Bibliotecas escritas em Jupyter Notebook
FinanceDatabase
Este é um banco de dados de mais de 300.000 símbolos contendo ações, ETFs, fundos, índices, moedas, criptomoedas e mercados monetários.
- 2.0k
- MIT
awesome-notebooks
Modelos de dados e IA prontos para usar, organizados por ferramentas para impulsionar seus projetos e produtos de dados em minutos. 😎 publicado pela comunidade Naas..
- 2.0k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
zero-to-mastery-ml
Todos os materiais do curso Zero to Mastery Machine Learning e Data Science.
- 2.0k
TensorRT
Compilador PyTorch/TorchScript/FX para GPUs NVIDIA usando TensorRT (por pytorch).
- 2.0k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
tensorflow-onnx
Converta os modelos TensorFlow, Keras, Tensorflow.js e Tflite em ONNX.
- 2.0k
- Apache License 2.0
100-pandas-puzzles
100 quebra-cabeças de dados para pandas, variando de curto e simples a super complicado (60% completo).
- 2.0k
- MIT
kubric
Um pipeline de geração de dados para criar vídeos sintéticos semirrealistas de vários objetos com anotações avançadas, como máscaras de segmentação de instância, mapas de profundidade e fluxo óptico.
- 2.0k
- Apache License 2.0
SimCLR
Implementação PyTorch de SimCLR: Uma Estrutura Simples para Aprendizagem Contrastiva de Representações Visuais (por sthalles).
- 1.9k
- MIT
FinMind
Open Data, more than 50 financial data. 提供超過 50 個金融資料(台股為主)，每天更新 https://finmind.github.io/.
- 1.9k
- Apache License 2.0
Alpaca-CoT
We unified the interfaces of instruction-tuning data (e.g., CoT data), multiple LLMs and parameter-efficient methods (e.g., lora, p-tuning) together for easy use. Meanwhile, we created a new branch to build a Tabular LLM.（我们分别统一了丰富的IFT数据（如CoT数据，目前仍不断扩充）、多种训练效率方法（如lora，p-tuning）以及多种LLMs，三个层面上的接口，打造方便研究人员上手的LLM-IFT研究平台。同时tabular_llm分支构建了面向表格智能任务的LLM。.
- 1.9k
- Apache License 2.0
CodeSearchNet
Conjuntos de dados, ferramentas e benchmarks para aprendizado de representação de código.
- 1.9k
- MIT
SfMLearner
Uma estrutura de aprendizado não supervisionado para estimativa de profundidade e movimento do ego a partir de vídeos monoculares.
- 1.9k
- MIT
DeepLearningForNLPInPytorch
Um tutorial do IPython Notebook sobre aprendizado profundo para processamento de linguagem natural, incluindo previsão de estrutura.
- 1.9k
- MIT
ecco
Explique, analise e visualize modelos de linguagem de PNL. A Ecco cria visualizações interativas diretamente nos notebooks Jupyter, explicando o comportamento dos modelos de linguagem baseados no Transformer (como GPT2, BERT, RoBERTA, T5 e T0).
- 1.8k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
chain-of-thought-hub
Comparando a capacidade de raciocínio complexo de grandes modelos de linguagem com solicitação de cadeia de pensamento.
- 1.7k
- MIT