Knihovny napsané v Jupyter Notebooku
alpha-mind
kvantitativní analýza portfolia bezpečnosti. Analytický kanál včetně abstrakce datového úložiště, výpočtu alfa, kombinování alfa na základě ML a výpočtu portfolia.
- 212
- MIT
huggingpics
🤗🖼️ HuggingPics: Vylaďte Vision Transformers pro cokoli pomocí obrázků nalezených na webu.
- 210
notebooks
Obsah v tomto úložišti není udržován a je aktivně migrován do jiných úložišť. (pomocí vesmírného dalekohledu).
- 210
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
OpenEDU
:books: The Open Source Education Initiative – repozitář se zdroji pro více než 60 technických předmětů. Udělejme vzdělávání otevřenější a přístupnější!:raketa::jiskří:.
- 209
- MIT
minLoRA
minLoRA: minimální knihovna PyTorch, která vám umožňuje aplikovat LoRA na jakýkoli model PyTorch.
- 209
- MIT
MoViNet-pytorch
Implementace MoViNets PyTorch: Mobilní video sítě pro efektivní rozpoznávání videa;.
- 209
- MIT
tensorflow_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation
Projekt Multi-Person Pose Estimation pro Tensorflow 2.0 s malým a rychlým modelem založeným na MobilenetV3.
- 209
- GNU General Public License v3.0
Optimization-Python
Obecná optimalizace (LP, MIP, QP, spojitá a diskrétní optimalizace atd.) pomocí Pythonu.
- 209
- MIT
Multi-Type-TD-TSR
Extrahování tabulek z obrázků dokumentů pomocí vícefázového potrubí pro detekci tabulek a rozpoznávání struktury tabulek:.
- 208
- MIT
tf-metal-experiments
TensorFlow Metal Backend na Apple Silicon Experiments (jen pro zábavu).
- 207
- MIT
examples
Analyzujte nestrukturovaná data pomocí Towhee, jako je zpětné vyhledávání obrázků, zpětné vyhledávání videa, klasifikace zvuku, systémy otázek a odpovědí, molekulární vyhledávání atd. (pomocí towhee-io).
- 207
- Apache License 2.0
CenterSnap
Pytorch kód pro papír ICRA'22: "Single-Shot Multi-Object 3D Shape Reconstruction and Categorical 6D Pose and Size Estimation".
- 206
Awesome_Satellite_Benchmark_Datasets
Poskytujeme doplňkový materiál k našemu příspěvku "NEJSOU ŽÁDNÁ DATA JAKO VÍCE DAT".
- 205
TradingGym
Trading Gym je open source projekt pro vývoj posilovacích výukových algoritmů v kontextu obchodování. (podle cove9988).
- 204
- MIT
fraud-detection-using-machine-learning
Nastavte demo architekturu od začátku do konce pro předpovídání podvodných událostí pomocí strojového učení pomocí Amazon SageMaker.
- 202
- Apache License 2.0
Best-Deep-Learning-Optimizers
Sbírka nejnovějších, nejlepších optimalizátorů hlubokého učení (pro Pytorch) - vhodné pro CNN, NLP.
- 197
- Apache License 2.0