In Jupyter Notebook geschriebene Bibliotheken

COVID-CT

COVID-CT-Datensatz: Ein CT-Scan-Datensatz über COVID-19.
  • 1.0k

ydata-synthetic

Synthetische Datengeneratoren für Tabellen- und Zeitreihendaten.
  • 1.0k
  • MIT

score_sde

Offizieller Code für Score-basierte generative Modellierung durch stochastische Differentialgleichungen (ICLR 2021, mündlich).
  • 1.0k
  • Apache License 2.0

articulated-animation

Code für Bewegungsdarstellungen für artikulierte Animation.
  • 1.0k
  • GNU General Public License v3.0

Deep-Learning-Experiments

Videos, Notizen und Experimente zum Verständnis von Deep Learning (von roatienza).
  • 1.0k
  • MIT

pango-designation

Repository zum Vorschlagen neuer Abstammungslinien, die dem aktuellen Schema hinzugefügt werden sollten.
  • 1.0k
  • GNU General Public License v3.0

lovely-tensors

Tensoren, bereit für den menschlichen Verzehr.
  • 987
  • MIT

tensor-house

Eine Sammlung von Referenzmodellen für maschinelles Lernen und Optimierung für Unternehmensabläufe: Marketing, Preisgestaltung, Lieferkette.
  • 983
  • Apache License 2.0

Deep-Learning-In-Production

Erstellen, trainieren, implementieren, skalieren und pflegen Sie Deep-Learning-Modelle. Verstehen Sie ML-Infrastruktur und MLOps anhand praktischer Beispiele.
  • 982

geomstats

Berechnungen und Statistiken zu Mannigfaltigkeiten mit geometrischen Strukturen.
  • 973
  • MIT

question_generation

Neuronale Fragegenerierung mithilfe von Transformatoren.
  • 972
  • MIT

jax-md

Differenzierbare, hardwarebeschleunigte, molekulare Dynamik (von jax-md).
  • 968
  • Apache License 2.0

randomfun

Notizbücher und diverser Zufallsspaß.
  • 966

CLIP_prefix_caption

Einfaches Bildunterschriftenmodell.
  • 964
  • MIT

ZoeDepth

Metrische Tiefenschätzung aus einem einzelnen Bild.
  • 954
  • MIT

fsrs4anki

Eine moderne benutzerdefinierte Anki-Planung, die auf einem Algorithmus zur Planung freier Wiederholungen basiert.
  • 952
  • MIT

fecon235

Notizbücher für Finanzökonomie. Schlüsselwörter: Jupyter-Notizbuch, Pandas, Federal Reserve, FRED, Ferbus, BIP, VPI, PCE, Inflation, Arbeitslosigkeit, Lohn, Einkommen, Schulden, Case-Shiller, Immobilienportfolio, Aktien, SPX-Anleihen, TIPS, Zinssätze, Währung, FX, Euro, EUR, USD, JPY, Yen, XAU, Gold, Brent, WTI, Öl, Holt-Winters-Zeitreihen, Prognosestatistiken, Ökonometrie.
  • 952
  • GNU General Public License v3.0

covid19-public

Offizielle Daten zur COVID-19-Epidemie in Malaysia. Unterstützt von CPRC, CPRC Hospital System, MKAK und MySejahtera.
  • 951
  • GNU General Public License v3.0

kangas

🦘 Erkunden Sie Multimedia-Datensätze im großen Maßstab.
  • 941
  • Apache License 2.0

text-generation-webui-colab

Eine Colab-Gradio-Web-Benutzeroberfläche zum Ausführen großer Sprachmodelle.
  • 936

FinanceDataReader

Finanzdaten-Reader (von Financedata-org).
  • 932
  • GNU General Public License v3.0 only

tutorials

KI-bezogene Tutorials. Greifen Sie kostenlos auf alle davon zu → https://towardsai.net/editorial (von Towardsai).
  • 929
  • GNU General Public License v3.0

OneFormer

[CVPR 2023] OneFormer: Ein Transformer zur Regelung der universellen Bildsegmentierung.
  • 924
  • MIT

jetracer

Ein autonomer KI-Rennwagen mit NVIDIA Jetson Nano.
  • 922
  • MIT

mup

maximale Update-Parametrisierung (µP).
  • 919
  • MIT

spark-nlp-workshop

Öffentlich ausführbare Beispiele für die Verwendung des NLP von John Snow Labs für Apache Spark.
  • 918
  • Apache License 2.0

DFL-Colab

DeepFaceLab-Fork, der IPython Notebook für die Verwendung von DFL mit Google Colab bereitstellt.
  • 918

skidl

SKiDL ist ein Modul, das Python um die Fähigkeit erweitert, elektronische Schaltkreise zu entwerfen.
  • 910
  • MIT

FlowMeter

⭐ ⭐ Verwenden Sie ML, um Flüsse und Pakete als harmlos oder bösartig zu klassifizieren. ⭐ ⭐.
  • 910
  • Apache License 2.0