用 Jupyter Notebook 编写的库

WA-Testing-Tool

针对 Watson Assistant 运行的脚本，对训练集进行 K 折验证、盲测，并绘制精度曲线进行比较。
  • 77
  • Apache License 2.0

documentation

  • 77

tutorials

Ergo Sum 博客和 YouTube 频道上的文章的 Git 存储库 https://www.youtube.com/channel/UCiie9CN--dazA7iT2sry5FA（作者：rogerfitz）。
  • 77
  • MIT

Signature-Verification_System_using_YOLOv5-and-CycleGAN

端到端签名验证系统，用于提取、清理和验证文档中的签名。使用 YOLOv5 检测签名。使用 CycleGAN 方法清除噪声并进行验证。 Keras / Tensorflow / PyTorch。
  • 77

gds_course

地理数据科学，课程。
  • 76

italian-machine-learning-course

[意大利语] TensorFlow 2.0 理论实践机器学习速成课程的材料。
  • 76

ethereum-emissions

估计以太坊的每日能源使用量..
  • 76
  • MIT

forestplot

一个 Python 包，用于制作可发布但可定制的系数图。
  • 76
  • MIT

lora-instruct

使用 PEFT LoRA 在消费类硬件上 Finetune Falcon、LLaMA、MPT 和 RedPajama。
  • 76
  • Apache License 2.0

Torrent-Drive-Telegram-Bot-Using-Colab

使用 colab 的简单 Torrent 到 GDrive Telegram 机器人。
  • 75
  • MIT

ChatGPT-Python-Applications

ChatGPT Python 应用程序与第三方库和模块集成。
  • 74

sushy

具有静态文件后端的维基/博客引擎。
  • 74
  • MIT

hyper-nn

Pytorch 和 Jax 中的简单超网络。
  • 74
  • MIT

openai-clip-js

OpenAI 的 CLIP 模型使用 ONNX Web 运行时移植到 JavaScript。
  • 74
  • MIT

FunMatch-Distillation

TF2 使用 https://arxiv.org/abs/2106.05237 的“函数匹配”假设实现知识蒸馏。
  • 74

cocp

论文“学习凸优化控制策略”所附示例的源代码。
  • 74
  • Apache License 2.0

brightway2

用于 Brightway2 导入和文档的元包。
  • 74
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

everystreet

在开放街道地图 (OSMnx) 上查找 #everystreet 路线的算法。
  • 74
  • MIT

HFTFramework

做市算法交易框架用于测试强化学习“一种提高 Avellaneda-Stoikov 做市算法性能的强化学习方法”。
  • 73
  • Apache License 2.0

qiskit-certified-exam-workbook

这是我在准备 Qiskit 助理开发人员考试时创建的工作簿。我希望这对其他人有用，就像对我有用一样:)。
  • 73
  • MIT

lovely-jax

供人类消费的 JAX 数组。
  • 72
  • MIT

meta-petalinux

支持 Xilinx 工具的 meta-petalinux 发行版层。
  • 71
  • MIT

projects

使用 Ploomber 的示例项目。 （由水工）。
  • 71
  • Apache License 2.0

Thin-Plate-Spline-Motion-Model-Windows

[CVPR 2022] 用于图像动画的薄板样条运动模型..
  • 71
  • MIT

mobilenets-ssd-pytorch

VOC、BDD100K 数据集上的 MobileNet-SSD、MobileNetV2-SSD/SSDLite。
  • 71

amazon-denseclus

混合类型数据的聚类。
  • 71
  • MIT No Attribution

examples

Elyra 示例存储库 (https://github.com/elyra-ai/elyra)（由 elyra-ai 提供）。
  • 71
  • Apache License 2.0

buggy-resizing-critique

对最近一篇关于流行图像处理和深度学习库中错误的图像下采样方法的论文的批评。
  • 70
  • MIT

PaperPi

带插件的电子纸显示循环。
  • 70

conda

使用“environment.yml”指定 conda 环境（通过 binder-examples）。
  • 70
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"