Biblioteki napisane w Jupyter Notebook

sd-webui-colab

Repozytorium do obsługi repozytorium stable-diffusion-webui w wersji Colab.

513
Apache License 2.0

diffusion_models

Seria poradników na temat odszumiania probabilistycznych modeli dyfuzji w PyTorch (autor: Acids-ircam).

512

Para señalar fuente de los datos señalar que vienen de este repositorio, junto con la fuente de orígen: „Datos obtenidos desde el Ministerio de Ciencia y producidos por el Ministerio de Salud (o la fuente que korespondencja) https://github.com/ MinCiencia/Datos-COVID19". Proszę podać pochodzenie danych: opracowane przez Ministerstwo Zdrowia Chile i uzyskane z Ministerstwa Nauki https://github.com/MinCiencia/Datos-COVID19".

512
Creative Commons Zero v1.0 Universal

dmol-book

Książka Deep learning dla molekuł i materiałów.

511
GNU General Public License v3.0

cifar10-fast

507
MIT

vscode-ayu

Motyw ayu dla vscode.

506
MIT

Human-Segmentation-PyTorch

Modele segmentacji ludzi, kod szkolenia/wnioskowania i wytrenowane wagi zaimplementowane w PyTorch.

506

ithaca

Przywracanie i przypisywanie starożytnych tekstów za pomocą głębokich sieci neuronowych.

501
Apache License 2.0

Data-Engineering-Projects

Projekty Inżynierii Danych Osobowych.

501

kglab

Graph Data Science: warstwa abstrakcji w Pythonie do tworzenia grafów wiedzy, zintegrowana z popularnymi bibliotekami grafów – na szczycie Pandas, NetworkX, RAPIDS, RDFlib, pySHACL, PyVis, morph-kgc, pslpython, pyarrow itp.

499
MIT

TACO

🌮 Adnotacje do kosza w Zestawie narzędzi kontekstowych danych (autor: pedropro).

499
MIT

6S083

Materiały do MIT 6. S083 / 18. S190: Myślenie komputacyjne z Julią + aplikacja do pandemii COVID-19.

495
GNU General Public License v3.0

deltapy

DeltaPy — powiększanie danych tabelarycznych (autor: @firmai).

494

jaxrl

Implementacja algorytmów JAX (Flax) do głębokiego uczenia ze wzmocnieniem z ciągłymi przestrzeniami akcji.

494
MIT

Julia-DataFrames-Tutorial

Samouczek dotyczący pakietu Julia DataFrames.

492
MIT

AeroSandbox

Szybka optymalizacja projektu samolotu dzięki nowoczesnemu automatycznemu różnicowaniu. Komponowalne narzędzia analityczne do aerodynamiki, napędu, konstrukcji, projektowania trajektorii i wielu innych.

490
MIT

joypy

Joyplots w Pythonie z matplotlib i pandami:chart_with_upwards_trend:.

490
MIT

Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms

32 projekty w ramach algorytmów Deep Reinforcement Learning: Q-learning, DQN, PPO, DDPG, TD3, SAC, A2C i inne. Każdy projekt opatrzony jest szczegółowym dziennikiem szkoleń.

485

LLVIP

LLVIP: sparowany zestaw danych w widzialnej podczerwieni do widzenia przy słabym oświetleniu.

484

Building-a-Simple-Chatbot-in-Python-using-NLTK

Budowa prostego chatbota od podstaw w Pythonie (przy użyciu NLTK).

483

jax-cfd

Obliczeniowa dynamika płynów w JAX.

483
Apache License 2.0

EveryDream-trainer

Ogólne dostrojenie dla stabilnej dyfuzji.

480
MIT

mathematicalpython

Wprowadzenie do obliczeń matematycznych za pomocą Pythona i Jupytera.

477

Reactors

🌱 Dołącz do społeczności programistów w Microsoft Reactor i łącz się z ludźmi, umiejętnościami i technologią, aby budować swoją karierę lub uczyć się osobiście. Codziennie na całym świecie oferujemy bezpłatne transmisje na żywo, treści na żądanie oraz wydarzenia hybrydowe/osobiste. Uzyskaj dostęp do naszych projektów i kodu tutaj..