用 Jupyter Notebook 编写的库

python_autocomplete

使用 Transformer 和 LSTM 学习 Python 源代码。
  • 178
  • MIT

ISL-python

将 ISL 中的 R 代码移植到 python。实验室和练习。
  • 178

book

《高效深度学习》一书的 PDF 和 Codelab。 （由 EfficientDL 提供）。
  • 177

S2ML-Generators

多个笔记本，允许使用各种机器学习方法来生成或修改多媒体内容。
  • 177
  • MIT

kravis

用于数据{可视化}的{K}otlin g{ra}mmar。
  • 177
  • BSD 2-clause "Simplified"

Time-Series-Transformer

时间序列数据的数据预处理包。机器学习和深度学习设计..
  • 176
  • MIT

nested-transformer

嵌套分层变压器 https://arxiv.org/pdf/2105.12723.pdf。
  • 176
  • Apache License 2.0

soxan

Wav2Vec 用于语音识别、分类和音频分类。
  • 176
  • Apache License 2.0

conformal_classification

PyTorch 分类器的包装器，允许其输出预测集。理论上保证这些集合以高概率包含真实类（通过保角预测）。
  • 175
  • MIT

Anomaly_Detection_Tuto

使用自动编码器对单变量时间序列进行异常检测教程。
  • 174

code

我的 GitHub 个人资料的配置文件。 （作者：CodigoMaquina）。
  • 173

artificial-intelligence

Python 中的 AI 项目，主要是 Jupyter 笔记本。
  • 172

compendium

与金融和加密相关的最伟大的集合。
  • 171
  • The Unlicense

DataScienceWithPython

学习数据科学，重点是通过最高效的技术堆栈增加价值。
  • 170

TTS_TFLite

该存储库是 TFLite 中 TTS 模型的集合。
  • 170
  • Apache License 2.0

converse

使用各种 NLP 技术进行会话文本分析。
  • 170
  • Apache License 2.0

LessonMaterials

AI/ML 入门课程的开源课程和课程。
  • 169

License-super-resolution

Tensorflow2 中的车牌图像重建项目。
  • 169
  • MIT

prompt-extend

使用文本生成通过合适的风格提示扩展稳定的扩散提示。
  • 169
  • Apache License 2.0

Awesome-Competitive-Programming

必须知道的竞争性编程问题及其解决方案和直观的可视化（作者：leduckhai）。
  • 168

progrock-stable

具有一些 Proggy 增强功能的稳定扩散。
  • 168
  • GNU General Public License v3.0

blog

我的个人博客的源代码（由 teddykoker 提供）。
  • 167
  • MIT

MyST-NB

在Sphinx中解析并执行ipynb文件。
  • 167
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

Hello-AWS-Data-Services

AWS 数据服务和 LinkedIn Learning 上的 ML 课程的示例代码。
  • 166

r-place-blender

使用 Blender 和 Python 进行 r/Place 数据可视化的工具。
  • 166
  • MIT

Gen-L-Video

“Gen-L-Video：通过时间协同去噪生成多文本到长视频”的官方实现..
  • 166
  • Apache License 2.0

indaba-pracs-2022

2022 年深度学习 Indaba 实践笔记本..
  • 165
  • Apache License 2.0

Local-LLM-Langchain

在 Jupyter 笔记本中轻松加载本地 LLM，以便与 Langchain 或其他代理一起进行测试。包含 langchain 笔记本的 Oobagooga 和 KoboldAI 版本以及示例。
  • 163

engram

Arno 的 Engram v2.0（“Engram”）布局是基于人体工程学考虑的英语盲打的优化按键布局，具有用于在其他语言中创建新的、优化的按键布局的协议和软件。
  • 162
  • MIT

poppy

Python 中的物理光学传播。
  • 162
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"