In Jupyter Notebook geschriebene Bibliotheken
IS-Count
Code zur Reproduktion von IS-Count: Large-scale Object Counting with Importance Sampling (AAAI 2022).
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- MIT
floral-diffusion
Floral Diffusion ist ein benutzerdefiniertes Diffusionsmodell, das von Jags mithilfe einer DD 5.6-Version trainiert wurde.
- 25
- GNU General Public License v3.0
hugging-face-workshop
Ein 90-minütiger praktischer Workshop zum Thema Hugging Face auf SageMaker.
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- Apache License 2.0
shabby-pages
ShabbyPages ist ein hochmodernes Korpus digitaler Dokumentbilder mit sowohl grundlegender Wahrheit als auch verzerrten Versionen, die für den Einsatz in Trainingsmodellen geeignet sind, um Verzerrungen umzukehren und die entrauschten Originaldokumente wiederherzustellen.
- 24
- MIT
CNN-Filter-DB
Eine Datenbank mit über 1,4 Milliarden 3x3-Faltungsfiltern, die aus Hunderten verschiedener CNN-Modelle mit relevanten Metainformationen extrahiert wurden (CVPR 2022 ORAL).
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- Creative Commons Attribution Share Alike 4.0
jupyter-memgraph-tutorials
Lernen Sie mit Hilfe von Jupyter Notebooks schnell den Umgang mit Memgraph und GQLAlchemy.
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- MIT
multiannotator-benchmarks
Benchmarking-Algorithmen zur Bewertung der Qualität von Daten, die von mehreren Annotatoren gekennzeichnet wurden.
- 24
- GNU Affero General Public License v3.0
Deep-Learning-Push-Up-Counter
Deep-Learning-Ansatz, um die Anzahl der Wiederholungen in einem Video von Liegestützen oder Klimmzügen zu zählen.
- 24
- MIT
awesome-python-for-data-science
Eine kuratierte Liste großartiger Ressourcen wie Bücher, Tutorials, Kurse, Open-Source-Bibliotheken, Übungen und andere Materialien, die Pythonistas bei der Entwicklung und Pythonistas bei der Migration in die Datenwissenschaft unterstützen! 📊.
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Holodeck
🎮👥 Erleben Sie die Zukunft des Multiplayer-Gamings mit der KI-generierten virtuellen Welt von MUDGPT! 🌟🤖.
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Hands-on-Bitcoin-Programming-with-Python
Hands-On Bitcoin Programming with Python, veröffentlicht von Packt.
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- MIT
spaced-selection
Code und reale Daten für „Groß angelegtes randomisiertes Experiment zeigt, dass maschinelles Lernen Menschen hilft, effektiver zu lernen und sich besser zu erinnern“, npj Science of Learning 2021.
- 23
ndarray_comparison
Benchmark der Spielzeugberechnung auf einem n-dimensionalen Array mit Python, Numba, Cython, Python und Rust.
- 23
- MIT
torrent-webseed-creator-colab
Webseeded-Torrent-Ersteller mit Google Colaboratory.
- 23
- Mozilla Public License 2.0
tnb-analysis
Gewinnen Sie Einblicke in das digitale Kryptowährungsnetzwerk von New Boston, indem Sie einige Analysen durchführen.
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- MIT
BlockchainEngineering
Lernen Sie, wie ein Blockchain-Designer zu denken, indem Sie praktische Herausforderungen lösen.
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gptq_for_langchain
Eine Anleitung zur Verwendung von GPTQ-Modellen mit Langchain.
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- GNU General Public License v3.0 only
open-source-face-sdk
Open-Source-Bibliothek für 2D/3D-Gesichts- und Körperanalysen mit Toolkit für die Neuschulung von ML-Modellen und die Verbesserung der Generalisierung.
- 23
- GNU Affero General Public License v3.0
BERT-for-Mobile
Vergleicht die DistilBERT- und MobileBERT-Architekturen für mobile Bereitstellungen.
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pytorch-apple-silicon-benchmarks
Leistung von PyTorch auf Apple Silicon.
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- GNU General Public License v3.0 only
unsupervised-anomaly-detection
Dieses Repository beschreibt die Implementierung eines unbeaufsichtigten Anomaliedetektors mithilfe der Anomalib-Bibliothek.
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- MIT
jupyter-memgraph-tutorials
Lernen Sie schnell, Memgraph und GQLAlchemy mit Hilfe von Jupyter Notebooks zu verwenden [Verschoben nach: https://github.com/memgraph/jupyter-memgraph-tutorials] (von g-despot).
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- MIT
Vision-DiffMask
Offizielle PyTorch-Implementierung von Vision DiffMask, einer Post-hoc-Interpretationsmethode für Vision-Modelle.
- 22
- MIT