Librerie scritte in Jupyter Notebook

alpha-mind

analisi quantitativa del portafoglio titoli. La pipeline di analisi include l'astrazione dell'archiviazione dei dati, il calcolo dell'alfa, la combinazione dell'alfa basata su ML e il calcolo del portafoglio.
  • 212
  • MIT

ld-decode

Decodificatore LaserDisc definito dal software.
  • 212
  • GNU General Public License v3.0 only

huggingpics

🤗🖼️ HuggingPics: Ottimizza Vision Transformers per qualsiasi cosa utilizzando le immagini trovate sul web..
  • 210

notebooks

  • 210
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

OpenEDU

:books: The Open Source Education Initiative – un archivio con risorse per oltre 60 materie di ingegneria. Rendiamo l'istruzione più aperta e accessibile!:razzo::scintille:.
  • 209
  • MIT

minLoRA

  • 209
  • MIT

MoViNet-pytorch

Implementazione MoViNets PyTorch: reti video mobili per un riconoscimento video efficiente;.
  • 209
  • MIT

CodeTrans

Modelli linguistici preaddestrati per il codice sorgente.
  • 209
  • MIT

tensorflow_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation

Progetto Multi-Person Pose Estimation per Tensorflow 2.0 con un modello piccolo e veloce basato su MobilenetV3.
  • 209
  • GNU General Public License v3.0

Optimization-Python

Ottimizzazione generale (LP, MIP, QP, ottimizzazione continua e discreta ecc.) utilizzando Python.
  • 209
  • MIT

BMT

Codice sorgente per "Transformer bimodale per sottotitoli video densi" (BMVC 2020).
  • 208
  • MIT

Multi-Type-TD-TSR

Estrazione di tabelle da immagini di documenti utilizzando una pipeline a più fasi per il rilevamento della tabella e il riconoscimento della struttura della tabella:.
  • 208
  • MIT

PX4-user_guide

Guida per l'utente PX4.
  • 207
  • GNU General Public License v3.0

Python-for-Everyone

Una guida passo passo per imparare la programmazione Python.
  • 207

covid19italia

  • 207
  • Creative Commons Attribution 4.0

tf-metal-experiments

Backend TensorFlow Metal su Apple Silicon Experiments (solo per divertimento).
  • 207
  • MIT

examples

Analizza i dati non strutturati con Towhee, come ricerca di immagini inversa, ricerca di video inversa, classificazione audio, sistemi di domande e risposte, ricerca molecolare, ecc. (di towhee-io).
  • 207
  • Apache License 2.0

CenterSnap

Codice Pytorch per il documento ICRA'22: "Ricostruzione della forma 3D multi-oggetto a colpo singolo e stima categorica della posa e delle dimensioni 6D".
  • 206

Awesome_Satellite_Benchmark_Datasets

Viene fornito materiale supplementare per il nostro articolo "NON CI SONO DATI COME PIÙ DATI".
  • 205

TradingGym

Trading Gym è un progetto open source per lo sviluppo di algoritmi di apprendimento per rinforzo nel contesto del trading. (di cove9988).
  • 204
  • MIT

ImageNetV2

Un nuovo set di prova per ImageNet.
  • 204
  • MIT

Deep-Q-Learning

Implementazione Tensorflow di Deepminds dqn con double duelling networks.
  • 204

EasyEdit

Un framework facile da usare per modificare modelli linguistici di grandi dimensioni.
  • 202
  • MIT

scatteract

Progetto che implementa l'estrazione di dati da grafici a dispersione.
  • 202

r

Utilizzo di R con Jupyter/RStudio su Binder (per esempi di binder).
  • 202
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

fact-checker

Verifica delle uscite LLM con langchain.
  • 202

fraud-detection-using-machine-learning

Configura un'architettura demo end-to-end per prevedere gli eventi di frode con Machine Learning utilizzando Amazon SageMaker.
  • 202
  • Apache License 2.0

machinehearing

Machine Learning applicato al suono.
  • 201

ProvingGround

Terreno di prova: strumenti per la matematica automatizzata.
  • 199
  • MIT

Best-Deep-Learning-Optimizers

Raccolta degli ultimi, più grandi, ottimizzatori di deep learning (per Pytorch) - CNN, NLP adatti.
  • 197
  • Apache License 2.0