In Jupyter Notebook geschriebene Bibliotheken
linear-regression-from-scratch
Ein datenwissenschaftliches Projekt für Teil II des Physikprojekts E (Vermessung mithilfe von Sternen).
- 7
drrmsan
DRRMSAN: Deep Residual Regularized Multi-Scale Attention Networks zur Segmentierung medizinischer Bilder. Kursprojekt Maschinelles Lernen 2 (DA330), RKMVERI.
- 7
fractal_rl
Code für CORL 2020-Papier: Explizite Förderung niedrigfraktionaldimensionaler Trajektorien durch Reinforcement Learning.
- 7
SeeAI
Ermöglicht es Computern, NLP mit Daten durchzuführen, die durch fortgeschrittene Computer Vision gewonnen wurden.
- 7
- BSD 2-clause "Simplified"
tinyshap
Python-Paket, das eine minimale Implementierung des SHAP-Algorithmus mithilfe der Kernel-Methode bereitstellt.
- 7
- MIT
CenDetect
Ein Repository zum Erkennen von Bildverschlechterungen und zum Maskieren solcher Bereiche.
- 7
- Apache License 2.0
netsci-labs
(In Bearbeitung) Wissenschaftslabore vernetzen. Behandelt Graphentheorie, Zufallsgraphen und ML auf Graphen.
- 7
project-atlas-sao-paulo
Ein Projekt zur Entwicklung umfangreicher Geodaten aus der Stadt São Paulo zur Verwendung in Modellen des maschinellen Lernens.
- 7
ranking_validation
Ein Framework zur Validierung zweier Ranglisten mit ndcg, Kendall's Tau, RBO, Recall, Mrr.
- 7
- Apache License 2.0
conda-devcontainer-demo
Einrichtung des Mini Conda + Mamba-Entwicklungscontainers, um die Arbeit mit Umgebungen zu vereinfachen.
- 7
- MIT
lit-encoder-js
LiT-Bild- und Text-Encoder-Modelle (Zero-Shot Transfer with Locked-image text Tuning), die im Browser funktionieren.
- 7
- Apache License 2.0
dspytai
EVMOS-Blockchain-Dapp, das On-Chain-Daten nutzt, um potenzielle Preisschwankungen in Echtzeit aus kovalenten APIs zu modellieren.
- 7
xmr_volume_anomaly
Code für „Fingerprinting einer Flut: forensische statistische Analyse der Anomalie des Monero-Transaktionsvolumens Mitte 2021“ von Isthmus (Mitchell P. Krawiec-Thayer), Neptune, Rucknium, Jberman, Carrington.
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- MIT
cleanvision-examples
Notebooks, die Beispielanwendungen der Cleanvision-Bibliothek demonstrieren.
- 6
- GNU Affero General Public License v3.0
FinanceExamplesPy
Finanzanalyse, algorithmischer Handel, Beispiele zur Portfoliooptimierung mit Python (HAFTUNGSAUSSCHLUSS – Keine Anlageberatung bereitgestellt, KEINE ANWENDUNG – Weitere Informationen). [Verschoben nach: https://github.com/mrtkp9993/QuantitaveFinanceExamplesPy].
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- GNU General Public License v3.0 only
nix-stable-diffusion
Nix-freundlicher Fork von: Optimized Stable Diffusion, modifiziert für die Ausführung auf niedrigerem GPU-VRAM.
- 6
- GNU General Public License v3.0
sklearn-antimalware
Einfache Antimalware mit maschinellem Lernen, geschrieben in Python und Sklearn.
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mercury-examples
Beispiel-Jupyter-Notebooks, die die Verwendung des Mercury-Frameworks zeigen.
- 6
- MIT
TTM
# TTM-Aktienengpasserkennung basierend auf Bollinger- und Keltner-Kanälen. Erkennt, welche Aktien draußen sind, nachdem sich Bollinger im Keltner-Kanal befindet.
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Python-Practice
Python für Chemieingenieure und Ingenieure mit Jupyter-Notebooks📙🐍 (von virajdesai0309).
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