用 Jupyter Notebook 编写的库

alpha-mind

定量证券投资组合分析。分析管道包括数据存储抽象、alpha 计算、基于 ML 的 alpha 组合和投资组合计算。
  • 212
  • MIT

ld-decode

软件定义的激光光盘解码器。
  • 212
  • GNU General Public License v3.0 only

huggingpics

🤗🖼️ HuggingPics：使用网络上找到的图像微调视觉变压器。
  • 210

notebooks

此存储库中的内容未得到维护，并且正在积极迁移到其他存储库。 （通过太空望远镜）。
  • 210
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

OpenEDU

：书籍：开源教育计划 – 一个包含 60 多个工程学科资源的存储库。让教育更加开放、更加普及！:火箭::闪闪发光:。
  • 209
  • MIT

minLoRA

minLoRA：一个最小的 PyTorch 库，允许您将 LoRA 应用到任何 PyTorch 模型。
  • 209
  • MIT

MoViNet-pytorch

MoViNets PyTorch 实施：用于高效视频识别的移动视频网络；。
  • 209
  • MIT

CodeTrans

源代码的预训练语言模型。
  • 209
  • MIT

tensorflow_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation

Tensorflow 2.0 的多人姿势估计项目，具有基于 MobilenetV3 的小型且快速的模型。
  • 209
  • GNU General Public License v3.0

Optimization-Python

使用 Python 进行一般优化（LP、MIP、QP、连续和离散优化等）。
  • 209
  • MIT

BMT

“用于密集视频字幕的双模态变压器”的源代码（BMVC 2020）。
  • 208
  • MIT

Multi-Type-TD-TSR

使用多级管道从文档图像中提取表格进行表格检测和表格结构识别：。
  • 208
  • MIT

PX4-user_guide

PX4 用户指南。
  • 207
  • GNU General Public License v3.0

Python-for-Everyone

学习 Python 编程的分步指南。
  • 207

covid19italia

  • 207
  • Creative Commons Attribution 4.0

tf-metal-experiments

Apple Silicon Experiments 上的 TensorFlow Metal 后端（仅供娱乐）。
  • 207
  • MIT

examples

使用Towhee分析非结构化数据，例如反向图像搜索、反向视频搜索、音频分类、问答系统、分子搜索等（by towhee-io）。
  • 207
  • Apache License 2.0

CenterSnap

ICRA'22 论文的 Pytorch 代码：“Single-Shot Multi-Object 3D Shape Reconstruction and Categorical 6D Pose and Size Estimation”。
  • 206

Awesome_Satellite_Benchmark_Datasets

提供了我们论文“没有像更多数据一样的数据”的补充材料。
  • 205

TradingGym

Trading Gym 是一个开源项目，用于开发交易背景下的强化学习算法。 （作者：cove9988）。
  • 204
  • MIT

ImageNetV2

ImageNet 的新测试集。
  • 204
  • MIT

Deep-Q-Learning

具有双决斗网络的 Deepminds dqn 的 Tensorflow 实现。
  • 204

EasyEdit

一个易于使用的框架来编辑大型语言模型..
  • 202
  • MIT

scatteract

实现从散点图中提取数据的项目。
  • 202

r

在 Binder 上将 R 与 Jupyter / RStudio 结合使用（通过 binder-examples）。
  • 202
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

fact-checker

使用 langchain 对 LLM 输出进行事实检查。
  • 202

fraud-detection-using-machine-learning

使用 Amazon SageMaker 设置端到端演示架构，通过机器学习来预测欺诈事件。
  • 202
  • Apache License 2.0

machinehearing

机器学习应用于声音。
  • 201

ProvingGround

试验场：自动化数学工具。
  • 199
  • MIT

Best-Deep-Learning-Optimizers

最新、最好的深度学习优化器集合（适用于 Pytorch）- CNN、NLP 适用。
  • 197
  • Apache License 2.0