Biblioteki napisane w Jupyter Notebook

requirements

Prosty przykład oparty na pliku requirements.txt (według binder-examples).

70
BSD 3-clause "New" or "Revised"

Kandinsky-2-textual-inversion

Kandinsky 2 — wielojęzyczny model ukrytej dyfuzji text2image.

70
Apache License 2.0

torchegranate

Tymczasowe repozytorium hostujące ponowne zapisanie granatu przy użyciu PyTorch jako backendu.

69
MIT

APT

Śledzenie części zwierząt (autor: kristinbranson).

69
GNU General Public License v3.0 only

vision-camera-realtime-object-detection

Wtyczka VisionCamera Frame Processor do wykrywania obiektów za pomocą TensorFlow Lite Task Vision.

69
MIT

color-grading

Automatyczny kreator PNG-LUT dla OBS przy użyciu kolorowych kart referencyjnych do kalibracji.

69
GNU General Public License v3.0 only

DataEngineerZoomCamp

Biorę udział w Data Engineering Bootcamp / Zoomcamp. Tutaj będę przechowywać pliki i postępy..

68

RigidBodySim.jl

Symulacja i wizualizacja przegubowych układów brył sztywnych w Julii.

68
GNU General Public License v3.0

OpenNMT-Tutorial

Samouczek neuronowego tłumaczenia maszynowego (NMT). Wstępne przetwarzanie danych, szkolenie modeli, ocena i wdrażanie.

68
MIT

Open-CYOAI-Project

Nakładka Colab do grania w różne zmodyfikowane wersje AI Dungeon 2. Również główna wiki gry z informacjami zebranymi od Anonsów 4chan.

68
GNU Affero General Public License v3.0

examples

Notatniki demonstrujące przykładowe zastosowania biblioteki cleanlab (autorstwa cleanlab).

67
GNU Affero General Public License v3.0

jupyter-collaboration

Rozszerzenie serwera Jupyter zapewniające obsługę dokumentów Y.

67
GNU General Public License v3.0

videocr-PaddleOCR

Wyodrębnij zakodowane na stałe napisy z filmów za pomocą uczenia maszynowego.

67
MIT

3d-bin-packing-problem

Model Pythona problemu 3D Bin Packing.

67

OMOP2OBO

OMOP2OBO: biblioteka Pythona do mapowania znormalizowanej terminologii klinicznej OMOP na otwarte ontologie biomedyczne.

67
MIT

Scrape-Websites-with-Python-FastAPI-Celery-NoSQL

Dowiedz się, jak usuwać strony internetowe za pomocą Pythona, Selenium, Requests HTML, Celery, FastAPI i NoSQL za pomocą Cassandry za pośrednictwem AstraDB.

67
Apache License 2.0

Towards-A-Deep-and-Unified-Understanding-of-Deep-Neural-Models-in-NLP

Implementacja kodu artykułu Towards A Deep and Unified Understanding Deep Neural Models in NLP.

67

PyVaporation

Rozwiązanie do modelowania wydajności membran perwaporacyjnych na podstawie danych eksperymentalnych.

66
Apache License 2.0

dtan

Oficjalna implementacja PyTorch dla naszego artykułu NeurIPS 2019, Diffeomorphic Temporal Alignment Nets. Wersja TensorFlow\Keras jest dostępna w gałęzi tf_legacy..