Bibliotecas escritas em Jupyter Notebook

python_autocomplete

Use Transformers e LSTMs para aprender o código-fonte do Python.
  • 178
  • MIT

ISL-python

Portando o código R em ISL para python. Laboratórios e exercícios.
  • 178

book

PDFs e Codelabs para o livro Efficient Deep Learning. (por EfficientDL).
  • 177

S2ML-Generators

Vários notebooks que permitem o uso de vários métodos de aprendizado de máquina para gerar ou modificar conteúdo multimídia.
  • 177
  • MIT

kravis

Um {K}otlin g{ra}mmar para {visualização} de dados.
  • 177
  • BSD 2-clause "Simplified"

Time-Series-Transformer

Um pacote de pré-processamento de dados para dados de séries temporais. Design para machine learning e deep learning..
  • 176
  • MIT

nested-transformer

Transformador hierárquico aninhado https://arxiv.org/pdf/2105.12723.pdf.
  • 176
  • Apache License 2.0

soxan

Wav2Vec para reconhecimento de fala, classificação e classificação de áudio.
  • 176
  • Apache License 2.0

conformal_classification

Wrapper para um classificador PyTorch que permite gerar conjuntos de previsão. Os conjuntos são teoricamente garantidos para conter a classe verdadeira com alta probabilidade (via previsão conforme).
  • 175
  • MIT

Anomaly_Detection_Tuto

Tutorial de detecção de anomalias em séries temporais univariadas com um codificador automático.
  • 174

code

Arquivos de configuração para meu perfil do GitHub. (por CodigoMáquina).
  • 173

artificial-intelligence

Projetos de IA em python, principalmente notebooks Jupyter.
  • 172

compendium

A maior coleção de qualquer coisa relacionada a finanças e criptografia.
  • 171
  • The Unlicense

DataScienceWithPython

Aprenda Ciência de Dados com foco em agregar valor com a pilha de tecnologia mais eficiente.
  • 170

TTS_TFLite

Este repositório é uma coleção de Modelos TTS no TFLite.
  • 170
  • Apache License 2.0

converse

Análise de texto conversacional usando várias técnicas de PNL.
  • 170
  • Apache License 2.0

LessonMaterials

Currículo e lições de código aberto para um curso introdutório de IA/ML.
  • 169

License-super-resolution

Um projeto de reconstrução de imagem de placa de carro em Tensorflow2.
  • 169
  • MIT

prompt-extend

estendendo prompts de difusão estáveis ​​com dicas de estilo adequadas usando a geração de texto.
  • 169
  • Apache License 2.0

Awesome-Competitive-Programming

Problemas de programação competitivos obrigatórios com soluções e visualizações intuitivas (por leduckhai).
  • 168

progrock-stable

Difusão estável com alguns aprimoramentos de Proggy.
  • 168
  • GNU General Public License v3.0

blog

Código-fonte do meu blog pessoal (por teddykoker).
  • 167
  • MIT

MyST-NB

Analisar e executar arquivos ipynb no Sphinx.
  • 167
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

Hello-AWS-Data-Services

Código de amostra para serviços de dados da AWS e cursos de ML no LinkedIn Learning.
  • 166

r-place-blender

Ferramentas para visualização de dados r/Place com Blender e Python.
  • 166
  • MIT

Gen-L-Video

A implementação oficial para "Gen-L-Video: Multi-Text to Long Video Generation via Temporal Co-Denoising".
  • 166
  • Apache License 2.0

indaba-pracs-2022

Cadernos para os práticos no Deep Learning Indaba 2022..
  • 165
  • Apache License 2.0

Local-LLM-Langchain

Carregue LLMs locais sem esforço em um notebook Jupyter para fins de teste junto com Langchain ou outros agentes. Contém as versões Oobagooga e KoboldAI dos notebooks langchain com exemplos.
  • 163

engram

O layout Engram v2.0 ("Engram") da Arno é um layout de teclas otimizado para digitação em inglês com base em considerações ergonômicas, com um protocolo e software para criar novos layouts de teclas otimizados em outros idiomas.
  • 162
  • MIT

poppy

Propagação de Óptica Física em Python.
  • 162
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"