Librerie scritte in Jupyter Notebook
token-label-error-benchmarks
Metodi di benchmarking per il rilevamento degli errori di etichetta nelle attività di classificazione dei token.
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- GNU Affero General Public License v3.0
islr-for-gis
Un repository per il contenuto che viene utilizzato e generato durante il completamento di uno studio indipendente sull'utilizzo di metodi di apprendimento statistico in GIS.
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walmart-stores-coffee-analysis
Analisi dei dati esplorativi del caffè Walmart. Dati estratti con SerpApi 🧡.
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- BSD 3-clause "New" or "Revised"
Captcha-Breaker-project
Riconoscimento di immagini Text-Captcha e analisi della sua rottura con varie tecniche.
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- MIT
value-predictor
questo progetto è una combinazione di 3 mini progetti previsione del prezzo dell'auto, previsione del prezzo del volo e previsione del prezzo dell'assicurazione..
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Analyzing_world_cuisines
In questo repository condivido il mio progetto end-to-end. Raschiare dati, analizzare dati, adattare un modello, valutare un modello...
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newsapi
api webscraping che riceve notizie da diversi siti Web e viene visualizzata come api (di pravee42).
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dockerized-jupyter-notebook
Questo contenitore Docker fornisce un ambiente Jupyter Notebook con alcuni strumenti utili preinstallati. È basato sull'ultima versione di Ubuntu e include Node.js, Pandoc, Git e diverse librerie Python.
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- MIT
logbrain
L'analisi dei file di registro può essere un'attività noiosa, specialmente quando si ha a che fare con formati di registro complessi. Il Log Parser mira a semplificare questo processo sfruttando le espressioni regolari per abbinare e acquisire i campi pertinenti dalle voci di registro. Con i dati estratti, gli utenti possono eseguire ulteriori analisi, generare report o ottenere approfondimenti dai propri file di registro.
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consolescrape
Python web scraper per variazioni di prezzo del gioco Nintendo Switch su un negozio online..
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- MIT
NetCompression
Prova del concetto di esecuzione di una rete sparsa bare metal su una CPU riscv da 2 $, utilizzando un compilatore di rete personalizzato.
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- MIT
EuroPython-21-QuantumDeepLearning
Materiali e risorse per l'EuroPython 21 Talk su "Introduction to Quantum Deep Learning" del 28/7/2021..
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