Biblioteki napisane w Jupyter Notebook
WA-Testing-Tool
Skrypty, które działają z Watson Assistant w celu walidacji K-krotnie na zbiorze uczącym, testowania w ślepym teście i rysowania precyzyjnych krzywych w celu porównania.
- 77
- Apache License 2.0
tutorials
Git Repo dla artykułów na blogu Ergo Sum i kanale YouTube https://www.youtube.com/channel/UCiie9CN--dazA7iT2sry5FA (autor: rogerfitz).
- 77
- MIT
Signature-Verification_System_using_YOLOv5-and-CycleGAN
Kompleksowy system weryfikacji podpisów do wyodrębniania, czyszczenia i weryfikacji podpisów w dokumentach. Podpisy są wykrywane za pomocą YOLOv5. Szum jest czyszczony przy użyciu podejścia CycleGAN i weryfikowany. Keras / Tensorflow / PyTorch.
- 77
italian-machine-learning-course
[Włoski] Materiał do teoretycznego praktycznego kursu szybkiego uczenia maszynowego z TensorFlow 2.0.
- 76
forestplot
Pakiet Pythona do tworzenia gotowych do publikacji, ale dostosowywalnych wykresów współczynników.
- 76
- MIT
lora-instruct
Finetune Falcon, LLaMA, MPT i RedPajama na sprzęcie konsumenckim przy użyciu PEFT LoRA.
- 76
- Apache License 2.0
Torrent-Drive-Telegram-Bot-Using-Colab
Prosty bot Torrent do GDrive Telegram przy użyciu colab.
- 75
- MIT
ChatGPT-Python-Applications
Aplikacje ChatGPT Python zintegrowane z bibliotekami i modułami stron trzecich.
- 74
openai-clip-js
Model CLIP OpenAI został przeniesiony do JavaScript przy użyciu internetowego środowiska wykonawczego ONNX.
- 74
- MIT
FunMatch-Distillation
Implementacja destylacji wiedzy w TF2 z wykorzystaniem hipotezy „dopasowania funkcji” z https://arxiv.org/abs/2106.05237..
- 74
cocp
Kod źródłowy przykładów towarzyszących artykułowi „Nauka zasad sterowania optymalizacją wypukłą”.
- 74
- Apache License 2.0
HFTFramework
Ramy handlu algorytmicznego animatora rynku używane do testowania uczenia się przez wzmacnianie w „Podejściu do uczenia się przez wzmacnianie w celu poprawy wydajności algorytmu animowania rynku Avellanedy-Stoikova”.
- 73
- Apache License 2.0
qiskit-certified-exam-workbook
To jest zeszyt ćwiczeń, który stworzyłem, przygotowując się do egzaminu Qiskit Associate Developer. Mam nadzieję, że przyda się to innym, tak jak było dla mnie:).
- 73
- MIT
Thin-Plate-Spline-Motion-Model-Windows
[CVPR 2022] Cienkopłytowy model ruchu splajnu do animacji obrazu.
- 71
- MIT
examples
Repozytorium przykładów dla Elyra (https://github.com/elyra-ai/elyra) (autor: elyra-ai).
- 71
- Apache License 2.0
buggy-resizing-critique
Krytyka niedawnego artykułu na temat błędnych metod próbkowania obrazu w popularnych bibliotekach przetwarzania obrazu i głębokiego uczenia.
- 70
- MIT
conda
Określanie środowiska conda za pomocą pliku `environment.yml` (według przykładów bindera).
- 70
- BSD 3-clause "New" or "Revised"