Librerie scritte in Jupyter Notebook

IS-Count

Codice per la riproduzione di IS-Count: conteggio di oggetti su larga scala con campionamento dell'importanza (AAAI 2022).
  • 25
  • MIT

floral-diffusion

Floral Diffusion è un modello di diffusione personalizzato addestrato da jags utilizzando una versione DD 5.6.
  • 25
  • GNU General Public License v3.0

hugging-face-workshop

Un workshop pratico di 90 minuti su Hugging Face su SageMaker..
  • 25
  • Apache License 2.0

shabby-pages

ShabbyPages è un corpus all'avanguardia di immagini di documenti nati-digitali sia con verità di base che con versioni distorte appropriate per l'uso nei modelli di addestramento per invertire le distorsioni e ripristinare i documenti originali privi di rumore.
  • 24
  • MIT

10-days-of-grad

Reti Neurali e Deep Learning.
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Machine-Learning-Algorithms

Tutti gli algoritmi di Machine Learning.
  • 24

CNN-Filter-DB

Un database di oltre 1,4 miliardi di filtri di convoluzione 3x3 estratti da centinaia di diversi modelli CNN con meta informazioni rilevanti (CVPR 2022 ORAL).
  • 24
  • Creative Commons Attribution Share Alike 4.0

jupyter-memgraph-tutorials

Impara a usare rapidamente Memgraph e GQLAlchemy con l'aiuto di Jupyter Notebooks.
  • 24
  • MIT

multiannotator-benchmarks

Algoritmi di benchmarking per valutare la qualità dei dati etichettati da più annotatori.
  • 24
  • GNU Affero General Public License v3.0

Deep-Learning-Push-Up-Counter

Approccio Deep Learning per contare il numero di ripetizioni in un video di flessioni o pull up..
  • 24
  • MIT

awesome-python-for-data-science

Un elenco curato di fantastiche risorse come libri, tutorial, corsi, librerie open source, esercizi e altri materiali che supportano i Pythonistas nella creazione e i Pythonistas che migrano in Data Science! 📊.
  • 24

Holodeck

🎮👥 Sperimenta il futuro del gioco multiplayer con il mondo virtuale generato dall'IA di MUDGPT! 🌟🤖.
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celfie

stima del tipo di origine delle cellule cfDNA.
  • 24
  • GNU Affero General Public License v3.0

Hands-on-Bitcoin-Programming-with-Python

Programmazione pratica di Bitcoin con Python, pubblicato da Packt.
  • 24
  • MIT

spaced-selection

Codice e dati reali per "L'esperimento randomizzato su larga scala rivela che l'apprendimento automatico aiuta le persone a imparare e ricordare in modo più efficace", npj Science of Learning 2021.
  • 23

ndarray_comparison

Benchmark del calcolo del giocattolo su un array n-dimensionale utilizzando python, numba, cython, pythran e rust.
  • 23
  • MIT

torrent-webseed-creator-colab

Creatore di torrent webseeded utilizzando Google Colaboratory.
  • 23
  • Mozilla Public License 2.0

tnb-analysis

Ottieni informazioni sulla rete di criptovaluta digitale di newboston facendo alcune analisi.
  • 23
  • MIT

openstreetmap-statistics

Statistiche interattive aggiornate mensilmente su OpenStreetMap..
  • 23
  • MIT

localLLM_langchain

Agente LLM locale con Langchain.
  • 23
  • MIT

LSTM_langid

Codice sorgente per la riproduzione Apple.
  • 23
  • MIT

BlockchainEngineering

Impara a pensare come un progettista blockchain risolvendo sfide pratiche.
  • 23

gptq_for_langchain

Una guida su come utilizzare i modelli GPTQ con langchain.
  • 23
  • GNU General Public License v3.0 only

open-source-face-sdk

Libreria di analisi del viso e del corpo 2D/3D open source con toolkit per il riaddestramento del modello ML e il miglioramento della generalizzazione.
  • 23
  • GNU Affero General Public License v3.0

BERT-for-Mobile

Confronta le architetture DistilBERT e MobileBERT per le distribuzioni mobili.
  • 23

pytorch-apple-silicon-benchmarks

Prestazioni di PyTorch su Apple Silicon.
  • 22
  • GNU General Public License v3.0 only

unsupervised-anomaly-detection

Questo repository descrive l'implementazione di un rilevatore di anomalie senza supervisione utilizzando la libreria Anomalib..
  • 22
  • MIT

jupyter-memgraph-tutorials

Impara a usare rapidamente Memgraph e GQLAlchemy con l'aiuto di Jupyter Notebooks [spostato in: https://github.com/memgraph/jupyter-memgraph-tutorials] (di g-despot).
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  • MIT

Vision-DiffMask

Implementazione PyTorch ufficiale di Vision DiffMask, un metodo di interpretazione post-hoc per modelli di visione.
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  • MIT

creative-prediction

Previsione creativa con reti neurali.
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