Librerie scritte in Jupyter Notebook

edward2

Un semplice linguaggio di programmazione probabilistico..

650
Apache License 2.0

YourTTS

YourTTS: Verso Zero-Shot Multi-Speaker TTS e Zero-Shot Voice Conversion per tutti.

648
GNU General Public License v3.0

universal-portfolios

Raccolta di algoritmi per la selezione del portafoglio online.

644
GNU General Public License v3.0

stable-diffusion-aesthetic-gradients

Personalizzazione per Diffusione Stabile tramite Gradienti Estetici 🎨.

643
GNU General Public License v3.0

single-parameter-fit

Numeri reali, scienza dei dati e caos: come adattare qualsiasi set di dati a un singolo parametro.

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TrainYourOwnYOLO

Addestra da zero un rilevatore di oggetti yolov3 all'avanguardia!.

631
GNU General Public License v3.0

cortx

CORTX Community Object Storage è un object storage open source al 100% ottimizzato in modo univoco per i dispositivi di storage con capacità di massa.

631
Apache License 2.0

Mina è una nuova criptovaluta con una blockchain di dimensioni costanti, che migliora il ridimensionamento pur mantenendo il decentramento e la sicurezza. [Spostato in: https://github.com/MinaProtocol/mina] (di MinaProtocol).

618
Apache License 2.0

STEGO

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MIT

RoadDamageDetector

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Fruit-Images-Dataset

Fruits-360: un set di dati di immagini contenenti frutta e verdura.

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WARP-UNLIMITED-ADVANCED

Ottieni una quantità illimitata di dati nella VPN WARP di Cloudflare🔥.

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GNU General Public License v3.0 only

TinderAutomation

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Gestione del rischio pre-crisi per la finanza personale (di codez0mb1e).

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Creative Commons Zero v1.0 Universal

Multilingual-CLIP

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rliable

[NeurIPS'21 Outstanding Paper] Libreria per una valutazione affidabile sui benchmark RL e ML, anche con solo una manciata di seed..

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Apache License 2.0

Auto_TS

Crea automaticamente modelli ARIMA, SARIMAX, VAR, FB Prophet e XGBoost su set di dati di serie temporali con un'unica riga di codice. Ora aggiornato con Dask per gestire milioni di righe..

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pbdl-book

Benvenuto nel libro sul deep learning basato sulla fisica (v0.2).

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Transformer-MM-Explainability

[ICCV 2021- Orale] Implementazione ufficiale di PyTorch per Generic Attention-model Explainability for Interpreting Bi-Modal and Encoder-Decoder Transformers, un nuovo metodo per visualizzare qualsiasi rete basata su Transformer. Compresi esempi per DETR, VQA..