Biblioteki napisane w Jupyter Notebook

sports-analytics

Gromadzenie, przetwarzanie, wizualizacja, modelowanie i ideacja danych w przestrzeni analityki sportowej.
  • 32

atila-core-service

Podstawowa usługa zaplecza dla aplikacji Atila.
  • 32
  • GNU General Public License v3.0 only

ipyannotator

ramy adnotacji, które można hakować w nieskończoność.
  • 32
  • Apache License 2.0

rayopt-notebooks

RayOpt Przykładowe notebooki IPython.
  • 31

SimplePlots.jl

Działki wykonane w prosty sposób 📉.
  • 31
  • MIT

predict-subreddit

Model NLP, który przewiduje subreddit na podstawie tytułu posta.
  • 31
  • Apache License 2.0

covid-19

Pulpit nawigacyjny koronawirusa COVID-19 — globalne dane Kaggle (do wieczora).
  • 31
  • MIT

cyber

punkt ostrzału, centrum koordynacyjne i źródło prawdy dla projektu (przez cyberkongres).
  • 31

ImageAI-Setup-Guide

To jest przewodnik krok po kroku, jak skonfigurować ImageAI za pomocą bezpłatnej usługi Google, Google Collab.
  • 31
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

colornet-template

Kolorowanie czarno-białych zdjęć za pomocą sieci neuronowych.
  • 31

yoga-pose-estimation

Model do klasyfikacji typów pozycji jogi i szacowania wspólnych pozycji osoby na podstawie obrazu.
  • 31

demo-bank-customer-churn

Demonstracyjny projekt DVC szkolący model klasyfikacji na danych tabelarycznych.
  • 30
  • MIT

pluckey

klawiatura dzielona 4x7 z szerokimi klawiszami spacji i obsługą nasadek klawiszy ergodox.
  • 30
  • MIT

ReconNet-PyTorch

Nieiteracyjny algorytm do rekonstrukcji obrazów z pomiarów kompresyjnych.
  • 30
  • MIT

ijava-binder

Baza wiązania IJava do wypróbowania jądra Java Jupyter na https://mybinder.org/.
  • 30
  • The Unlicense

raypier_optics

Zestaw narzędzi do śledzenia promieni do projektowania układów optycznych.
  • 30
  • GNU General Public License v3.0

virtual_drawing_board

Wirtualna tablica z oceną ułożenia dłoni.
  • 30
  • MIT

tequila-tutorials

Kolekcja samouczków dla tequili.
  • 29

virnet

VirNet: Model głębokiej uwagi do identyfikacji odczytów wirusowych.
  • 29
  • Apache License 2.0

traffic-sign-recognition

Zbudował i wytrenował głęboką sieć neuronową do klasyfikowania znaków drogowych za pomocą PyTorch. Najważniejszymi elementami tego rozwiązania byłoby wstępne przetwarzanie danych, trenowanie z mocno rozszerzonymi danymi i korzystanie z Spatial Transformer Network.
  • 29
  • MIT

GnuplotRB

Projekt Google Summer of Code 2015.
  • 29
  • MIT

Reinforcement-Learning-Notebooks

Implementacja algorytmów Deep RL na pojedynczym notebooku.
  • 29
  • MIT

macondo

Sztuczna inteligencja gry planszowej napisana w Go.
  • 29
  • GNU General Public License v3.0 only

PandExo

Narzędzie społecznościowe do nauki o tranzycie egzoplanet za pomocą JWST i HST.
  • 29
  • GNU General Public License v3.0 only

Spotify_Song_Recommender

Ten projekt wykorzystuje API spotify i listy odtwarzania dostarczone przez użytkowników do tworzenia i dostrajania modelu sieci neuronowej, który generuje rekomendacje utworów na podstawie danych utworów z dostarczonych list odtwarzania.
  • 28
  • MIT

YTRecap

Podsumuj dowolny film z YouTube w kilka sekund ✍️.
  • 28
  • MIT

synthetic-data-genomics

Kod potwierdzający koncepcję z Gretel.ai i Illumina wykorzystujący generatywne sieci neuronowe do tworzenia syntetycznych wersji danych dotyczących genotypu i fenotypu myszy.
  • 28

spark-nlp-display

Biblioteka do prostej wizualizacji różnych typów adnotacji Spark NLP.
  • 28
  • Apache License 2.0

csv-schema-inference

Narzędzie do automatycznego wnioskowania o typach danych kolumn w plikach.csv.
  • 28
  • MIT