In Jupyter Notebook geschriebene Bibliotheken

learnapl

Einführung in Dyalog APL: https://xpqz.github.io/learnapl.
  • 98
  • GNU General Public License v3.0

Diffusion-WebUI

Ein-Klick-Ausführung auf Colab für alle wichtigen Modelle (NovelAI, Stable Diffusion V1.5) [Verschoben nach: https://github.com/acheong08/Diffusion-ColabUI].
  • 98
  • Apache License 2.0

dino-diffusion

Bare-bones-Diffusionsmodellcode.
  • 97
  • MIT

mnist1d

Ein 1D-Analogon des MNIST-Datensatzes zur Messung räumlicher Verzerrungen und zur Beantwortung von Science of Deep Learning-Fragen.
  • 97
  • Apache License 2.0

rpi-urban-mobility-tracker

Der einfachste Weg, Fußgänger, Radfahrer und Fahrzeuge auf Edge-Computing-Geräten oder Live-Video-Feeds zu zählen.
  • 96
  • GNU General Public License v3.0 only

serving-pytorch-models

PyTorch-Modelle mit TorchServe:fire: bedienen.
  • 96
  • MIT

poe-currency-flip-planner

Dieses Tool ist ein Versuch, kurzfristige Währungsarbitragegeschäfte in Path of Exile zu planen.
  • 96
  • MIT

Hands-On-Deep-Learning-Algorithms-with-Python

Praktische Deep-Learning-Algorithmen mit Python, von Packt.
  • 96
  • MIT

stable-diffusion-intel-mac

  • 95
  • GNU General Public License v3.0

aiqc

Durchgängiges Deep Learning auf Ihrem Desktop oder Server.
  • 94
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

localLLM_guidance

Lokaler LLM ReAct Agent mit Anleitung.
  • 94

csoundAPI_examples

Beispiele zum Erlernen der Csound-API aus verschiedenen Sprachen.
  • 93

PyKakao

Die API-Funktion ist für die Erstellung eines neuen API-Programms geeignet.
  • 93
  • MIT

execnb

Führen Sie ein Jupyter-Notebook schnell aus, ohne Jupyter zu benötigen.
  • 93
  • Apache License 2.0

SIPs

Das Synthetix Improvement Proposal-Repository (von Synthetixio).
  • 92

tsdownsample

Leistungsstarke Zeitreihen-Downsampling-Algorithmen zur Visualisierung.
  • 91
  • MIT

bert-for-inference

Ein kleines Repo, das zeigt, wie man BERT (oder andere Transformatoren) einfach für Inferenzen verwenden kann.
  • 90

Deep-Learning-Computer-Vision

Meine Aufgabenlösungen für Stanfords CS231n (CNNs for Visual Recognition) und Michigans EECS 498-007/598-005 (Deep Learning for Computer Vision), Version 2020.
  • 90

stable-diffusion

  • 89
  • GNU General Public License v3.0

SpeciesClassification

Um Zugriff zu erhalten, schließen Sie bitte jetzt die Einrichtung dieses Repositorys ab unter: https://repos.opensource.microsoft.com/microsoft/wizard?existingreponame=SpeciesClassification&existingrepoid=169153301.
  • 89
  • MIT

ESC-CNN-microcontroller

Klassifizierung von Umgebungsgeräuschen auf Mikrocontrollern mithilfe von Convolutional Neural Networks.
  • 87

tutorial-face-mask-detection

In diesem Projekt entwickeln wir eine Pipeline zur Erkennung unmaskierter Gesichter in Bildern. Dies kann beispielsweise genutzt werden, um Personen, die keine Maske tragen, beim Betreten eines Gebäudes zu warnen.
  • 87
  • MIT

Tegridy-MIDI-Dataset

Tegridy MIDI-Datensatz für die präzise und effektive Erstellung von Musik-KI-Modellen.
  • 87
  • Apache License 2.0

Did-Somebody-Say-Corgi

Bildsynthese + Corgis = <3.
  • 87

rMsync

Ein Skript zum Synchronisieren des reMarkable E-Readers.
  • 86
  • GNU General Public License v3.0 only

face-mask-detection

In diesem Projekt entwickeln wir eine Pipeline zur Erkennung unmaskierter Gesichter in Bildern. Dies kann beispielsweise genutzt werden, um Personen, die keine Maske tragen, beim Betreten eines Gebäudes zu warnen. [Verschoben nach: https://github.com/datarootsio/tutorial-face-mask-detection] (von datarootsio).
  • 86
  • MIT

daru-view

daru-view dient zum einfachen und interaktiven Plotten in Webanwendungen und IRuby-Notizbüchern. daru-view ist ein Plugin-Gem zum bestehenden Daru-Gem.
  • 86
  • MIT

ChatLog

⏳ ChatLog: Aufzeichnung und Analyse von ChatGPT im Zeitverlauf (von THU-KEG).
  • 86
  • MIT

memOptix

Ein Jupyter-Notebook zur Unterstützung bei der Analyse der vom Volatility-Speicherextraktions-Framework generierten Ausgabe.
  • 86
  • Apache License 2.0

smaller-transformers

Laden Sie, was Sie brauchen: Kleinere mehrsprachige Transformer für Pytorch und TensorFlow 2.0.
  • 84
  • Apache License 2.0