Biblioteke napisane u Jupyter Notebooku
FinanceDatabase
Ovo je baza podataka od 300.000+ simbola koji sadrže dionice, ETF-ove, fondove, indekse, valute, kriptovalute i tržišta novca..
- 2.0k
- MIT
awesome-notebooks
Predlošci podataka i umjetne inteligencije spremni za korištenje, organizirani po alatima za pokretanje vaših projekata i podatkovnih proizvoda u nekoliko minuta. 😎 objavila Naas zajednica..
- 2.0k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
zero-to-mastery-ml
Svi materijali za tečaj Zero to Mastery Machine Learning and Data Science tečaj..
- 2.0k
TensorRT
PyTorch/TorchScript/FX kompajler za NVIDIA GPU koji koristi TensorRT (od pytorcha).
- 2.0k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
tensorflow-onnx
Pretvorite modele TensorFlow, Keras, Tensorflow.js i Tflite u ONNX.
- 2.0k
- Apache License 2.0
100-pandas-puzzles
100 podatkovnih zagonetki za pande, u rasponu od kratkih i jednostavnih do super zahtjevnih (60% dovršeno).
- 2.0k
- MIT
kubric
Cjevovod za generiranje podataka za stvaranje polu-realističnih sintetičkih videozapisa s više objekata s bogatim komentarima kao što su maske segmentacije instance, mape dubine i optički tok.
- 2.0k
- Apache License 2.0
SimCLR
PyTorch implementacija SimCLR-a: jednostavan okvir za kontrastivno učenje vizualnih prikaza (autor sthalles).
- 1.9k
- MIT
FinMind
Open Data, more than 50 financial data. 提供超過 50 個金融資料(台股為主)，每天更新 https://finmind.github.io/.
- 1.9k
- Apache License 2.0
Alpaca-CoT
We unified the interfaces of instruction-tuning data (e.g., CoT data), multiple LLMs and parameter-efficient methods (e.g., lora, p-tuning) together for easy use. Meanwhile, we created a new branch to build a Tabular LLM.（我们分别统一了丰富的IFT数据（如CoT数据，目前仍不断扩充）、多种训练效率方法（如lora，p-tuning）以及多种LLMs，三个层面上的接口，打造方便研究人员上手的LLM-IFT研究平台。同时tabular_llm分支构建了面向表格智能任务的LLM。.
- 1.9k
- Apache License 2.0
CodeSearchNet
Skupovi podataka, alati i referentne vrijednosti za predstavljanje učenja koda..
- 1.9k
- MIT
SfMLearner
Okvir za učenje bez nadzora za procjenu dubine i pokreta ega iz monokularnih videozapisa.
- 1.9k
- MIT
DeepLearningForNLPInPytorch
Vodič za IPython Notebook o dubokom učenju za obradu prirodnog jezika, uključujući predviđanje strukture..
- 1.9k
- MIT
ecco
Objasnite, analizirajte i vizualizirajte NLP jezične modele. Ecco stvara interaktivne vizualizacije izravno u Jupyter prijenosnim računalima objašnjavajući ponašanje jezičnih modela temeljenih na Transformeru (kao što su GPT2, BERT, RoBERTA, T5 i T0).
- 1.8k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
chain-of-thought-hub
Usporedba sposobnosti složenog zaključivanja velikih jezičnih modela s poticanjem u lancu misli.
- 1.7k
- MIT