In Jupyter Notebook geschriebene Bibliotheken
food-recognition-benchmark-starter-kit
Dieses Repository ist die Hauptvorlage und das Starterkit für den Food Recognition Benchmark. Klonen Sie das Repository, um jetzt anzutreten!.
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- MIT
visuallayer
Vereinfachen Sie Ihre visuellen Datenoperationen. Finden und visualisieren Sie Probleme mit Ihren Computer-Vision-Datensätzen wie Duplikate, Anomalien, Datenlecks, falsche Beschriftungen und andere.
- 61
- Apache License 2.0
climategan
Code und vorab trainiertes Modell für den Algorithmus, der Visualisierungen von drei mit dem Klimawandel verbundenen Ereignissen generiert: Überschwemmungen, Waldbrände und Smog.
- 61
- GNU General Public License v3.0 only
team-compass
Ein Repository für Teaminteraktion, Synchronisierung und Bearbeitung von Besprechungsnotizen im gesamten JupyterHub-Ökosystem. (von jupyterhub).
- 61
smooth-infinite-zoom
Benutzerfreundliches Videogenerierungstool mit unendlichem Zoom in Colab (basierend auf Stable Diffusion).
- 60
- MIT
grid2demand
Ein Tool zur Generierung der Reisenachfrage von Zone zu Zone basierend auf Rasterzonen und Schwerkraftmodell.
- 60
- Apache License 2.0
laughr
Wiederkehrendes Audiomanipulationstool für neuronale Netzwerke zum Stummschalten von „Laugh Track“-Audiosegmenten, die häufig in Sitcoms vorkommen.
- 59
- MIT
market_risk_gan_keras
Verwendung bidirektionaler generativer gegnerischer Netzwerke zur Schätzung des Value-at-Risk für das Marktrisikomanagement mithilfe von TensorFlow. [Verschoben nach: https://github.com/hamaadshah/market_risk_gan_tensorflow].
- 59
- Apache License 2.0
gpt-j-fine-tuning-example
Feinabstimmung von 6 Milliarden GPT-J (und anderen Modellen) mit LoRA und 8-Bit-Komprimierung.
- 58
medmcqa
Ein umfangreicher (194 KB) Multiple-Choice-Frage-Antwort-Datensatz (MCQA), der darauf ausgelegt ist, reale Fragen zu medizinischen Aufnahmeprüfungen zu beantworten.
- 58
- MIT
exSTATic
Lese-Tracker zum mühelosen Sprachenlernen mit Grafiken und Statistiken.
- 58
- GNU General Public License v3.0 only
ctcsound
Python-Bindungen für Csound mit ctypes. Kann auch von Python2.x und Python3.x verwendet werden.
- 58
- GNU Lesser General Public License v3.0 only
DeepPlastic
Erkennung und Quantifizierung von Meeresschutt mithilfe tiefgreifender visueller Modelle.
- 57
- MIT
GAN-Anime-Characters
Wendete mehrere Generative Adversarial Networks (GAN)-Techniken an, wie zum Beispiel: DCGAN, WGAN und StyleGAN, um Anime-Gesichter und handschriftliche Ziffern zu generieren.
- 57
- MIT
ChessboardDetect
Sammelsurium von Schachbretterkennungsalgorithmen auf Bildern von tatsächlichen Spielen.
- 56
- MIT
Azure-Cognitive-Search-Azure-OpenAI-Accelerator
Virtueller Assistent – GPT Smart Search Engine – Bot Framework + Azure OpenAI + Azure Search + Azure SQL + LangChain + CosmosDB.
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TeachMyAgent
TeachMyAgent ist eine Testplattform für automatische Lehrplan-Lernmethoden in Deep RL.
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- MIT
community
Netdata-basierte Anwendungen und Beispiele. Für die Gemeinschaft, von der Gemeinschaft. (von netdata).
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- MIT
Greenathon-Plant-AI
Identifizieren Sie Krankheiten in Pflanzen☘️ mit maschinellem Lernen im Internet mit TFJS.
- 56
- Apache License 2.0
kruk
Auf den Ukrainischen Unterricht abgestimmte Sprachmodelle und Datensätze.
- 56
- Apache License 2.0
infinite-zoom-stable-diffusion
Ressourcen zum Erstellen von Ininite-Zoom-Videos mit Stable Diffiusion, Sie können mehrere Eingabeaufforderungen verwenden und es ist einfach zu verwenden.
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- MIT
jupyter-CAF-kernel
:sparkles: Ein Coarray Fortran Jupyter Notebook-Kernel:cloud::computer::notebook::zap:.
- 56
- MIT