Biblioteki napisane w Jupyter Notebook
h4cker
To repozytorium jest utrzymywane głównie przez Omara Santosa (@santosomar) i zawiera tysiące zasobów związanych z etycznym hakowaniem / testami penetracyjnymi, kryminalistyką cyfrową i reagowaniem na incydenty (DFIR), badaniem luk w zabezpieczeniach, opracowywaniem exploitów, inżynierią wsteczną i nie tylko.
- 14.1k
- MIT
Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python
Kalman Filtruj książkę za pomocą Jupyter Notebook. Koncentruje się na budowaniu intuicji i doświadczenia, a nie na dowodach formalnych. Obejmuje filtry Kalmana, rozszerzone filtry Kalmana, bezzapachowe filtry Kalmana, filtry cząstek stałych i wiele innych. Wszystkie ćwiczenia zawierają rozwiązania..
- 14.1k
- GNU General Public License v3.0
digital_video_introduction
Praktyczne wprowadzenie do technologii wideo: obrazu, wideo, kodeków (av1, vp9, h265) i innych (kodowanie ffmpeg). Tłumaczenia: 🇺🇸 🇨🇳 🇯🇵 🇮🇹 🇰🇷 🇷🇺 🇧🇷.
- 13.8k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
first-order-model
To repozytorium zawiera kod źródłowy papierowego modelu ruchu pierwszego rzędu dla animacji obrazu.
- 13.6k
- MIT
nlp-tutorial
Samouczek przetwarzania języka naturalnego dla naukowców zajmujących się głębokim uczeniem.
- 12.8k
- MIT
deepmind-research
To repozytorium zawiera implementacje i ilustracyjny kod towarzyszący publikacjom DeepMind.
- 12.0k
- Apache License 2.0
python-machine-learning-book
Repozytorium kodu książki i źródło informacji „Python Machine Learning (1st edition)”.
- 11.9k
- MIT
DeepLearningExamples
Najnowocześniejsze skrypty głębokiego uczenia zorganizowane według modeli — łatwe do nauczenia i wdrożenia z powtarzalną dokładnością i wydajnością w infrastrukturze klasy korporacyjnej.
- 11.3k
yolov7
Implementacja papierowa - YOLOv7: Zestaw gratisów, który można wyszkolić, wyznacza nowe standardy w wykrywaczach obiektów działających w czasie rzeczywistym.
- 10.8k
- GNU General Public License v3.0 only
dopamine
Dopamine to platforma badawcza do szybkiego prototypowania algorytmów uczenia się przez wzmacnianie.
- 10.2k
- Apache License 2.0
Grounded-Segment-Anything
Grounded-SAM: Połączenie uziemienia DINO z segmentowaniem czegokolwiek i stabilną dyfuzją oraz rozpoznawaniem wszystkiego — automatyczne wykrywanie, segmentowanie i generowanie wszystkiego.
- 10.0k
- Apache License 2.0
prettymaps
Mały zestaw funkcji Pythona do rysowania ładnych map z danych OpenStreetMap. Oparte na bibliotekach osmnx, matplotlib i shapely.
- 9.9k
- GNU Affero General Public License v3.0
numerical-linear-algebra
Darmowy podręcznik online zeszytów Jupyter do kursu obliczeniowej algebry liniowej fast.ai.
- 9.6k
The-Complete-FAANG-Preparation
To repozytorium zawiera wszystkie DSA (struktury danych, algorytmy, 450 DSA autorstwa Love Babbar Bhaiya, pytania FAANG), tematy techniczne (OS + DBMS + SQL + CN + OOP), teorię + pytania, pytania do wywiadów FAANG i różne rzeczy (programowanie MCQ, łamigłówki, umiejętności, rozumowanie). Językami programowania używanymi do demonstracji są C++, Python i Java.
- 9.3k
- MIT
computervision-recipes
Najlepsze praktyki, przykłady kodu i dokumentacja dla Computer Vision..
- 9.1k
- MIT
amazon-sagemaker-examples
Przykład 📓 Notatniki Jupyter, które demonstrują, jak budować, trenować i wdrażać modele uczenia maszynowego za pomocą 🧠 Amazon SageMaker..
- 8.6k
- Apache License 2.0
