Bibliotecas escritas en Jupyter Notebook

codespaces-jupyter

Explore el aprendizaje automático y la ciencia de datos con Codespaces (por github).
  • 375
  • MIT

osumapper

Un generador automático de mapas de ritmos usando Tensorflow / Deep Learning.
  • 375
  • Apache License 2.0

monad-bayes

Una librería para programación probabilística en Haskell..
  • 374
  • MIT

dressing-in-order

(ICCV'21) Código oficial de "Vestirse con orden: Generación de imágenes de personas recurrentes para transferencia de poses, prueba virtual y edición de atuendos" por Aiyu Cui, Daniel McKee y Svetlana Lazebnik.
  • 373
  • GNU General Public License v3.0

Compositional-Visual-Generation-with-Composable-Diffusion-Models-PyTorch

[ECCV 2022] Generación Composicional usando Modelos de Difusión.
  • 371
  • GNU General Public License v3.0

blended-latent-diffusion

Implementación oficial de "Blended Latent Diffusion" [SIGGRAPH 2023].
  • 370
  • MIT

practical_cheminformatics_tutorials

Tutoriales prácticos de quimioinformática.
  • 369
  • MIT

malaya

Kit de herramientas de lenguaje natural para bahasa Malasia, https://malaya.readthedocs.io/.
  • 369
  • MIT

UC2-GIT

Repositorio para el sistema de microscopio modular Open-Science.
  • 368
  • GNU General Public License v3.0

fromage

🧀 Código y modelos para el documento ICML 2023 "Modelos de lenguaje a tierra para imágenes para entradas y salidas multimodales".
  • 368
  • Apache License 2.0

SOAT

Repo oficial de PyTorch para StyleGAN of All Trades: Manipulación de imágenes solo con StyleGAN preentrenado.
  • 367
  • MIT

alphatools

Herramientas de investigación financiera cuantitativa en Python.
  • 366
  • Apache License 2.0

alpaca-lora

Enseñar a sintonizar LLaMA en hardware de consumo (por chris-alexiuk-1).
  • 365
  • Apache License 2.0

serverless-ml-course

Curso de aprendizaje automático sin servidor para crear servicios de predicción habilitados para IA a partir de modelos y funciones.
  • 364
  • Creative Commons Zero v1.0 Universal

FOXTracker

Rastreador de pose de cabeza facial para juegos.
  • 364
  • GNU Lesser General Public License v3.0 only

trulens

Evaluación y Seguimiento para Experimentos LLM.
  • 363
  • MIT

amazon-textract-code-samples

Ejemplos de código de Amazon Texttract.
  • 361
  • MIT No Attribution

maxvit

[ECCV 2022] Repositorio oficial de "MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer". Modelos de base SOTA para clasificación, detección, segmentación, calidad de imagen y modelado generativo....
  • 360
  • Apache License 2.0

whotracks.me

Datos de la medición más grande y más larga de seguimiento en línea.
  • 359
  • MIT

Workshops

Talleres organizados para introducir a los estudiantes a la seguridad, IA, blockchain, AR/VR, hardware y software (por PoCInnovation).
  • 353
  • MIT

replika-research

Documentos de investigación, afiches, diapositivas y conjuntos de datos de Replika.ai.
  • 351

HIPT

Transformador de Pirámide de Imagen Jerárquica - CVPR 2022 (Oral).
  • 350
  • GNU General Public License v3.0

stable-diffusion-prompt-inpainting

Este proyecto lo ayuda a realizar una nueva pintura basada en indicaciones sin tener que pintar la máscara, utilizando Stable Diffusion y Clipseg.
  • 350

godot_oculus_quest_toolkit

Un kit de herramientas de realidad virtual fácil de usar para el desarrollo de Oculus Quest utilizando el motor de juego Godot.
  • 348
  • MIT

Gather-Deployment

Reúne despliegue y prácticas, 100% Docker..
  • 348
  • MIT

hamiltonian-nn

Código para nuestro artículo "Hamiltonian Neural Networks".
  • 347
  • Apache License 2.0

CodeProject.AI-Server

CodeProject SenseAI es un servicio autónomo que los desarrolladores de software pueden incluir y distribuir con sus aplicaciones para aumentar sus aplicaciones con el poder de la IA.
  • 345
  • GNU General Public License v3.0

UnpromptedControl

Elimine objetos no deseados y restaure imágenes sin avisos, con la tecnología de ControlNet.
  • 344
  • GNU General Public License v3.0

IElixir

Kernel de Jupyter para el lenguaje de programación Elixir.
  • 344
  • Apache License 2.0

Data_Structures_and_Algorithms_in_Python

:libro: Soluciones trabajadas de "Estructuras de datos y algoritmos en Python", escrito por Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia y Michael H. Goldwasser. ✏️.
  • 343