用 Jupyter Notebook 编写的库

yolov3-tf2

YoloV3 在 Tensorflow 2.0 中实现。
  • 2.5k
  • MIT

ihaskell

Jupyter 项目的 Haskell 内核..
  • 2.5k
  • MIT

course-content

NMA 计算神经科学课程。
  • 2.5k
  • Creative Commons Attribution 4.0

galai

GALACTICA 的模型 API。
  • 2.5k
  • Apache License 2.0

Interactive Parallel Computing with IPython

IPython Parallel：Python 中的交互式并行计算。
  • 2.4k
  • GNU General Public License v3.0

stable-diffusion

此版本的 CompVis/stable-diffusion 具有交互式命令行脚本，该脚本将 text2img 和 img2img 功能结合在“dream bot”样式界面、WebGUI 以及多种功能和其他增强功能中。 [移至：https://github.com/invoke-ai/InvokeAI]（由 lstein）。
  • 2.4k
  • GNU General Public License v3.0

100-plus-Python-programming-exercises-extended

该存储库包含 100 多个以不同方式讨论、解释和解决的 Python 编程练习问题。
  • 2.4k

diffusion-models-class

拥抱面部扩散模型课程的材料。
  • 2.4k
  • Apache License 2.0

mlops-course

了解如何大规模设计、开发、部署和维护端到端 ML 应用程序。
  • 2.4k
  • MIT

shapash

🔅 Shapash：用户友好的可解释性和可解释性，可开发可靠且透明的机器学习模型。
  • 2.4k
  • Apache License 2.0

diff-svc

通过扩散模型进行歌声转换。
  • 2.4k
  • GNU Affero General Public License v3.0

3D-printed-mirror-array

可 3D 打印的六边形反射镜阵列，能够将阳光反射成任意图案。
  • 2.3k
  • MIT

leetcode-company-wise-problems-2022

Leetcode Premium 上提供了公司明智问题的列表。公司目录中的每个 csv 文件都对应于基于 leetcode 公司标签的特定公司的 leetcode 问题列表。截至 2022 年 5 月更新..
  • 2.3k
  • MIT

whylogs

用于机器学习模型和数据管道的开源数据记录库。 📚 提供数据质量和模型性能随时间变化的可见性。 🛡️ 支持保护隐私的数据收集，确保安全性和稳健性。 📈。
  • 2.3k
  • Apache License 2.0

stability-sdk

用于与 stable.ai API 交互的 SDK（例如稳定扩散推理）。
  • 2.3k
  • MIT

Learning-Bitcoin-from-the-Command-Line

通过命令学习比特币编程和使用的完整课程[移至：https://github.com/BlockchainCommons/Learning-Bitcoin-from-the-Command-Line]（作者：ChristopherA）。
  • 2.3k

ML-foundations

机器学习基础：线性代数、微积分、统计学和计算机科学。
  • 2.3k
  • MIT

waymo-open-dataset

Waymo 开放数据集。
  • 2.3k
  • GNU General Public License v3.0

selfie

一个由微型自编译 C 编译器、微型自执行 RISC-V 模拟器和微型自托管 RISC-V 管理程序组成的教育软件系统。
  • 2.3k
  • BSD 2-clause "Simplified"

Kandinsky-2

Kandinsky 2 — 多语言 text2image 潜在扩散模型。
  • 2.3k
  • Apache License 2.0

Promptify

及时工程|使用 GPT 或其他基于提示的模型来获得结构化输出。加入我们的即时工程、法学硕士和其他最新研究的不和谐。
  • 2.3k
  • Apache License 2.0

benchmarking-gnns

用于对图神经网络进行基准测试的存储库。
  • 2.2k
  • MIT

prompt-to-prompt

  • 2.2k
  • Apache License 2.0

qiskit-tutorials

Jupyter 笔记本集合，展示如何使用 Qiskit SDK。
  • 2.2k
  • Apache License 2.0

An-Introduction-to-Statistical-Learning

该存储库包含Python《统计学习简介》一书中包含的练习及其解决方案。
  • 2.2k

datasets

🎁 超过 4,800,000 张 Unsplash 图像可用于研究和机器学习（由 unsplash 提供）。
  • 2.1k

algorithmica

一本计算机科学教科书。
  • 2.1k

machine-learning-book

使用 PyTorch 和 Scikit-Learn 进行机器学习的代码存储库。
  • 2.1k
  • MIT

coursera-deep-learning-specialization

Deeplearning.ai 提供的 Coursera 深度学习专业所有课程的笔记、编程作业和测验：(i) 神经网络和深度学习； (ii) 改进深度神经网络：超参数调整、正则化和优化； (iii) 构建机器学习项目； (iv) 卷积神经网络； (v) 序列模型。
  • 2.1k

pytorch-GAT

我对原始 GAT 论文（Veličković 等人）的实现。我还添加了 Playground.py 文件，用于可视化 Cora 数据集、GAT 嵌入、注意力机制和熵直方图。我支持 Cora（传导）和 PPI（感应）示例！
  • 2.1k
  • MIT