Bibliotecas escritas en Jupyter Notebook

learnapl

Introducción a Dyalog APL: https://xpqz.github.io/learnapl.
  • 98
  • GNU General Public License v3.0

Diffusion-WebUI

Ejecución con un clic en Colab para todos los modelos principales (NovelAI, Stable Diffusion V1.5) [Movido a: https://github.com/acheong08/Diffusion-ColabUI].
  • 98
  • Apache License 2.0

dino-diffusion

Código de modelo de difusión básico.
  • 97
  • MIT

mnist1d

Un análogo 1D del conjunto de datos MNIST para medir sesgos espaciales y responder preguntas de ciencia del aprendizaje profundo.
  • 97
  • Apache License 2.0

rpi-urban-mobility-tracker

La forma más fácil de contar peatones, ciclistas y vehículos en dispositivos informáticos de borde o transmisiones de video en vivo.
  • 96
  • GNU General Public License v3.0 only

serving-pytorch-models

Sirviendo modelos de PyTorch con TorchServe:fire:.
  • 96
  • MIT

poe-currency-flip-planner

Esta herramienta es un intento de planificar acuerdos de arbitraje a corto plazo de divisas en Path of Exile.
  • 96
  • MIT

Hands-On-Deep-Learning-Algorithms-with-Python

Algoritmos prácticos de aprendizaje profundo con Python, por Packt.
  • 96
  • MIT

stable-diffusion-intel-mac

  • 95
  • GNU General Public License v3.0

aiqc

Aprendizaje profundo de extremo a extremo en su escritorio o servidor.
  • 94
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

localLLM_guidance

Agente LLM ReAct local con orientación.
  • 94

csoundAPI_examples

Ejemplos para aprender la API de Csound desde varios idiomas.
  • 93

PyKakao

카카오 API를 사용하기 위한 오픈소스 파이썬 라이브러리.
  • 93
  • MIT

execnb

Ejecute un cuaderno jupyter, rápido, sin necesidad de jupyter.
  • 93
  • Apache License 2.0

SIPs

El repositorio de propuestas de mejora de Synthetix (por Synthetixio).
  • 92

tsdownsample

Algoritmos de reducción de muestreo de series temporales de alto rendimiento para visualización.
  • 91
  • MIT

bert-for-inference

Un pequeño repositorio que muestra cómo usar fácilmente BERT (u otros transformadores) para la inferencia.
  • 90

Deep-Learning-Computer-Vision

Mis soluciones de asignación para CS231n de Stanford (CNN para reconocimiento visual) y EECS 498-007/598-005 de Michigan (aprendizaje profundo para visión artificial), versión 2020.
  • 90

stable-diffusion

  • 89
  • GNU General Public License v3.0

SpeciesClassification

Para obtener acceso, termine de configurar este repositorio ahora en: https://repos.opensource.microsoft.com/microsoft/wizard?existingreponame=SpeciesClassification&existingrepoid=169153301.
  • 89
  • MIT

ESC-CNN-microcontroller

Clasificación de sonido ambiental en microcontroladores utilizando redes neuronales convolucionales.
  • 87

tutorial-face-mask-detection

En este proyecto, desarrollamos un pipeline para detectar rostros desenmascarados en imágenes. Esto se puede usar, por ejemplo, para alertar a las personas que no usan una máscara al ingresar a un edificio.
  • 87
  • MIT

Tegridy-MIDI-Dataset

Tegridy MIDI Dataset para la creación precisa y efectiva de modelos de música AI.
  • 87
  • Apache License 2.0

Did-Somebody-Say-Corgi

Síntesis de imagen + Corgis = <3.
  • 87

rMsync

Un script para sincronizar el lector electrónico reMarkable.
  • 86
  • GNU General Public License v3.0 only

face-mask-detection

En este proyecto, desarrollamos un pipeline para detectar rostros desenmascarados en imágenes. Esto se puede usar, por ejemplo, para alertar a las personas que no usan una máscara al ingresar a un edificio. [Movido a: https://github.com/datarootsio/tutorial-face-mask-detection] (por datarootsio).
  • 86
  • MIT

daru-view

daru-view es para un trazado fácil e interactivo en la aplicación web y el cuaderno IRuby. daru-view es una joya de complemento para la gema daru existente.
  • 86
  • MIT

ChatLog

⏳ ChatLog: grabación y análisis de ChatGPT a lo largo del tiempo (por THU-KEG).
  • 86
  • MIT

memOptix

Un cuaderno Jupyter para ayudar con el análisis de la salida generada a partir del marco de extracción de memoria Volatility.
  • 86
  • Apache License 2.0

smaller-transformers

Cargue lo que necesite: Transformadores multilingües más pequeños para Pytorch y TensorFlow 2.0..
  • 84
  • Apache License 2.0