Các thư viện được viết bằng Jupyter Notebook

yolov3-tf2

YoloV3 Được triển khai trong Tensorflow 2.0.
  • 2.5k
  • MIT

ihaskell

Hạt nhân Haskell cho dự án Jupyter..
  • 2.5k
  • MIT

course-content

Khóa học khoa học thần kinh tính toán NMA.
  • 2.5k
  • Creative Commons Attribution 4.0

galai

API mô hình cho GALACTICA.
  • 2.5k
  • Apache License 2.0

Interactive Parallel Computing with IPython

IPython Parallel: Điện toán song song tương tác trong Python.
  • 2.4k
  • GNU General Public License v3.0

stable-diffusion

Phiên bản CompVis/khuếch tán ổn định này có tập lệnh dòng lệnh tương tác kết hợp chức năng text2img và img2img trong giao diện kiểu "dream bot", WebGUI, cùng nhiều tính năng và cải tiến khác. [Đã chuyển đến: https://github.com/invoke-ai/InvokeAI] (bởi lstein).
  • 2.4k
  • GNU General Public License v3.0

100-plus-Python-programming-exercises-extended

Kho lưu trữ khoảng hơn 100 bài tập lập trình python được thảo luận, giải thích và giải theo nhiều cách khác nhau.
  • 2.4k

diffusion-models-class

Tài liệu cho khóa học Mô hình khuếch tán ôm mặt.
  • 2.4k
  • Apache License 2.0

mlops-course

Tìm hiểu cách thiết kế, phát triển, triển khai và duy trì ứng dụng ML toàn diện ở quy mô lớn..
  • 2.4k
  • MIT

shapash

🔅 Shapash: Khả năng giải thích và khả năng diễn giải thân thiện với người dùng để phát triển các mô hình học máy minh bạch và đáng tin cậy.
  • 2.4k
  • Apache License 2.0

diff-svc

Chuyển đổi giọng hát thông qua mô hình khuếch tán.
  • 2.4k
  • GNU Affero General Public License v3.0

3D-printed-mirror-array

Mảng gương lục giác có thể in 3D có khả năng phản chiếu ánh sáng mặt trời thành các mẫu tùy ý.
  • 2.3k
  • MIT

leetcode-company-wise-problems-2022

Danh sách các câu hỏi khôn ngoan của công ty có sẵn trên leetcode premium. Mỗi tệp csv trong thư mục công ty tương ứng với một danh sách các câu hỏi về leetcode cho một công ty cụ thể dựa trên thẻ công ty leetcode. Cập nhật tính đến tháng 5 năm 2022..
  • 2.3k
  • MIT

whylogs

Thư viện ghi dữ liệu nguồn mở cho các mô hình máy học và đường dẫn dữ liệu. 📚 Cung cấp khả năng hiển thị chất lượng dữ liệu và hiệu suất mô hình theo thời gian. 🛡️ Hỗ trợ thu thập dữ liệu bảo mật, đảm bảo an toàn & mạnh mẽ. 📈.
  • 2.3k
  • Apache License 2.0

stability-sdk

SDK để tương tác với API stable.ai (ví dụ: suy luận khuếch tán ổn định).
  • 2.3k
  • MIT

Learning-Bitcoin-from-the-Command-Line

Một khóa học hoàn chỉnh để học lập trình và sử dụng Bitcoin từ lệnh [Đã chuyển đến: https://github.com/BlockchainCommons/Learning-Bitcoin-from-the-Command-Line] (của ChristopherA).
  • 2.3k

ML-foundations

Cơ sở học máy: Đại số tuyến tính, Giải tích, Thống kê & Khoa học máy tính.
  • 2.3k
  • MIT

waymo-open-dataset

Bộ dữ liệu mở Waymo.
  • 2.3k
  • GNU General Public License v3.0

selfie

Một hệ thống phần mềm giáo dục gồm một trình biên dịch C tự biên dịch nhỏ, một trình mô phỏng RISC-V tự thực thi nhỏ và một trình ảo hóa RISC-V tự lưu trữ nhỏ.
  • 2.3k
  • BSD 2-clause "Simplified"

Kandinsky-2

Kandinsky 2 — mô hình khuếch tán tiềm ẩn văn bản2hình ảnh đa ngôn ngữ.
  • 2.3k
  • Apache License 2.0

Promptify

Kỹ Thuật Nhanh Chóng | Sử dụng GPT hoặc các mô hình dựa trên dấu nhắc khác để nhận đầu ra có cấu trúc. Tham gia cuộc tranh luận của chúng tôi về Kỹ thuật nhanh, LLM và các nghiên cứu mới nhất khác.
  • 2.3k
  • Apache License 2.0

benchmarking-gnns

Kho lưu trữ cho các mạng thần kinh đồ thị điểm chuẩn.
  • 2.2k
  • MIT

prompt-to-prompt

  • 2.2k
  • Apache License 2.0

qiskit-tutorials

Bộ sưu tập sổ ghi chép Jupyter hiển thị cách sử dụng Qiskit SDK.
  • 2.2k
  • Apache License 2.0

An-Introduction-to-Statistical-Learning

Kho này chứa các bài tập và lời giải có trong sách "An Introduction to Statistical Learning" trong python..
  • 2.2k

datasets

🎁 Hơn 4.800.000 hình ảnh Unsplash được cung cấp cho nghiên cứu và máy học (bởi unsplash).
  • 2.1k

algorithmica

Một cuốn sách khoa học máy tính.
  • 2.1k

machine-learning-book

Kho lưu trữ mã cho Machine Learning với PyTorch và Scikit-Learn.
  • 2.1k
  • MIT

coursera-deep-learning-specialization

Ghi chú, bài tập lập trình và câu đố từ tất cả các khóa học trong chuyên ngành Học sâu của Coursera do deeplearning.ai cung cấp: (i) Mạng thần kinh và Học sâu; (ii) Cải thiện Mạng nơ-ron sâu: Điều chỉnh siêu tham số, Chính quy hóa và Tối ưu hóa; (iii) Cấu trúc các dự án học máy; (iv) Mạng thần kinh tích chập; (v) Các mô hình trình tự.
  • 2.1k

pytorch-GAT

Việc triển khai bài báo GAT gốc của tôi (Veličković và cộng sự). Tôi cũng đã bao gồm tệp playây.py để trực quan hóa tập dữ liệu Cora, nhúng GAT, cơ chế chú ý và biểu đồ entropy. Tôi đã hỗ trợ cả ví dụ về Cora (quy nạp) và PPI (quy nạp)!.
  • 2.1k
  • MIT