Knižnice napísané v Jupyter Notebooke

yolov3-tf2

YoloV3 Implementované v Tensorflow 2.0.
  • 2.5k
  • MIT

ihaskell

Jadro Haskell pre projekt Jupyter..
  • 2.5k
  • MIT

course-content

Kurz výpočtovej neurovedy NMA.
  • 2.5k
  • Creative Commons Attribution 4.0

galai

Model API pre GALACTICA.
  • 2.5k
  • Apache License 2.0

Interactive Parallel Computing with IPython

IPython Parallel: Interaktívne paralelné výpočty v Pythone.
  • 2.4k
  • GNU General Public License v3.0

stable-diffusion

Táto verzia CompVis/stable-diffusion obsahuje interaktívny skript príkazového riadka, ktorý kombinuje funkčnosť text2img a img2img v rozhraní v štýle „dream bot“, webové rozhranie a viaceré funkcie a ďalšie vylepšenia. [Presunuté na: https://github.com/invoke-ai/InvokeAI] (od lsteina).
  • 2.4k
  • GNU General Public License v3.0

100-plus-Python-programming-exercises-extended

Úložisko obsahuje viac ako 100 problémov s programovaním pythonu, o ktorých sa diskutuje, vysvetľuje a rieši sa rôznymi spôsobmi.
  • 2.4k

diffusion-models-class

Materiály pre kurz Modely difúzie objímania tváre.
  • 2.4k
  • Apache License 2.0

mlops-course

Zistite, ako navrhnúť, vyvinúť, nasadiť a udržiavať komplexnú aplikáciu ML vo veľkom rozsahu.
  • 2.4k
  • MIT

shapash

🔅 Shapash: Užívateľsky prívetivá vysvetliteľnosť a interpretovateľnosť na vývoj spoľahlivých a transparentných modelov strojového učenia.
  • 2.4k
  • Apache License 2.0

diff-svc

Konverzia spevu cez difúzny model.
  • 2.4k
  • GNU Affero General Public License v3.0

3D-printed-mirror-array

3D tlačiteľné šesťhranné zrkadlové pole schopné odrážať slnečné svetlo do ľubovoľných vzorov.
  • 2.3k
  • MIT

leetcode-company-wise-problems-2022

Zoznamy múdrych otázok spoločnosti dostupných na prémii leetcode. Každý súbor csv v adresári spoločností zodpovedá zoznamu otázok o leetcode pre konkrétnu spoločnosť na základe značiek spoločnosti leetcode. Aktualizované od mája 2022..
  • 2.3k
  • MIT

whylogs

Knižnica na zaznamenávanie údajov s otvoreným zdrojom pre modely strojového učenia a dátové kanály. 📚 Poskytuje prehľad o kvalite údajov a výkone modelu v priebehu času. 🛡️ Podporuje zhromažďovanie údajov na ochranu súkromia, zaisťuje bezpečnosť a odolnosť. 📈.
  • 2.3k
  • Apache License 2.0

stability-sdk

SDK na interakciu s rozhraniami stability.ai API (napr. stabilná difúzna inferencia).
  • 2.3k
  • MIT

Learning-Bitcoin-from-the-Command-Line

Kompletný kurz na učenie sa programovania a používania bitcoínov z príkazu [Presunuté na: https://github.com/BlockchainCommons/Learning-Bitcoin-from-the-Command-Line] (od ChristopherA).
  • 2.3k

ML-foundations

Základy strojového učenia: lineárna algebra, počet, štatistika a informatika.
  • 2.3k
  • MIT

waymo-open-dataset

Waymo Open Dataset.
  • 2.3k
  • GNU General Public License v3.0

selfie

Vzdelávací softvérový systém malého samokompilujúceho kompilátora C, malého samospustiteľného emulátora RISC-V a malého hypervízora RISC-V s vlastným hostiteľom.
  • 2.3k
  • BSD 2-clause "Simplified"

Kandinsky-2

Kandinsky 2 — viacjazyčný model latentnej difúzie text2image.
  • 2.3k
  • Apache License 2.0

Promptify

Rýchle inžinierstvo | Na získanie štruktúrovaného výstupu použite GPT alebo iné modely založené na výzve. Pripojte sa k našej nezhode pre promptné inžinierstvo, LLM a ďalší najnovší výskum.
  • 2.3k
  • Apache License 2.0

benchmarking-gnns

Úložisko pre benchmarking grafových neurónových sietí.
  • 2.2k
  • MIT

prompt-to-prompt

  • 2.2k
  • Apache License 2.0

qiskit-tutorials

Zbierka notebookov Jupyter ukazuje, ako používať Qiskit SDK.
  • 2.2k
  • Apache License 2.0

An-Introduction-to-Statistical-Learning

Toto úložisko obsahuje cvičenia a ich riešenie obsiahnuté v knihe „Úvod do štatistického učenia“ v jazyku python..
  • 2.2k

datasets

🎁 4 800 000+ Unsplash obrázkov sprístupnených pre výskum a strojové učenie (prostredníctvom unsplash).
  • 2.1k

algorithmica

Učebnica informatiky.
  • 2.1k

machine-learning-book

Úložisko kódu pre strojové učenie s PyTorch a Scikit-Learn.
  • 2.1k
  • MIT

coursera-deep-learning-specialization

Poznámky, programovacie úlohy a kvízy zo všetkých kurzov v rámci špecializácie Coursera Deep Learning, ktorú ponúka deeplearning.ai: (i) Neurónové siete a Deep Learning; (ii) Zlepšenie hlbokých neurónových sietí: ladenie hyperparametrov, regulácia a optimalizácia; (iii) štruktúrovanie projektov strojového učenia; (iv) konvolučné neurónové siete; (v) Sekvenčné modely.
  • 2.1k

pytorch-GAT

Moja implementácia pôvodného článku GAT (Veličković et al.). Dodatočne som zahrnul súbor ihrisko.py na vizualizáciu súboru údajov Cora, vloženia GAT, mechanizmu pozornosti a histogramov entropie. Podporoval som príklady Cora (transdukčné) aj PPI (indukčné)!.
  • 2.1k
  • MIT