Bibliothèques écrites en Jupyter Notebook

open-source-in-environmental-sustainability

La première analyse de l'écosystème des logiciels open source dans le domaine de la durabilité et de la technologie climatique.
  • 37
  • GNU General Public License v3.0

embedding-encoder

Transformateur compatible Scikit-Learn qui transforme les variables catégorielles en incorporations d'entités denses.
  • 37
  • MIT

TrafficSignRecognition

Un réseau neuronal profond pour faire la reconnaissance des panneaux de signalisation.
  • 37

yt-spam-classifier

Utilisation de TensorFlow pour filtrer automatiquement les commentaires de spam liés à la cryptographie sur YouTube.
  • 36
  • MIT

TalkNET-colab

TalkNET de NVIDIA - Entraînez-vous sur Colab.
  • 36

storysniffer

Inspectez une URL et estimez si elle contient un article d'actualité.
  • 36
  • GNU General Public License v3.0

athome-scraper

Un outil pour gratter et visualiser les appartements d'athome.lu.
  • 35

Anees

Chatbot arabe à domaine ouvert multi-tours avec un large éventail de fonctionnalités.
  • 35
  • MIT

automate-ookla-speedtest

Avec ce script PowerShell, vous pouvez facilement utiliser Ookla Speedtest® CLI pour mesurer les performances de la connexion Internet telles que le téléchargement, le téléchargement, la latence et la perte de paquets de manière native sans dépendre d'un navigateur Web.
  • 35

COVID-US

Ensemble de données de référence ouvert de données d'imagerie échographique liées à la COVID-19, organisées et systématiquement validées — Ensemble de données de référence ouvert d'imagerie échographique liée à la COVID-19, organisé et systématiquement validé.
  • 35
  • GNU General Public License v3.0 only

ML-Prediction-LoL

Dans ce projet, j'ai implémenté deux algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire le résultat d'un jeu League of Legends.
  • 35

pytorch_nsfw_model

Modèle Pytorch pour la classification NSFW avec exemple d'utilisation.
  • 35

PythonCompphys

Quelques classeurs python avec divers sujets de physique computationnelle.
  • 35
  • GNU General Public License v3.0 only

konfuzio-sdk

OCR, extraire et classer des documents. De plus, annotez des documents et créez vos propres modèles NLP et Computer Vision à l'aide de Python en téléchargeant les données. Trouvez des exemples dans nos Notebooks Colab, par ex. g. comment affiner Flair..
  • 35
  • MIT

Deep-Learning-With-TensorFlow-Blog-series

Toutes les ressources et exercices pratiques pour vous permettre de démarrer avec Deep Learning dans TensorFlow [Déplacé vers: https://github.com/Rishit-dagli/Deep-Learning-With-TensorFlow].
  • 35
  • Apache License 2.0

anima

Transformez du texte en vidéo en utilisant Stable Diffusion et Google FILM (par saharmor).
  • 34
  • MIT

ml-pipeline-engineering

Meilleures pratiques pour l'ingénierie des pipelines de ML.
  • 34
  • MIT

EXA

Un référentiel EXA-Scale de ressources d'IA multi-modalités allant des articles et modèles aux bibliothèques fondamentales! (par kyegomez).
  • 34
  • Apache License 2.0

bosonic-qiskit

Extension de Qiskit pour prendre en charge les simulations hybrides boson-qubit pour l'effort NQI C2QA.
  • 34
  • BSD 2-clause "Simplified"

analysis-sharing

Partage d'analyses quantitatives sur les données de Crypto Lake.
  • 34
  • MIT

QMLDocker

Un conteneur docker pour la recherche en apprentissage automatique quantique (QML).
  • 34
  • GNU General Public License v3.0 only

ishkurs-guide-dataset

Données structurées du Guide d'Ishkur sur la musique électronique. Miroir de travail pour v2.5 ici: https://igorbrigadir.github.io/ishkurs-guide-dataset/.
  • 34

awesome-chatgpt-plugins

Une liste organisée de tous les plugins ChatGPT disponibles dans ChatGPT plus, comprend des descriptions détaillées et des documents d'utilisation, ainsi que des sources non officielles de plugins (par HighwayofLife).
  • 33
  • Creative Commons Zero v1.0 Universal

Estudos-Python3

Repo public onde postarei meus estudos de Python, buscando aprender por meio do compartilhamento do aprendizado!.
  • 33

YOLOv3-Cloud-Based-Fire-Detection

Détection d'objets personnalisés à l'aide de YOLOv3 sur le cloud. Il est formé pour détecter le feu dans un cadre donné. Il peut être largement utilisé pour les incendies de forêt, les incendies, etc.
  • 33

psi4education

Référentiel public de Psi4Education Labs. Si vous soumettez un nouveau laboratoire, veuillez le soumettre au dépôt psi4education-instructor.
  • 33
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

Neural-Network-Steganography

Cachez des données 😎 secrètes dans un réseau neuronal - texte, logiciel malveillant ou filigrane votre NN.
  • 32

QuantitaveFinanceExamplesPy

Analyse financière, trading algorithmique, exemples d'optimisation de portefeuille avec Python (DISCLAIMER - No Investment Advice Provided, YASAL UYARI - Yatırım tavsiyesi değildir)..
  • 32
  • GNU General Public License v3.0 only

yolact

Implémentation de Tensorflow 2.x YOLACT (par anshkumar).
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Lottery_Ticket_Hypothesis-TensorFlow_2

Mise en œuvre de l'article "The Lottery Ticket Hypothesis" par "Jonathan Frankle, Michael Carbin".
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