Biblioteki napisane w Jupyter Notebook

99-ML-Learning-Projects

Lista 99 projektów uczenia maszynowego dla wszystkich zainteresowanych nauką kodowania i tworzenia projektów.

464
MIT

x-stable-diffusion

Wnioskowanie w czasie rzeczywistym dla stabilnej dyfuzji — opóźnienie 0,88 s. Obejmuje AITemplate, nvFuser, TensorRT, FlashAttention..

462
Apache License 2.0

DataScience

Kurs Data Science in Julia dla JuliaAcademy.com, prowadzony przez Hudę Nassar (przez JuliaAcademy).

461
MIT

jwst

Biblioteka Pythona do obserwacji naukowych z Kosmicznego Teleskopu Jamesa Webba.

461
GNU General Public License v3.0

Text2Light

[SIGGRAPH Asia 2022] Text2Light: generowanie panoramy HDR w trybie zero-shot w oparciu o tekst.

458
GNU General Public License v3.0

swiftai

Swift dla interfejsu API wysokiego poziomu TensorFlow, wzorowanego na fastai.

457
Apache License 2.0

what_are_embeddings

Głębokie zagłębienie się w osadzenie, zaczynając od podstaw.

455

cabrita

Dostrajanie InstructLLaMA z danymi portugalskimi.

453
Apache License 2.0

Azure-Sentinel-Notebooks

Interaktywne notatniki platformy Azure Sentinel zapewniają wgląd w zabezpieczenia i działania umożliwiające badanie anomalii i wykrywanie złośliwych zachowań.

453
MIT

covid19pt-data

😷️🇵🇹 Dados relativos à pandemia COVID-19 w Portugalii.

450
GNU General Public License v3.0 only

FastKafka to potężna i łatwa w użyciu biblioteka Pythona do tworzenia asynchronicznych usług internetowych, które wchodzą w interakcję z tematami Kafki. Zbudowany na bazie Pydantic, AIOKafka i AsyncAPI, FastKafka upraszcza proces pisania producentów i konsumentów dla tematów Kafki.

446
Apache License 2.0

concrete-ml

Concrete ML: struktura ML chroniąca prywatność, zbudowana na bazie betonu, z powiązaniami z tradycyjnymi platformami ML.

446
GNU General Public License v3.0

cleora

Cleora AI to model ogólnego przeznaczenia do wydajnego, skalowalnego uczenia się stabilnych i indukcyjnych osadzonych jednostek dla heterogenicznych danych relacyjnych.

444
GNU General Public License v3.0

blended-diffusion

Oficjalna implementacja „Blended Diffusion for Text-driven Editing of Natural Images” [CVPR 2022].

442
MIT

get-started-with-JAX

Celem tego repozytorium jest ułatwienie rozpoczęcia pracy z JAX, Flax i Haiku. Zawiera moją serię samouczków „Machine Learning with JAX” (filmy na YouTube i Jupyter Notebooks), a także treści, które okazały się przydatne podczas poznawania ekosystemu JAX.

440
MIT

Watermark-Removal-Pytorch

🔥 CNN do usuwania znaku wodnego przy użyciu Deep Image Prior z Pytorch 🔥..

437
MIT

IDE-3D

[SIGGRAPH Asia 2022] IDE-3D: interaktywna edycja rozproszona do syntezy portretów w wysokiej rozdzielczości z obsługą 3D.

434

daam

Mapy atrybucji uwzględniające dyfuzję do interpretacji stabilnej dyfuzji.

433
MIT

m1-machine-learning-test

Kod do testowania różnych testów porównawczych M1 Chip z TensorFlow..

431
MIT

indonlu

Pierwszy w historii obszerny test porównawczy przetwarzania języka naturalnego dla języka indonezyjskiego. Zapewniamy wiele dalszych zadań, wstępnie wyszkolone modele IndoBERT i kod startowy! (AACL-IJCNLP 2020).

431
Apache License 2.0

Sharing_ISL_python

Wprowadzenie do nauki statystycznej z aplikacjami w PYTHON.

431

machine-learning-and-simulation

Wszystkie odręczne notatki 📝 i pliki kodu źródłowego 🖥️ użyte w moich filmach na YouTube na temat Machine Learning & Simulation (https://www.youtube.com/channel/UCh0P7KwJhuQ4vrzc3IRuw4Q).