Jupyter Notebook로 작성된 라이브러리

GFPGAN-for-Video-SR

GFPGAN을 사용한 비디오 초고해상도용 Colab 노트북.
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emergency_datahack_nss

리포지토리에는 해커톤 "Emergency DataHack"에 대한 NSS 랩 팀의 데이터가 포함되어 있습니다.
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multi-label-sentiment-classifier

Tez 및 PyTorch를 사용하여 다중 레이블 감정 분류기를 빌드하는 방법입니다.
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  • MIT

random-colabs

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pillbox

ICML '21 Paper Of Moments and Matching의 AdVIL, AdRIL 및 DAeQuIL 알고리즘 구현을 포함합니다.
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LoRA-MPT

LoRA를 사용하여 MPT를 미세 조정하기 위한 저장소입니다. 현재 Stanford의 Alpaca 데이터 세트와 함께 작동하도록 구성되어 있지만 다른 데이터 세트를 사용하도록 쉽게 조정할 수 있습니다.
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  • Apache License 2.0

examples

데이터창 예(데이터창별).
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  • Apache License 2.0

chappie.ai

python3으로 작성된 다양한 작업을 수행하는 일반화된 AI.
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  • MIT

openblas-benchmark-m1

Apple M1에서 OpenBLAS 벤치마킹.
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  • MIT

nist-crc-2023

합성 데이터에 대한 NIST 공동 연구 주기. 매주 합성 데이터에 대해 알아보십시오!.
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  • MIT

Dual-numbers-and-automatic-differentiation-using-Python

Python을 사용하여 이중 숫자의 도움으로 자동 미분의 정방향 모드를 구현했습니다.
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  • MIT

noBSstatsnotebooks

No Bullshit 통계 가이드와 함께 제공되는 실습 자습서, 연습 및 프로젝트.
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  • MIT

autoFoley

Model: 저에게 무음 비디오를 주세요... 그리고 비디오에서 무슨 일이 일어나고 있는지 말하겠습니다.. 또한 저를 사용할 때마다 새로운 관련 배경 오디오를 추가할 것입니다...덕분에 딥러닝!!.
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synthetic-dataset-object-detection

컴퓨터 비전(객체 감지)을 위한 합성 데이터 세트를 만드는 방법(매체에 대한 기사).
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rfsoc_studio

PYNQ용 Strathclyde RFSoC Studio 설치 프로그램..
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  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

droneRL-workshop

강화 학습 워크샵.
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ICON

역 일관성(uncbiag)으로 정규화된 딥 러닝을 사용하여 이미지 등록을 수행하기 위한 라이브러리입니다.
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  • GNU General Public License v3.0

HidamariDiffusionColab

안정적인 확산을 위한 colab.
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beginners-only

초보자가 Git 워크플로를 배우고 오픈 소스에 기여할 수 있도록 도와주세요!.
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  • MIT

ai_book

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handwritten-multi-digit-number-recognition

합성 데이터로 훈련된 CRNN 모델을 사용하여 손으로 쓴 여러 자리 숫자를 인식합니다.
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  • MIT

NovelAI-Setup-Guide

Google의 무료 서비스인 Google Collab[이동: https://github.com/slooi/ImageAI-Setup-Guide]을 사용하여 ImageAI를 설정하는 방법에 대한 단계별 가이드입니다.
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  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

TextDataAugmentation

다양한 텍스트 데이터 확대 기술의 실험과 관련된 코드입니다.
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deforum-sd-ui-colab

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  • GNU General Public License v3.0

Neuro-Breakout

Python을 사용하는 Thalmic labs의 Myo Armband를 사용하여 브레이크아웃을 플레이합니다.
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  • MIT

docly

Python 함수에 대한 독스트링을 자동으로 생성합니다.
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  • MIT

AltumAge

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product-extraction-benchmark

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  • MIT

clip_biggan

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letshack-basic

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