In Jupyter Notebook geschriebene Bibliotheken
stable-diffusion
Diese Version von CompVis/stable-diffusion verfügt über ein interaktives Befehlszeilenskript, das die Funktionen text2img und img2img in einer Schnittstelle im „Dream Bot“-Stil, einer WebGUI sowie mehreren Funktionen und anderen Verbesserungen kombiniert. (von SteveCaruso).
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- GNU General Public License v3.0
Fake-News-Detection
Um die Verbreitung gefälschter Nachrichten zu bekämpfen, ist es von entscheidender Bedeutung, die Legitimität der Informationen zu ermitteln. Dieses Data Science-Projekt kann dabei helfen. Dazu kann Python verwendet werden und ein Modell wird mit TfidfVectorizer erstellt. Das LogisticRegression-Modell wird zum Trainieren und Testen der Daten verwendet. Numpy, Pandas und einige andere Pakete werden in diesem Projekt verwendet.
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jupyter-sketches
Generative Kunstskizzen in Jupyter-Notizbüchern.
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- GNU General Public License v3.0 only
wordlescraper
Kombinieren Sie Wordle-Statistikmetriken von verschiedenen Standorten, Datenwissenschaft, um Ergebnisse mit Wörtern zu korrelieren, und ein Frontend, um die Ergebnisse anzuzeigen.
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- MIT
normalizing-flows
Eine Untersuchung normalisierender Flüsse in Pytorch und Swift für Tensorflow (von Austinjones).
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NLP-With-PyTorch
Meine NLP-Experimente verwenden PyTorch, um einige häufige NLP-Probleme mit fortschrittlichen und hochmodernen Deep-Learning-Techniken zu lösen.
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running-assistant-opencv-yolo
Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines KI-Laufassistenten, der mithilfe von OpenCV, YOLOv2 und OpenWeatherMap Empfehlungen für optimale Geh- oder Laufbedingungen liefert.
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cowin-vaccination-slot-availability
Skript zur Überprüfung der verfügbaren Plätze für Covid-19-Impfzentren von CoWIN API in Indien.
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- Apache License 2.0
chatGPT-voice-assistant
Sprechen Sie mit ChatGPT und lassen Sie es antworten. (von DeadBranches).
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- GNU Affero General Public License v3.0
Sentiment-Analysis
Dieses Repository enthält ein Projekt zur Analyse von Kundenfeedbackdaten für British Airways (BA) und zur Gewinnung von Erkenntnissen über die Fluggesellschaft. Es umfasst Code, Daten und Dokumentation für das Scraping und die Vorbereitung von Daten, die Datenanalyse sowie die Präsentation von Ergebnissen und Empfehlungen. (von Kekyei).
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