Библиотеки, написани на Jupyter Notebook

pyLDAvis

Python библиотека за интерактивна визуализация на тематичен модел. Порт на пакета R LDAvis..
  • 1.7k
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

LoFTR

Код за „LoFTR: Съпоставяне на локални функции без детектор с трансформатори“, CVPR 2021, T-PAMI 2022.
  • 1.7k
  • Apache License 2.0

PYNQ

Продуктивност на Python за ZYNQ.
  • 1.7k
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

pytorch-openpose

pytorch внедряване на openpose, включително оценка на позата на ръцете и тялото..
  • 1.7k

nlp-in-python-tutorial

сравняване на стендъп комици, използващи обработка на естествен език.
  • 1.7k

ru-dalle

Генериране на изображения от текстове. На руски.
  • 1.6k
  • Apache License 2.0

awesome-embedding-models

Подбран списък със страхотни уроци, проекти и общности за модели за вграждане.
  • 1.6k
  • MIT

Reinforcement-Learning-2nd-Edition-by-Sutton-Exercise-Solutions

Решения за обучение с подсилване, Въведение.
  • 1.6k
  • MIT

FinRL-Trading

За търговия. Моля, звезда..
  • 1.6k
  • MIT

IRkernel

R ядро ​​за Юпитер.
  • 1.6k
  • GNU General Public License v3.0

Segment-and-Track-Anything

Проект с отворен код, посветен на проследяване и сегментиране на всякакви обекти във видеоклипове, автоматично или интерактивно. Основните използвани алгоритми включват Segment Anything Model (SAM) за сегментиране на ключови кадри и асоцииране на обекти с трансформатори (AOT) за ефективно проследяване и цели на разпространение.
  • 1.6k
  • GNU Affero General Public License v3.0

dl-colab-notebooks

Изпробвайте модели за дълбоко обучение онлайн в Google Colab (от tugstugi).
  • 1.6k

logica

Logica е език за логическо програмиране, който се компилира в StandardSQL и работи на Google BigQuery..
  • 1.6k
  • Apache License 2.0

sphereface

Внедряване за <SphereFace>в CVPR'17..
  • 1.6k
  • MIT

labml

🔎 Наблюдавайте обучението по модели за задълбочено обучение и използването на хардуер от вашия мобилен телефон 📱.
  • 1.6k
  • MIT

densecap

Плътни надписи на изображения в Torch.
  • 1.5k
  • MIT

machine-learning-asset-management

Машинно обучение в управлението на активи (от @firmai).
  • 1.5k

open-sustainable-technology

Подбран списък с отворени технологични проекти за поддържане на стабилен климат, енергийни доставки, биоразнообразие и природни ресурси.
  • 1.5k
  • Creative Commons Zero v1.0 Universal

setfit

Ефективно обучение с няколко изстрела със Sentence Transformers.
  • 1.5k
  • Apache License 2.0

uvadlc_notebooks

Хранилище на уроци за преносими компютри на Jupyter за преподаване на курса за задълбочено обучение в Амстердамския университет (MSc AI), есен 2022 г./пролет 2022 г.
  • 1.5k
  • MIT

FinancePy

Финансова библиотека на Python, която се фокусира върху ценообразуването и управлението на риска на финансови деривати, включително деривати с фиксиран доход, собствен капитал, валутни и кредитни деривати.
  • 1.5k
  • GNU General Public License v3.0 only

pyxelate

Python клас, който генерира пикселно изкуство от изображения.
  • 1.5k
  • MIT

clip-retrieval

Лесно изчислявайте вгражданията на клипове и изграждайте система за извличане на клипове с тях.
  • 1.5k
  • MIT

SGX-Full-OrderBook-Tick-Data-Trading-Strategy

Осигуряване на решения за стратегии за високочестотна търговия (HFT), използващи подходи за наука за данни (машинно обучение) върху пълни данни за тикове в книгата с поръчки.
  • 1.5k

DenseDepth

Висококачествена оценка на дълбочината на монокуляра чрез трансферно обучение.
  • 1.5k
  • GNU General Public License v3.0 only

DualStyleGAN

[CVPR 2022] Pastiche Master: Трансфер на портретен стил с висока разделителна способност, базиран на пример.
  • 1.5k
  • GNU General Public License v3.0

DIS

Това е репо за нашия нов проект Високо прецизна дихотомна сегментация на изображения.
  • 1.5k
  • Apache License 2.0

featureform

Виртуалният магазин за функции. Превърнете съществуващата си инфраструктура за данни в магазин за функции.
  • 1.5k
  • Mozilla Public License 2.0

machine-learning-experiments

🤖 Експерименти с интерактивно машинно обучение: 🏋️обучение на модели + 🎨демонстрация на модели.
  • 1.5k
  • MIT

dsp

𝗗𝗦𝗣: Демонстрация-Търсене-Предсказване. Рамка за съставяне на извличащи и езикови модели за НЛП с интензивно знание.
  • 1.5k
  • MIT