Jupyter Notebook로 작성된 라이브러리

dynamax

JAX의 상태 공간 모델 라이브러리.
  • 421
  • MIT

vhs-decode

소프트웨어 정의 VHS 디코더 - ld-decode Laserdisc rf 디코더의 포크(일시적일 수 있음).
  • 419
  • GNU General Public License v3.0 only

keytotext

문장의 키워드.
  • 418
  • MIT

BookCode_Edition1

  • 417
  • GNU General Public License v3.0 only

Speech-Backbones

Huawei Noah's Ark Lab의 오픈 소스 음성 기술의 주요 저장소입니다.
  • 416

PytorchNeuralStyleTransfer

Pytorch에서 신경 스타일 전송 구현.
  • 413
  • MIT

adaptnlp

최첨단 NLP 모델을 예측, 교육, 미세 조정 및 제공하기 위한 사용하기 쉬운 자연어 처리 라이브러리 및 프레임워크입니다.
  • 410
  • Apache License 2.0

learntools

Kaggle Learn 연습에 사용되는 도구 및 테스트.
  • 409
  • Apache License 2.0

deep-vector-quantization

VQVAE, GumbelSoftmax 및 친구들.
  • 406
  • MIT

aws-security-workshops

최신 AWS 보안 워크숍 모음입니다.
  • 403
  • MIT No Attribution

gpt2bot

변압기로 구동되는 새로운 Telegram 친구입니다.
  • 403
  • MIT

PublicDataReader

선택적 데이터 조회를 위한 개방 소스 URL.
  • 401
  • MIT

a3c_trading

반복적인 액터 비평 강화 학습과의 거래.
  • 401

LLM-Training-Puzzles

1000 H100으로 무엇을 하시겠습니까....
  • 399
  • MIT

lava

뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 소프트웨어 프레임워크.
  • 397
  • GNU General Public License v3.0

tvdatafeed

간단한 TradingView 히스토리컬 데이터 다운로더.
  • 396
  • MIT

Toon-Me

Toon Portrait 이미지에 대한 딥 러닝 프로젝트.
  • 394
  • GNU General Public License v3.0 only

medspacy

spaCy..를 이용한 임상 NLP용 라이브러리
  • 393
  • MIT

conformal-prediction

실제 데이터에 대한 등각 예측의 가볍고 유용한 구현..
  • 392
  • MIT

Diffusion-ColabUI

확산 모델을 선택하고 클릭 한 번으로 Colab에서 WebUI를 실행하세요.
  • 392
  • Apache License 2.0

data-science-learning

다양한 데이터 과학 및 기계 학습 주제와 관련된 코드 및 리소스의 리포지토리입니다. 학습, 실습 및 교육 목적으로..
  • 390
  • Apache License 2.0

rethinking-numpyro

NumPyro를 사용한 통계적 재검토(2판).
  • 389
  • MIT

learning-cloud

리소스 목록 - AWS, Azure, GCP, IBM 및 Alibaba Cloud 학습을 위한 과정, 샘플 코드, 기사 및 스크린캐스트.
  • 386
  • Apache License 2.0

glasses

컴퓨터 비전을 위한 고품질 신경망 😎.
  • 386
  • MIT

pyspark-tutorials

PySpark에서 사회 과학 데이터로 작업하기 위한 코드 스니펫 및 자습서입니다.
  • 385
  • GNU General Public License v3.0

face-emotion-recognition

사진 및 비디오에서 효율적인 얼굴 감정 인식.
  • 383
  • Apache License 2.0

the-elements-of-statistical-learning

Trevor Hastie, Robert Tibshirani 및 Jerome Friedman의 "통계 학습 요소"에 대한 내 노트 및 코드(jupyter 노트북).
  • 382
  • MIT

ydata-quality

한 줄의 코드로 데이터 품질 평가.
  • 381
  • MIT

drq

DrQ: 데이터 정규화 Q.
  • 379
  • MIT

grape

🍇 GRAPE는 예측 및 평가를 위한 Rust/Python Graph Representation Learning 라이브러리입니다(by AnacletoLAB).
  • 376
  • MIT