Bibliotecas escritas en Jupyter Notebook
alpha-mind
análisis cuantitativo de la cartera de valores. La tubería de análisis que incluye la abstracción de almacenamiento de datos, el cálculo alfa, la combinación alfa basada en ML y el cálculo de cartera.
- 212
- MIT
huggingpics
🤗🖼️ HuggingPics: ajusta los transformadores de visión para cualquier cosa usando imágenes que se encuentran en la web.
- 210
notebooks
El contenido de este repositorio no se mantiene y se está migrando activamente a otros repositorios. (por telescopio espacial).
- 210
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
OpenEDU
:books: The Open Source Education Initiative: un depósito con recursos para más de 60 temas de ingeniería. ¡Hagamos que la educación sea más abierta y accesible!:cohete::destellos:.
- 209
- MIT
minLoRA
minLoRA: una biblioteca mínima de PyTorch que le permite aplicar LoRA a cualquier modelo de PyTorch.
- 209
- MIT
MoViNet-pytorch
Implementación de MoViNets PyTorch: redes de video móviles para un reconocimiento de video eficiente;.
- 209
- MIT
tensorflow_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation
Proyecto de estimación de pose de varias personas para Tensorflow 2.0 con un modelo pequeño y rápido basado en MobilenetV3.
- 209
- GNU General Public License v3.0
Optimization-Python
Optimización general (LP, MIP, QP, optimización continua y discreta, etc.) usando Python.
- 209
- MIT
Multi-Type-TD-TSR
Extracción de tablas de imágenes de documentos mediante una canalización de varias etapas para la detección de tablas y el reconocimiento de estructuras de tablas:.
- 208
- MIT
tf-metal-experiments
TensorFlow Metal Backend en Apple Silicon Experiments (solo por diversión).
- 207
- MIT
examples
Analice los datos no estructurados con Towhee, como la búsqueda inversa de imágenes, la búsqueda inversa de videos, la clasificación de audio, los sistemas de preguntas y respuestas, la búsqueda molecular, etc. (por towhee-io).
- 207
- Apache License 2.0
CenterSnap
Código Pytorch para el documento ICRA'22: "Reconstrucción de forma 3D de múltiples objetos de disparo único y estimación categórica de tamaño y pose 6D".
- 206
Awesome_Satellite_Benchmark_Datasets
Se proporciona material complementario para nuestro artículo "NO HAY DATOS COMO MÁS DATOS".
- 205
TradingGym
Trading Gym es un proyecto de código abierto para el desarrollo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en el contexto del comercio. (por cala9988).
- 204
- MIT
r
Usando R con Jupyter/RStudio en Binder (por ejemplos de carpetas).
- 202
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
fraud-detection-using-machine-learning
Configure una arquitectura de demostración integral para predecir eventos de fraude con Machine Learning usando Amazon SageMaker.
- 202
- Apache License 2.0
Best-Deep-Learning-Optimizers
Colección de los mejores y más recientes optimizadores de aprendizaje profundo (para Pytorch): apto para CNN y PNL.
- 197
- Apache License 2.0