Библиотеки, написани на Jupyter Notebook
food-recognition-benchmark-starter-kit
Това хранилище е основният шаблон за бенчмарк за разпознаване на храни и стартов комплект. Клонирайте хранилището, за да се състезавате сега!.
- 61
- MIT
visuallayer
Опростете операциите си с визуални данни. Намерете и визуализирайте проблеми с наборите от данни за вашето компютърно зрение, като дубликати, аномалии, изтичане на данни, неправилни етикети и други.
- 61
- Apache License 2.0
climategan
Код и предварително обучен модел за алгоритъма, генериращ визуализации на 3 събития, свързани с изменението на климата: наводнения, горски пожари и смог.
- 61
- GNU General Public License v3.0 only
team-compass
Хранилище за екипно взаимодействие, синхронизиране и обработка на бележки от срещи в екосистемата на JupyterHub. (от jupyterhub).
- 61
smooth-infinite-zoom
Удобен за потребителя инструмент за генериране на видео с безкрайно увеличение в Colab (базиран на Stable Diffusion).
- 60
- MIT
quantum-game-theory
Игри с квантова теория на игрите, които могат да се играят.
- 60
- Apache License 2.0
grid2demand
Инструмент за генериране на търсене на пътуване от зона до зона въз основа на зони на мрежата и гравитационен модел.
- 60
- Apache License 2.0
gpt-neo_dungeon
Преносими компютри Colab за стартиране на основен клонинг на AI Dungeon с помощта на gpt-neo-2.7B.
- 59
laughr
Повтарящ се инструмент за аудио манипулиране на невронни мрежи за заглушаване на аудио сегменти от "следа за смях", често срещани в ситкоми.
- 59
- MIT
market_risk_gan_keras
Използване на двупосочни генериращи състезателни мрежи за оценка на стойността под риск за управление на пазарния риск с помощта на TensorFlow. [Преместено на: https://github.com/hamaadshah/market_risk_gan_tensorflow].
- 59
- Apache License 2.0
gpt-j-fine-tuning-example
Фина настройка 6-Billion GPT-J (и други модели) с LoRA и 8-битова компресия.
- 58
medmcqa
Широкомащабен (194k) набор от данни с отговори на въпроси с множество възможности за избор (MCQA), предназначен да отговори на въпросите за приемни медицински изпити в реалния свят.
- 58
- MIT
exSTATic
Инструмент за проследяване на четене при изучаване на език без усилия с графики и статистика.
- 58
- GNU General Public License v3.0 only
ctcsound
Обвързвания на Python за Csound, използващи ctypes. Може да се използва и от python2.x и python3.x..
- 58
- GNU Lesser General Public License v3.0 only
DeepPlastic
Откриване и количествено определяне на морски отпадъци с помощта на дълбоки визуални модели.
- 57
- MIT
GAN-Anime-Characters
Приложени са няколко техники за генеративни съпернически мрежи (GAN), като: DCGAN, WGAN и StyleGAN за генериране на аниме лица и ръкописни цифри.
- 57
- MIT
ChessboardDetect
Смесица от алгоритми за откриване на шахматна дъска върху изображения от действителни мачове..
- 56
- MIT
Azure-Cognitive-Search-Azure-OpenAI-Accelerator
Виртуален асистент - GPT Smart Search Engine - Bot Framework + Azure OpenAI + Azure Search + Azure SQL + LangChain + CosmosDB.
- 56
TeachMyAgent
TeachMyAgent е тестова платформа за методи за автоматично обучение по учебен план в Deep RL..
- 56
- MIT
community
Задвижвани от Netdata приложения и примери. За общността, от общността. (от netdata).
- 56
- MIT
Greenathon-Plant-AI
Идентифицирайте болести в растенията☘️ с машинно обучение в мрежата с помощта на TFJS.
- 56
- Apache License 2.0
infinite-zoom-stable-diffusion
ресурси за създаване на Ininite zoom видео с помощта на Stable Diffiusion, можете да използвате множество подкани и е лесен за използване.
- 56
- MIT
jupyter-CAF-kernel
:sparkles: Ядро на преносим компютър Coarray Fortran Jupyter:cloud::computer::notebook::zap:.
- 56
- MIT