Jupyter Notebookben írt könyvtárak

codespaces-jupyter

Fedezze fel a gépi tanulást és az adattudományt a Codespaces segítségével (a githubtól).
  • 375
  • MIT

osumapper

Automatikus ütemtérkép generátor Tensorflow / Deep Learning segítségével.
  • 375
  • Apache License 2.0

monad-bayes

Egy könyvtár valószínűségi programozáshoz a Haskellben.
  • 374
  • MIT

dressing-in-order

(ICCV'21) Aiyu Cui, Daniel McKee és Svetlana Lazebnik "Öltözködés sorrendjében: Visszatérő személy képgenerálása a póztranszferhez, a virtuális kipróbáláshoz és a ruhák szerkesztéséhez" hivatalos kódja.
  • 373
  • GNU General Public License v3.0

Compositional-Visual-Generation-with-Composable-Diffusion-Models-PyTorch

[ECCV 2022] Kompozíciógenerálás diffúziós modellekkel.
  • 371
  • GNU General Public License v3.0

blended-latent-diffusion

A „Blended Latent Diffusion” [SIGGRAPH 2023] hivatalos megvalósítása.
  • 370
  • MIT

practical_cheminformatics_tutorials

Gyakorlati keminformatikai oktatóanyagok.
  • 369
  • MIT

malaya

Natural Language Toolkit for Bahasa Malaysia, https://malaya.readthedocs.io/.
  • 369
  • MIT

UC2-GIT

Tár az Open-Science moduláris mikroszkóp rendszerhez..
  • 368
  • GNU General Public License v3.0

fromage

🧀 Kód és modellek az ICML 2023 „Grounding Language Models to Images for Multimodal Inputs and Outputs” című dokumentumhoz.
  • 368
  • Apache License 2.0

SOAT

Hivatalos PyTorch repo a StyleGAN minden szakmához: Képmanipuláció csak előképzett StyleGAN-nal.
  • 367
  • MIT

alphatools

Kvantitatív pénzügyi kutatási eszközök Pythonban.
  • 366
  • Apache License 2.0

alpaca-lora

A LLaMA utasítása és hangolása fogyasztói hardveren (Chris-alexiuk-1).
  • 365
  • Apache License 2.0

serverless-ml-course

Szerver nélküli gépi tanulási tanfolyam mesterséges intelligencia-kompatibilis előrejelző szolgáltatások építéséhez modellekből és funkciókból.
  • 364
  • Creative Commons Zero v1.0 Universal

FOXTracker

Arcfej-pózkövető játékhoz.
  • 364
  • GNU Lesser General Public License v3.0 only

trulens

Az LLM-kísérletek értékelése és nyomon követése.
  • 363
  • MIT

amazon-textract-code-samples

Amazon szövegkód minták.
  • 361
  • MIT No Attribution

maxvit

[ECCV 2022] A „MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer” hivatalos tárháza. SOTA alapmodellek osztályozáshoz, észleléshez, szegmentáláshoz, képminőséghez és generatív modellezéshez...
  • 360
  • Apache License 2.0

whotracks.me

Adatok az online követés legnagyobb és leghosszabb méréséből.
  • 359
  • MIT

Workshops

Workshopok, amelyek célja, hogy a diákokat megismertessék a biztonsággal, az AI-val, a blokklánccal, az AR/VR-rel, a hardverrel és a szoftverrel (a PoCInnovation által).
  • 353
  • MIT

replika-research

Replika.ai kutatási dokumentumok, poszterek, diák és adatkészletek.
  • 351

HIPT

Hierarchikus képpiramis transzformátor – CVPR 2022 (orális).
  • 350
  • GNU General Public License v3.0

stable-diffusion-prompt-inpainting

Ez a projekt segít azonnali alapú festésben anélkül, hogy le kellene festenie a maszkot – a Stable Diffusion és Clipseg segítségével.
  • 350

godot_oculus_quest_toolkit

Könnyen használható VR-eszközkészlet az Oculus Quest fejlesztéséhez a Godot játékmotor segítségével.
  • 348
  • MIT

Gather-Deployment

Összegyűjti a telepítést és a gyakorlatokat, 100% Docker...
  • 348
  • MIT

hamiltonian-nn

„Hamiltoni neurális hálózatok” című cikkünk kódja.
  • 347
  • Apache License 2.0

CodeProject.AI-Server

A CodeProject SenseAI egy önálló szolgáltatás, amelyet a szoftverfejlesztők beépíthetnek és terjeszthetnek alkalmazásaikba annak érdekében, hogy alkalmazásaikat az AI erejével bővítsék.
  • 345
  • GNU General Public License v3.0

UnpromptedControl

Távolítsa el a nem kívánt objektumokat és állítsa vissza a képeket felszólítás nélkül, a ControlNet segítségével.
  • 344
  • GNU General Public License v3.0

IElixir

Jupyter kernel az Elixir programozási nyelvhez.
  • 344
  • Apache License 2.0

Data_Structures_and_Algorithms_in_Python

:book: A "Data Structures & Algorithms in Python" kidolgozott megoldásai, írta Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia és Michael H. Goldwasser. ✏️.
  • 343