Bibliotecas escritas em Jupyter Notebook
DataMUX
[NeurIPS 2022] DataMUX: multiplexação de dados para redes neurais.
- 55
- GNU General Public License v3.0
california-coronavirus-scrapers
Os web scrapers de código aberto que alimentam o rastreador de coronavírus do Los Angeles Times California.
- 53
- MIT
finite-element-networks
Implementação de referência de redes de elementos finitos conforme proposto em "Aprendendo a dinâmica de sistemas físicos a partir de observações esparsas com redes de elementos finitos" no ICLR 2022.
- 53
- MIT
OpenKF
Esta é uma biblioteca C++ de filtro Kalman de código aberto baseada na biblioteca Eigen3 para operações de matriz. A biblioteca tem classes baseadas em modelos genéricos para a maioria das variantes do filtro Kalman, incluindo: (1) Filtro Kalman, (2) Filtro Kalman estendido, (3) Filtro Kalman sem perfume e (4) UKF de raiz quadrada...
- 52
- GNU General Public License v3.0 only
fellowship-prediction
Analisa seu perfil do GitHub e apresenta um relatório sobre a probabilidade de você se tornar o próximo MLH Fellow!.
- 51
- MIT
glami-1m
O maior conjunto de dados de classificação de imagem-texto multilíngue. Contém produtos de moda..
- 50
- Apache License 2.0
openWakeWord
Uma estrutura de detecção de palavra (ou frase) de ativação de áudio de código aberto com foco em desempenho e simplicidade.
- 50
- Apache License 2.0
HackThisAI
Adversarial Machine Learning (AML) Capture the Flag (CTF).
- 50
- GNU General Public License v3.0 only
datadoubleconfirm
Conjuntos de dados simples e notebooks para visualização de dados, análise estatística e modelagem - com descrições aqui: http://projectosyo.wix.com/datadoubleconfirm..
- 49
- MIT
Self-Attention-Guidance
A implementação do artigo "Melhorando a qualidade da amostra de modelos de difusão usando orientação de auto-atenção" (ICCV`23) (por SusungHong).
- 49
- MIT
Generalizing-Lottery-Tickets
Este repositório contém código para replicar os experimentos fornecidos no documento NeurIPS 2019 "Um bilhete para ganhar todos: generalizando as inicializações de bilhetes de loteria em conjuntos de dados e otimizadores".
- 49
- MIT
living-documents
Como usar notebooks Jupyter e markdown R para criar documentos dinâmicos e relatórios reproduzíveis.
- 49
- MIT
HackFest21
Somente solicitações pull válidas serão permitidas. Use apenas python e as alterações do readme não serão aceitas.
- 49
Siren-fastai2
Implementação não oficial de 'Representações neurais implícitas com funções de ativação periódica'.
- 48
- MIT