In Jupyter Notebook geschriebene Bibliotheken

99-ML-Learning-Projects

Eine Liste von 99 maschinellen Lernprojekten für alle, die daran interessiert sind, aus Codierungs- und Bauprojekten zu lernen.

464
MIT

x-stable-diffusion

Echtzeit-Inferenz für stabile Diffusion – 0,88 s Latenz. Deckt AITemplate, nvFuser, TensorRT, FlashAttention ab.

462
Apache License 2.0

DataScience

Kurs „Data Science in Julia“ für JuliaAcademy.com, unterrichtet von Huda Nassar (von JuliaAcademy).

461
MIT

jwst

Python-Bibliothek für wissenschaftliche Beobachtungen vom James Webb-Weltraumteleskop.

461
GNU General Public License v3.0

Text2Light

[SIGGRAPH Asia 2022] Text2Light: Zero-Shot textgesteuerte HDR-Panorama-Generierung.

458
GNU General Public License v3.0

swiftai

Swift für die High-Level-API von TensorFlow, nach dem Vorbild von Fastai.

457
Apache License 2.0

what_are_embeddings

Ein tiefer Einblick in Einbettungen, beginnend mit den Grundlagen.

455

cabrita

Feinabstimmung von InstructLLaMA mit portugiesischen Daten.

453
Apache License 2.0

Azure-Sentinel-Notebooks

Interaktive Azure Sentinel Notebooks bieten Sicherheitseinblicke und Maßnahmen zur Untersuchung von Anomalien und zur Suche nach bösartigem Verhalten.

453
MIT

covid19pt-data

😷️🇵🇹 Verwandte Informationen zur COVID-19-Pandemie in Portugal.

450
GNU General Public License v3.0 only

FastKafka ist eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Python-Bibliothek zum Erstellen asynchroner Webdienste, die mit Kafka-Themen interagieren. FastKafka basiert auf Pydantic, AIOKafka und AsyncAPI und vereinfacht den Prozess des Schreibens von Produzenten und Konsumenten für Kafka-Themen.

446
Apache License 2.0

concrete-ml

Concrete ML: Datenschutzerhaltendes ML-Framework, das auf Concrete aufbaut, mit Anbindungen an traditionelle ML-Frameworks.

446
GNU General Public License v3.0

cleora

Cleora AI ist ein Allzweckmodell für effizientes, skalierbares Lernen stabiler und induktiver Entitätseinbettungen für heterogene relationale Daten.

444
GNU General Public License v3.0

blended-diffusion

Offizielle Implementierung für „Blended Diffusion for Text-driven Editing of Natural Images“ [CVPR 2022].

442
MIT

get-started-with-JAX

Der Zweck dieses Repos besteht darin, den Einstieg in JAX, Flax und Haiku zu erleichtern. Es enthält meine Tutorialreihe „Maschinelles Lernen mit JAX“ (YouTube-Videos und Jupyter-Notebooks) sowie die Inhalte, die ich beim Kennenlernen des JAX-Ökosystems nützlich fand.

440
MIT

Watermark-Removal-Pytorch

🔥 CNN für die Wasserzeichenentfernung mit Deep Image Prior mit Pytorch 🔥..

437
MIT

IDE-3D

[SIGGRAPH Asia 2022] IDE-3D: Interaktive entwirrte Bearbeitung für hochauflösende 3D-fähige Porträtsynthese.

434

daam

Diffusionsaufmerksame Attributionskarten zur Interpretation der stabilen Diffusion.

433
MIT

m1-machine-learning-test

Code zum Testen verschiedener M1-Chip-Benchmarks mit TensorFlow.

431
MIT

indonlu

Der allererste umfassende Benchmark für die Verarbeitung natürlicher Sprache für die indonesische Sprache. Wir bieten mehrere nachgelagerte Aufgaben, vorab trainierte IndoBERT-Modelle und einen Startercode! (AACL-IJCNLP 2020).

431
Apache License 2.0

Sharing_ISL_python

Eine Einführung in das statistische Lernen mit Anwendungen in PYTHON.

431

machine-learning-and-simulation

Alle handschriftlichen Notizen 📝 und Quellcodedateien 🖥️, die in meinen YouTube-Videos zu maschinellem Lernen und Simulation verwendet werden (https://www.youtube.com/channel/UCh0P7KwJhuQ4vrzc3IRuw4Q).