Bibliotecas escritas en Jupyter Notebook

pyLDAvis

Biblioteca de Python para la visualización de modelos de temas interactivos. Puerto del paquete R LDAvis..
  • 1.7k
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

LoFTR

Código para "LoFTR: coincidencia de características locales sin detector con transformadores", CVPR 2021, T-PAMI 2022.
  • 1.7k
  • Apache License 2.0

PYNQ

Productividad de Python para ZYNQ.
  • 1.7k
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

pytorch-openpose

Implementación de pytorch de openpose, incluida la estimación de la postura de la mano y el cuerpo.
  • 1.7k

nlp-in-python-tutorial

comparando comediantes de pie usando procesamiento de lenguaje natural.
  • 1.7k

ru-dalle

Generar imágenes a partir de textos. En ruso.
  • 1.6k
  • Apache License 2.0

awesome-embedding-models

Una lista seleccionada de increíbles tutoriales, proyectos y comunidades de modelos integrados.
  • 1.6k
  • MIT

Reinforcement-Learning-2nd-Edition-by-Sutton-Exercise-Solutions

Soluciones de aprendizaje por refuerzo, una introducción.
  • 1.6k
  • MIT

FinRL-Trading

Para negociar. por favor estrella..
  • 1.6k
  • MIT

IRkernel

Núcleo R para Jupyter.
  • 1.6k
  • GNU General Public License v3.0

Segment-and-Track-Anything

Un proyecto de código abierto dedicado a rastrear y segmentar cualquier objeto en videos, ya sea de forma automática o interactiva. Los algoritmos principales utilizados incluyen Segment Anything Model (SAM) para la segmentación de fotogramas clave y Asociación de objetos con transformadores (AOT) para fines de seguimiento y propagación eficientes.
  • 1.6k
  • GNU Affero General Public License v3.0

dl-colab-notebooks

Pruebe modelos de aprendizaje profundo en línea en Google Colab (por tugstugi).
  • 1.6k

logica

Logica es un lenguaje de programación lógico que se compila en StandardSQL y se ejecuta en Google BigQuery.
  • 1.6k
  • Apache License 2.0

sphereface

Implementación para <SphereFace>en CVPR'17..
  • 1.6k
  • MIT

labml

🔎 Supervise el entrenamiento del modelo de aprendizaje profundo y el uso del hardware desde su teléfono móvil 📱.
  • 1.6k
  • MIT

densecap

Subtítulos de imágenes densos en Torch.
  • 1.5k
  • MIT

machine-learning-asset-management

Machine Learning en Gestión de Activos (por @firmai).
  • 1.5k

open-sustainable-technology

Una lista seleccionada de proyectos de tecnología abierta para mantener un clima estable, suministro de energía, biodiversidad y recursos naturales.
  • 1.5k
  • Creative Commons Zero v1.0 Universal

setfit

Aprendizaje eficiente en pocas tomas con Sentence Transformers.
  • 1.5k
  • Apache License 2.0

uvadlc_notebooks

Repositorio de tutoriales de cuadernos de Jupyter para impartir el curso de aprendizaje profundo en la Universidad de Ámsterdam (MSc AI), otoño de 2022/primavera de 2022.
  • 1.5k
  • MIT

FinancePy

Una biblioteca financiera de Python que se centra en la fijación de precios y la gestión de riesgos de los derivados financieros, incluidos los derivados de renta fija, renta variable, divisas y crédito.
  • 1.5k
  • GNU General Public License v3.0 only

pyxelate

Clase de Python que genera pixel art a partir de imágenes.
  • 1.5k
  • MIT

clip-retrieval

Calcule fácilmente incrustaciones de clips y construya un sistema de recuperación de clips con ellos.
  • 1.5k
  • MIT

SGX-Full-OrderBook-Tick-Data-Trading-Strategy

Brindar soluciones para estrategias de comercio de alta frecuencia (HFT) utilizando enfoques de ciencia de datos (aprendizaje automático) en datos completos de ticks del libro de pedidos.
  • 1.5k

DenseDepth

Estimación de profundidad monocular de alta calidad mediante aprendizaje por transferencia.
  • 1.5k
  • GNU General Public License v3.0 only

DualStyleGAN

[CVPR 2022] Pastiche Master: transferencia de estilo de retrato de alta resolución basada en ejemplos.
  • 1.5k
  • GNU General Public License v3.0

DIS

Este es el repositorio de nuestro nuevo proyecto Segmentación de imágenes dicotómicas de alta precisión.
  • 1.5k
  • Apache License 2.0

featureform

La tienda virtual de características. Convierta su infraestructura de datos existente en una tienda de características.
  • 1.5k
  • Mozilla Public License 2.0

machine-learning-experiments

🤖 Experimentos interactivos de aprendizaje automático: 🏋️entrenamiento de modelos + 🎨demostración de modelos.
  • 1.5k
  • MIT

dsp

𝗗𝗦𝗣: Demostrar-Buscar-Predecir. Un marco para componer modelos de lenguaje y recuperación para la PNL intensiva en conocimiento.
  • 1.5k
  • MIT