207
  • Apache License 2.0

CenterSnap

Mã Pytorch cho bài viết ICRA'22: "Tái tạo hình dạng 3D đa đối tượng bằng một lần chụp và Ước tính kích thước và tư thế 6D phân loại".
  • 206

Awesome_Satellite_Benchmark_Datasets

Tài liệu bổ sung cho bài báo của chúng tôi "KHÔNG CÓ DỮ LIỆU NÀO GIỐNG DỮ LIỆU HƠN" được cung cấp..
  • 205

TradingGym

Trading Gym là một dự án mã nguồn mở để phát triển các thuật toán học tăng cường trong bối cảnh giao dịch. (bởi cove9988).
  • 204
  • MIT

ImageNetV2

Một bộ thử nghiệm mới cho ImageNet.
  • 204
  • MIT

Deep-Q-Learning

Triển khai Tensorflow của Deepminds dqn với các mạng đấu tay đôi.
  • 204

EasyEdit

Khung dễ sử dụng để chỉnh sửa các mô hình ngôn ngữ lớn..
  • 202
  • MIT

scatteract

Dự án triển khai trích xuất dữ liệu từ các biểu đồ phân tán.
  • 202

r

Sử dụng R với Jupyter/RStudio trên Binder (bằng ví dụ về chất kết dính).
  • 202
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

fact-checker

Đầu ra LLM kiểm tra thực tế với langchain.
  • 202

fraud-detection-using-machine-learning

Thiết lập kiến ​​trúc demo từ đầu đến cuối để dự đoán các sự kiện gian lận với Machine Learning bằng Amazon SageMaker.
  • 202
  • Apache License 2.0

machinehearing

Machine Learning áp dụng cho âm thanh.
  • 201

ProvingGround

Proving Ground: Công cụ cho toán học tự động.
  • 199
  • MIT

Best-Deep-Learning-Optimizers

Bộ sưu tập các trình tối ưu hóa học sâu mới nhất, tốt nhất (cho Pytorch) - CNN, NLP phù hợp.
  • 197
  • Apache License 2.0