In Jupyter Notebook geschriebene Bibliotheken
token-label-error-benchmarks
Benchmarking-Methoden zur Erkennung von Etikettenfehlern bei Token-Klassifizierungsaufgaben.
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- GNU Affero General Public License v3.0
islr-for-gis
Ein Repository für die Inhalte, die während der Durchführung einer unabhängigen Studie zur Verwendung statistischer Lernmethoden in GIS verwendet und generiert werden.
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walmart-stores-coffee-analysis
Explorative Datenanalyse zu Walmart-Kaffee. Mit SerpApi extrahierte Daten 🧡.
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- BSD 3-clause "New" or "Revised"
Captcha-Breaker-project
Erkennung von Text-Captcha-Bildern und Analyse ihrer Aufschlüsselung mit verschiedenen Techniken.
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- MIT
isitstilldown
Verfolgen Sie eine Liste von Domains hinsichtlich der Verfügbarkeit ihrer Dienste.
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- MIT
value-predictor
Dieses Projekt ist eine Kombination aus 3 Miniprojekten: Autopreisvorhersage, Flugpreisvorhersage und Versicherungspreisvorhersage.
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Analyzing_world_cuisines
In diesem Repository teile ich mein End-to-End-Projekt. Scraping von Daten, Analysieren von Daten, Anpassen eines Modells, Bewerten eines Modells.
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newsapi
Webscraping-API, die Nachrichten von verschiedenen Websites abruft und als API anzeigt (von pravee42).
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dockerized-jupyter-notebook
Dieser Docker-Container stellt eine Jupyter Notebook-Umgebung mit einigen nützlichen vorinstallierten Tools bereit. Es basiert auf der neuesten Ubuntu-Version und umfasst Node.js, Pandoc, Git und mehrere Python-Bibliotheken.
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- MIT
GetMySlot
Ein Bot, der nicht die Weltherrschaft übernimmt, Sie aber benachrichtigt, wenn ein Slot verfügbar ist.
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- MIT
logbrain
Das Parsen von Protokolldateien kann eine mühsame Aufgabe sein, insbesondere wenn es um komplexe Protokollformate geht. Der Log Parser zielt darauf ab, diesen Prozess zu rationalisieren, indem er reguläre Ausdrücke nutzt, um relevante Felder aus Protokolleinträgen abzugleichen und zu erfassen. Mit den extrahierten Daten können Benutzer weitere Analysen durchführen, Berichte erstellen oder Erkenntnisse aus ihren Protokolldateien gewinnen.
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consolescrape
Python Web Scraper für Preisänderungen von Nintendo Switch-Spielen in einem Webshop.
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- MIT
NetCompression
Konzeptnachweis für die Ausführung eines Bare-Metal-Netzwerks mit geringer Dichte auf einer 2-Dollar-Riscv-CPU unter Verwendung eines benutzerdefinierten Netzwerk-Compilers.
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- MIT
EuroPython-21-QuantumDeepLearning
Materialien und Ressourcen für den EuroPython 21-Vortrag zum Thema „Einführung in Quantum Deep Learning“ am 28.07.2021.
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