Biblioteke napisane u Jupyter Notebooku
Interactive Parallel Computing with IPython
IPython Parallel: Interaktivno paralelno računanje u Pythonu.
- 2.4k
- GNU General Public License v3.0
stable-diffusion
Ova verzija CompVis/stable-diffusion sadrži interaktivnu skriptu naredbenog retka koja kombinira funkcionalnost text2img i img2img u sučelju u stilu "dream bot", WebGUI i više značajki i drugih poboljšanja. [Premješteno na: https://github.com/invoke-ai/InvokeAI] (autor: lstein).
- 2.4k
- GNU General Public License v3.0
100-plus-Python-programming-exercises-extended
Repozitorij je oko 100+ problema vježbi programiranja na Pythonu o kojima se raspravlja, objašnjava i rješava na različite načine.
- 2.4k
diffusion-models-class
Materijali za tečaj modela difuzije lica u zagrljaju.
- 2.4k
- Apache License 2.0
mlops-course
Naučite kako dizajnirati, razviti, implementirati i održavati end-to-end ML aplikaciju u velikom broju.
- 2.4k
- MIT
shapash
🔅 Shapash: Jednostavno objašnjenje i interpretabilnost za razvoj pouzdanih i transparentnih modela strojnog učenja.
- 2.4k
- Apache License 2.0
diff-svc
Pretvorba pjevačkog glasa putem modela difuzije.
- 2.4k
- GNU Affero General Public License v3.0
3D-printed-mirror-array
Heksagonalni zrcalni niz za 3D ispis koji može reflektirati sunčevu svjetlost u proizvoljne uzorke.
- 2.3k
- MIT
leetcode-company-wise-problems-2022
Popisi mudrih pitanja za tvrtke dostupni su na leetcode premium. Svaka csv datoteka u imeniku tvrtki odgovara popisu pitanja o leetcodeu za određenu tvrtku na temelju oznaka leetcode tvrtke. Ažurirano od svibnja 2022.
- 2.3k
- MIT
whylogs
Knjižnica za bilježenje podataka otvorenog koda za modele strojnog učenja i podatkovne kanale. 📚 Pruža uvid u kvalitetu podataka i performanse modela tijekom vremena. 🛡️ Podržava prikupljanje podataka za očuvanje privatnosti, osiguravajući sigurnost i robusnost. 📈.
- 2.3k
- Apache License 2.0
stability-sdk
SDK za interakciju s API-jima stability.ai (npr. zaključak o stabilnoj difuziji).
- 2.3k
- MIT
Learning-Bitcoin-from-the-Command-Line
Kompletan tečaj za učenje programiranja i korištenja Bitcoina iz naredbe [Premješteno na: https://github.com/BlockchainCommons/Learning-Bitcoin-from-the-Command-Line] (autor ChristopherA).
- 2.3k
ML-foundations
Temelji strojnog učenja: linearna algebra, račun, statistika i računalne znanosti.
- 2.3k
- MIT
selfie
Obrazovni softverski sustav sićušnog samokompilirajućeg C prevodioca, sićušnog samoizvršnog RISC-V emulatora i sićušnog samostalnog RISC-V hipervizora.
- 2.3k
- BSD 2-clause "Simplified"
Promptify
Brzi inženjering | Upotrijebite GPT ili druge modele temeljene na upitima da biste dobili strukturirani izlaz. Pridružite se našem razdoru za Prompt-Engineering, LLM i druga najnovija istraživanja.
- 2.3k
- Apache License 2.0
qiskit-tutorials
Zbirka Jupyter bilježnica koja pokazuje kako koristiti Qskit SDK.
- 2.2k
- Apache License 2.0
An-Introduction-to-Statistical-Learning
Ovaj repozitorij sadrži vježbe i njihova rješenja sadržana u knjizi "Uvod u statističko učenje" u pythonu..
- 2.2k
datasets
🎁 Više od 4.800.000 Unsplash slika dostupno je za istraživanje i strojno učenje (unsplash).
- 2.1k
coursera-deep-learning-specialization
Bilješke, programski zadaci i kvizovi iz svih tečajeva unutar specijalizacije Coursera Deep Learning koje nudi deeplearning.ai: (i) neuronske mreže i duboko učenje; (ii) Poboljšanje dubokih neuronskih mreža: podešavanje hiperparametara, regulacija i optimizacija; (iii) Strukturiranje projekata strojnog učenja; (iv) Konvolucijske neuronske mreže; (v) Modeli sekvenci.
- 2.1k
pytorch-GAT
Moja implementacija izvornog GAT rada (Veličković et al.). Dodatno sam uključio datoteku playground.py za vizualizaciju Cora skupa podataka, GAT ugradnje, mehanizam pažnje i entropijske histograme. Podržao sam i Cora (transduktivni) i PPI (induktivni) primjere!.
- 2.1k
- MIT