Библиотеки, написани на Jupyter Notebook
h4cker
Това хранилище се поддържа основно от Омар Сантос (@santosomar) и включва хиляди ресурси, свързани с етично хакване/тестване за проникване, цифрова криминалистика и реагиране при инциденти (DFIR), изследване на уязвимости, разработване на експлойти, обратно инженерство и др.
- 14.1k
- MIT
Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python
Книга за филтри на Калман с помощта на Jupyter Notebook. Фокусира се върху изграждането на интуиция и опит, а не върху формални доказателства. Включва филтри на Калман, разширени филтри на Калман, филтри на Калман без аромат, филтри за частици и др. Всички упражнения включват решения..
- 14.1k
- GNU General Public License v3.0
digital_video_introduction
Практическо въведение във видео технологията: изображение, видео, кодек (av1, vp9, h265) и други (ffmpeg кодиране). Преводи: 🇺🇸 🇨🇳 🇯🇵 🇮🇹 🇰🇷 🇷🇺 🇧🇷.
- 13.8k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
first-order-model
Това хранилище съдържа изходния код за хартиения модел на движение от първи ред за анимация на изображения.
- 13.6k
- MIT
nlp-tutorial
Урок за обработка на естествен език за изследователи на задълбочено обучение.
- 12.8k
- MIT
deepmind-research
Това хранилище съдържа реализации и илюстративен код, който да придружава публикациите на DeepMind.
- 12.0k
- Apache License 2.0
python-machine-learning-book
Хранилището на кодове на книги и информационен ресурс „Python Machine Learning (1-во издание)“.
- 11.9k
- MIT
DeepLearningExamples
Най-съвременните скриптове за задълбочено обучение, организирани по модели - лесни за обучение и внедряване с възпроизводима точност и производителност в инфраструктура от корпоративен клас.
- 11.3k
yolov7
Внедряване на хартия - YOLOv7: Trainable bag-of-freebies задава ново състояние на изкуството за детектори на обекти в реално време.
- 10.8k
- GNU General Public License v3.0 only
dopamine
Dopamine е изследователска рамка за бързо създаване на прототипи на алгоритми за обучение с подсилване.
- 10.2k
- Apache License 2.0
Grounded-Segment-Anything
Grounded-SAM: Съчетаване на Grounding DINO със сегментиране на всичко и стабилна дифузия и разпознаване на всичко - автоматично откриване, сегментиране и генериране на всичко.
- 10.0k
- Apache License 2.0
prettymaps
Малък набор от функции на Python за рисуване на красиви карти от данни на OpenStreetMap. Базиран на osmnx, matplotlib и shapely библиотеки..
- 9.9k
- GNU Affero General Public License v3.0
numerical-linear-algebra
Безплатен онлайн учебник от тетрадки на Jupyter за курса по изчислителна линейна алгебра fast.ai.
- 9.6k
The-Complete-FAANG-Preparation
Това хранилище съдържа всички DSA (структури на данни, алгоритми, 450 DSA от Love Babbar Bhaiya, FAANG въпроси), технически предмети (OS + DBMS + SQL + CN + OOPs) теория+въпроси, въпроси за FAANG интервю и различни неща (програмиране MCQ, пъзели, способности, разсъждение). Езиците за програмиране, използвани за демонстрация, са C++, Python и Java.
- 9.3k
- MIT
computervision-recipes
Най-добри практики, примерни кодове и документация за компютърно зрение..
- 9.1k
- MIT
amazon-sagemaker-examples
Пример 📓 Преносими компютри на Jupyter, които демонстрират как да създавате, обучавате и внедрявате модели за машинно обучение с помощта на 🧠 Amazon SageMaker..
- 8.6k
- Apache License 2.0
latent-diffusion
Синтез на изображения с висока разделителна способност с модели на латентна дифузия.
- 8.3k
- MIT