Библиотеки, написани на Jupyter Notebook

99-ML-Learning-Projects

Списък от 99 проекта за машинно обучение за всеки, който желае да се учи от проекти за кодиране и изграждане.

464
MIT

x-stable-diffusion

Извод в реално време за стабилна дифузия - 0,88 s латентност. Обхваща AITemplate, nvFuser, TensorRT, FlashAttention..

462
Apache License 2.0

DataScience

Курс по Data Science в Julia за JuliaAcademy.com, преподаван от Huda Nassar (от JuliaAcademy).

461
MIT

jwst

Python библиотека за научни наблюдения от космическия телескоп James Webb.

461
GNU General Public License v3.0

Text2Light

[SIGGRAPH Азия 2022] Text2Light: Zero-Shot Text-Driven HDR Panorama Generation.

458
GNU General Public License v3.0

swiftai

Swift за API от високо ниво на TensorFlow, моделиран след fastai.

457
Apache License 2.0

what_are_embeddings

Дълбоко гмуркане във вгражданията, като се започне от основите.

455

cabrita

Фина настройка на InstructLLaMA с португалски данни.

453
Apache License 2.0

Azure-Sentinel-Notebooks

Interactive Azure Sentinel Notebooks предоставя информация за сигурността и действия за разследване на аномалии и търсене на злонамерено поведение.

453
MIT

covid19pt-data

😷️🇵🇹 Dados relativos à пандемия COVID-19 в Португалия.

450
GNU General Public License v3.0 only

FastKafka е мощна и лесна за използване библиотека на Python за изграждане на асинхронни уеб услуги, които взаимодействат с темите на Kafka. Изграден върху Pydantic, AIOKafka и AsyncAPI, FastKafka опростява процеса на писане на производители и потребители за теми на Kafka.

446
Apache License 2.0

concrete-ml

Concrete ML: Съхраняваща поверителността ML рамка, изградена върху Concrete, с обвързвания към традиционните ML рамки.

446
GNU General Public License v3.0

cleora

Cleora AI е модел с общо предназначение за ефективно, мащабируемо обучение на стабилни и индуктивни вграждания на обекти за хетерогенни релационни данни.

444
GNU General Public License v3.0

blended-diffusion

Официално внедряване за „Смесена дифузия за управлявано от текст редактиране на естествени изображения“ [CVPR 2022].

442
MIT

get-started-with-JAX

Целта на това репо е да улесни започването с JAX, Flax и Haiku. Той съдържа моята серия от уроци „Машинно обучение с JAX“ (видеоклипове в YouTube и преносими компютри Jupyter), както и съдържанието, което намерих за полезно, докато научавах за екосистемата JAX.

440
MIT

Watermark-Removal-Pytorch

🔥 CNN за премахване на воден знак с помощта на Deep Image Prior с Pytorch 🔥..

437
MIT

IDE-3D

[SIGGRAPH Азия 2022] IDE-3D: Интерактивно отделно редактиране за портретен синтез с 3D с висока разделителна способност.

434

daam

Внимателни карти на приписване на дифузия за интерпретиране на стабилна дифузия..

433
MIT

m1-machine-learning-test

Код за тестване на различни бенчмаркове на M1 Chip с TensorFlow..

431
MIT

indonlu

Първият по рода си мащабен бенчмарк за обработка на естествен език за индонезийски език. Предоставяме множество задачи надолу по веригата, предварително обучени модели IndoBERT и начален код! (AACL-IJCNLP 2020).

431
Apache License 2.0

Sharing_ISL_python

Въведение в статистическото обучение с приложения в PYTHON.

431

machine-learning-and-simulation

Всички ръкописни бележки 📝 и файлове с изходен код 🖥️, използвани в моите видеоклипове в YouTube за машинно обучение и симулация (https://www.youtube.com/channel/UCh0P7KwJhuQ4vrzc3IRuw4Q).