Bibliotecas escritas em Jupyter Notebook
sd-webui-colab
Um repositório para a manutenção da versão Colab do repositório stable-diffusion-webui.
- 513
- Apache License 2.0
diffusion_models
Uma série de notebooks tutoriais sobre modelos probabilísticos de difusão de redução de ruído no PyTorch (por acid-ircam).
- 512
Datos-COVID19
Para sinalizar a fonte dos dados sinalizados que vêm deste repositório, junto com a fonte de origem: "Dados obtidos do Ministério da Ciência e produzidos pelo Ministério da Saúde (ou a fonte que corresponde) https://github.com/ MinCiencia/Datos-COVID19". Por favor, atribua a proveniência dos dados: produzidos pelo Ministério da Saúde do Chile e obtidos no Ministério da Ciência https://github.com/MinCiencia/Datos-COVID19".
- 512
- Creative Commons Zero v1.0 Universal
dmol-book
Livro de aprendizagem profunda para moléculas e materiais.
- 511
- GNU General Public License v3.0
Human-Segmentation-PyTorch
Modelos de segmentação humana, código de treinamento/inferência e pesos treinados, implementados no PyTorch.
- 506
ithaca
Restaurando e atribuindo textos antigos usando redes neurais profundas.
- 501
- Apache License 2.0
kglab
Graph Data Science: uma camada de abstração em Python para construir grafos de conhecimento, integrada com bibliotecas de grafos populares – no topo de Pandas, NetworkX, RAPIDS, RDFlib, pySHACL, PyVis, morph-kgc, pslpython, pyarrow, etc.
- 499
- MIT
6S083
Materiais para MIT 6. S083 / 18. S190: Pensamento computacional com Julia + aplicação à pandemia de COVID-19.
- 495
- GNU General Public License v3.0
jaxrl
Implementação JAX (Flax) de algoritmos para Deep Reinforcement Learning com espaços de ação contínua.
- 494
- MIT
AeroSandbox
Otimização do projeto de aeronaves feita rapidamente através da moderna diferenciação automática. Ferramentas de análise combináveis para aerodinâmica, propulsão, estruturas, projeto de trajetória e muito mais.
- 490
- MIT
Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms
32 projetos no âmbito dos algoritmos Deep Reinforcement Learning: Q-learning, DQN, PPO, DDPG, TD3, SAC, A2C e outros. Cada projeto é fornecido com um registro de treinamento detalhado.
- 485
Building-a-Simple-Chatbot-in-Python-using-NLTK
Construindo um Chatbot Simples do Zero em Python (usando NLTK).
- 483
Reactors
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- 477
- MIT
