Biblioteker skrevet i Jupyter Notebook

sd-webui-colab

En repo til vedligeholdelse af Colab-versionen af ​​stabil-diffusion-webui repo.
  • 513
  • Apache License 2.0

diffusion_models

En række tutorial-notesbøger om denoising diffusion probabilistiske modeller i PyTorch (ved acids-ircam).
  • 512

Datos-COVID19

For señalar fuente de los data señalar que vienen de este repositorio, junto con la fuente de orígen: "Datos obtenidos desde el Ministerio de Ciencia y producidos por el Ministerio de Salud (o la fuente que corresponda) https://github.com/ MinCiencia/Datos-COVID19". Angiv venligst data herkomst: produceret af Chiles sundhedsministerium og hentet fra videnskabsministeriet https://github.com/MinCiencia/Datos-COVID19".
  • 512
  • Creative Commons Zero v1.0 Universal

dmol-book

Bog om dyb læring for molekyler og materialer.
  • 511
  • GNU General Public License v3.0

cifar10-fast

  • 507
  • MIT

vscode-ayu

ayu-tema til vscode.
  • 506
  • MIT

Human-Segmentation-PyTorch

Menneskelige segmenteringsmodeller, trænings-/inferenskode og trænede vægte, implementeret i PyTorch.
  • 506

ithaca

Gendannelse og tilskrivning af gamle tekster ved hjælp af dybe neurale netværk.
  • 501
  • Apache License 2.0

Data-Engineering-Projects

Persondataingeniørprojekter.
  • 501

kglab

Graph Data Science: et abstraktionslag i Python til opbygning af vidensgrafer, integreret med populære grafbiblioteker – oven på Pandas, NetworkX, RAPIDS, RDFlib, pySHACL, PyVis, morph-kgc, pslpython, pyarrow osv.
  • 499
  • MIT

TACO

🌮 Papirkurvsannoteringer i kontekstdatasætværktøj (af pedropro).
  • 499
  • MIT

6S083

Materialer til MIT 6. S083 / 18. S190: Beregningstænkning med Julia + ansøgning til COVID-19-pandemien.
  • 495
  • GNU General Public License v3.0

deltapy

DeltaPy - Tabular Data Augmentation (af @firmai).
  • 494

jaxrl

JAX (Flax) implementering af algoritmer til Deep Reinforcement Learning med kontinuerlige handlingsrum.
  • 494
  • MIT

Julia-DataFrames-Tutorial

En tutorial om Julia DataFrames-pakken.
  • 492
  • MIT

AeroSandbox

Optimering af flydesign gjort hurtigt gennem moderne automatisk differentiering. Komponerbare analyseværktøjer til aerodynamik, fremdrift, strukturer, banedesign og meget mere..
  • 490
  • MIT

joypy

Joyplots i Python med matplotlib & pandaer:chart_with_upwards_trend:.
  • 490
  • MIT

Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms

32 projekter inden for rammerne af Deep Reinforcement Learning algoritmer: Q-learning, DQN, PPO, DDPG, TD3, SAC, A2C m.fl. Hvert projekt er forsynet med en detaljeret træningslog..
  • 485

LLVIP

LLVIP: Et synligt-infrarødt parret datasæt til svagt lyssyn.
  • 484

Building-a-Simple-Chatbot-in-Python-using-NLTK

Opbygning af en simpel chatbot fra bunden i Python (ved hjælp af NLTK).
  • 483

jax-cfd

Computational Fluid Dynamics i JAX.
  • 483
  • Apache License 2.0

EveryDream-trainer

Generel finjustering for stabil diffusion.
  • 480
  • MIT

mathematicalpython

Introduktion til matematisk beregning med Python og Jupyter.
  • 477

Reactors

🌱 Slut dig til et fællesskab af udviklere hos Microsoft Reactor og få kontakt med mennesker, færdigheder og teknologi for at opbygge din karriere eller personlige læring. Vi tilbyder gratis livestreams, on-demand indhold og hybride/personlige begivenheder dagligt rundt om i verden. Få adgang til vores projekter og kode her..
  • 477
  • MIT

practical-mlops-book

[Bog-2021] Praktisk MLOps O'Reilly Bog.
  • 474

rl_games

RL implementeringer.
  • 474
  • MIT

facet

Menneskelig-forklarlig AI..
  • 471
  • Apache License 2.0

gtc2017-numba

Numba tutorial til GTC 2017 konference.
  • 469

ghapi

En dejlig og komplet grænseflade til GitHubs fantastiske API.
  • 467
  • Apache License 2.0