Bibliothèques écrites en Jupyter Notebook

learnapl

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

Diffusion-WebUI

Exécution en un clic sur Colab pour tous les principaux modèles (NovelAI, Stable Diffusion V1.5) [Déplacé vers: https://github.com/acheong08/Diffusion-ColabUI].
  • 98
  • Apache License 2.0

dino-diffusion

Code du modèle de diffusion simplifié.
  • 97
  • MIT

mnist1d

Un analogue 1D de l'ensemble de données MNIST pour mesurer les biais spatiaux et répondre aux questions de la science de l'apprentissage en profondeur.
  • 97
  • Apache License 2.0

rpi-urban-mobility-tracker

Le moyen le plus simple de compter les piétons, les cyclistes et les véhicules sur des appareils informatiques de pointe ou des flux vidéo en direct.
  • 96
  • GNU General Public License v3.0 only

serving-pytorch-models

Servir des modèles PyTorch avec TorchServe:fire:.
  • 96
  • MIT

poe-currency-flip-planner

Cet outil est une tentative de planification d'opérations d'arbitrage de devises à court terme dans Path of Exile.
  • 96
  • MIT

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

Algorithmes d'apprentissage en profondeur pratiques avec Python, par Packt.
  • 96
  • MIT

stable-diffusion-intel-mac

  • 95
  • GNU General Public License v3.0

aiqc

Apprentissage en profondeur de bout en bout sur votre ordinateur de bureau ou votre serveur.
  • 94
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

localLLM_guidance

Agent LLM ReAct local avec conseils.
  • 94

csoundAPI_examples

Exemples d'apprentissage de l'API Csound à partir de différents langages.
  • 93

PyKakao

  • 93
  • MIT

execnb

Exécutez un cahier jupyter, rapidement, sans avoir besoin de jupyter.
  • 93
  • Apache License 2.0

SIPs

Le référentiel de propositions d'amélioration de Synthetix (par Synthetixio).
  • 92

tsdownsample

Algorithmes de sous-échantillonnage de séries chronologiques hautes performances pour la visualisation.
  • 91
  • MIT

bert-for-inference

Un petit référentiel montrant comment utiliser facilement BERT (ou d'autres transformateurs) pour l'inférence.
  • 90

Deep-Learning-Computer-Vision

Mes solutions d'affectation pour le CS231n de Stanford (CNN pour la reconnaissance visuelle) et l'EECS 498-007/598-005 du Michigan (Deep Learning pour la vision par ordinateur), version 2020..
  • 90

stable-diffusion

  • 89
  • GNU General Public License v3.0

SpeciesClassification

Pour y accéder, veuillez terminer la configuration de ce référentiel maintenant à: https://repos.opensource.microsoft.com/microsoft/wizard?existingreponame=SpeciesClassification&existingrepoid=169153301.
  • 89
  • MIT

ESC-CNN-microcontroller

Classification des sons environnementaux sur les microcontrôleurs utilisant des réseaux de neurones convolutifs.
  • 87

tutorial-face-mask-detection

Dans ce projet, nous développons un pipeline pour détecter les visages non masqués dans les images. Cela peut, par exemple, être utilisé pour alerter les personnes qui ne portent pas de masque lorsqu'elles entrent dans un bâtiment.
  • 87
  • MIT

Tegridy-MIDI-Dataset

Ensemble de données MIDI Tegridy pour la création précise et efficace de modèles Music AI.
  • 87
  • Apache License 2.0

Did-Somebody-Say-Corgi

Synthèse d'image + Corgis = <3.
  • 87

rMsync

Un script pour synchroniser la liseuse reMarkable.
  • 86
  • GNU General Public License v3.0 only

face-mask-detection

Dans ce projet, nous développons un pipeline pour détecter les visages non masqués dans les images. Cela peut, par exemple, être utilisé pour alerter les personnes qui ne portent pas de masque lorsqu'elles entrent dans un bâtiment. [Déplacé vers: https://github.com/datarootsio/tutorial-face-mask-detection] (par datarootsio).
  • 86
  • MIT

daru-view

daru-view permet un traçage facile et interactif dans l'application Web et le cahier IRuby. daru-view est une gemme de plugin pour la gemme daru existante.
  • 86
  • MIT

ChatLog

⏳ ChatLog: enregistrement et analyse de ChatGPT dans le temps (par THU-KEG).
  • 86
  • MIT

memOptix

Un bloc-notes Jupyter pour aider à l'analyse de la sortie générée à partir du framework d'extraction de mémoire Volatility.
  • 86
  • Apache License 2.0

smaller-transformers

Chargez ce dont vous avez besoin: petits transformateurs multilingues pour Pytorch et TensorFlow 2.0..
  • 84
  • Apache License 2.0