Bibliothèques écrites en Jupyter Notebook

dcss-formatted-data

Un référentiel pour obtenir des données de jeu formatées triées sur le volet à partir d'une soupe de pierre d'exploration de donjons sans extraire l'intégralité de la base de données de suites.

0

NEPSE-Data-Analysis

Nepal Stock Exchange (NEPSE) est l'historien du marché boursier du Népal. J'ai essayé d'obtenir des données et des prévisions de 2000 à 2018.

0

the-bootstrap-approach

Librairie Python et outillage de modélisation des performances des avions légers 🛩️🏔..

0
GNU Affero General Public License v3.0

Python_NN

Une courte bibliothèque NumPy pour l'entraînement des réseaux de neurones, destinée à des fins d'apprentissage.

0
GNU General Public License v3.0 only

JABA

Juste un autre analyseur Bitcoin.

0
Apache License 2.0

lasha-tokyo-2020

Une application Web d'une seule page qui agit comme un tableau de bord affichant les résultats des Jeux olympiques de Tokyo 2020 en haltérophilie.

0
MIT

fashion-mnist-kfp-lab

Un bloc-notes montrant comment convertir facilement un bloc-notes actuel en un bloc-notes pouvant être exécuté sur Kubeflow Pipelines.

0
MIT

serpapi-demo-projects

Référentiel pour tous les exemples d'applications SerpApi, vitrines, démos, exemples 🐱‍🏍.

0
BSD 3-clause "New" or "Revised"

ml-earth-observation-101

Une introduction à l'application de l'apprentissage automatique à l'imagerie satellitaire (télédétection).

0
MIT

Super-Cars-VS-SUVs

Il s'agit d'un réseau neuronal profond qui examine des images de voitures, puis les classe en tant que suv et supercars.

0
Creative Commons Zero v1.0 Universal

Artificial-Intelligence-Painting

0
Apache License 2.0

Ce référentiel contient tous les fichiers concernant le projet POLAR: Portraying OnLine hARm. L'objectif du projet est de gratter les tweets et d'identifier comment la négativité en ligne se propage et est représentée en ligne.