Biblioteke napisane u Jupyter Notebooku
alpha-mind
kvantitativna analiza portfelja vrijednosnih papira. Cjevovod analize uključujući apstrakciju pohrane podataka, alfa izračun, alfa kombiniranje temeljeno na ML-u i izračun portfelja.
- 212
- MIT
huggingpics
🤗🖼️ HuggingPics: fino podesite Vision Transformers za bilo što pomoću slika pronađenih na webu..
- 210
notebooks
Sadržaj u ovom repozitoriju se ne održava i aktivno se migrira u druga repozitorija. (svemirskim teleskopom).
- 210
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
OpenEDU
:books: Open Source Education Initiative – repozitorij s resursima za 60+ inženjerskih predmeta. Učinimo obrazovanje otvorenijim i dostupnijim!:rocket::sparkles:.
- 209
- MIT
minLoRA
minLoRA: minimalna PyTorch biblioteka koja vam omogućuje primjenu LoRA na bilo koji PyTorch model..
- 209
- MIT
MoViNet-pytorch
MoViNets PyTorch implementacija: mobilne video mreže za učinkovito prepoznavanje videa;.
- 209
- MIT
tensorflow_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation
Projekt procjene poze više osoba za Tensorflow 2.0 s malim i brzim modelom temeljenim na MobilenetV3.
- 209
- GNU General Public License v3.0
Optimization-Python
Opća optimizacija (LP, MIP, QP, kontinuirana i diskretna optimizacija itd.) pomoću Pythona.
- 209
- MIT
Multi-Type-TD-TSR
Izdvajanje tablica iz slika dokumenata pomoću višestupanjskog cjevovoda za otkrivanje tablice i prepoznavanje strukture tablice:.
- 208
- MIT
tf-metal-experiments
TensorFlow Metal Backend na Apple Silicon Experiments (samo za zabavu).
- 207
- MIT
examples
Analizirajte nestrukturirane podatke pomoću Towheea, kao što je obrnuto pretraživanje slika, obrnuto pretraživanje videa, audio klasifikacija, sustavi pitanja i odgovora, molekularno pretraživanje itd. (autor towhee-io).
- 207
- Apache License 2.0
CenterSnap
Pytorch kod za ICRA'22 rad: "Single-Shot Multi-Object 3D Shape Reconstruction and Categorical 6D Pose and Size Estimation".
- 206
Awesome_Satellite_Benchmark_Datasets
Dodatni materijal za naš rad "NEMA PODATAKA KAO VIŠE PODATAKA" je osiguran..
- 205
TradingGym
Trading Gym je projekt otvorenog koda za razvoj algoritama za učenje potkrepljenja u kontekstu trgovanja. (autor: cove9988).
- 204
- MIT
r
Korištenje R-a s Jupyter / RStudio na Binderu (prema primjerima vezača).
- 202
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
fraud-detection-using-machine-learning
Postavite demo arhitekturu od kraja do kraja za predviđanje događaja prijevare pomoću strojnog učenja pomoću Amazon SageMakera.
- 202
- Apache License 2.0
Best-Deep-Learning-Optimizers
Zbirka najnovijih, najboljih optimizatora dubokog učenja (za Pytorch) - prikladno za CNN, NLP.
- 197
- Apache License 2.0