Was sind einige gute Python-Projekte auf GitHub?
In der Community der Entwickler und Programmierer ist Python die beliebteste und gefragteste Programmiersprache. Rund 73 Millionen Entwickler können mithilfe von Git-Repositories über GitHub auf eine Open-Source-Community zugreifen. Python-Projekte sind sehr gefragt, um die Programmiersprachenkenntnisse effektiv zu stärken, und GitHub kann dabei helfen. Von der Erstellung eines unkomplizierten Passwortgenerators über die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben bis hin zum Mining von Twitter-Daten bietet das Repository für jeden etwas.
让我们来看一些当前流行的GitHub开源Python项目.
Google Bilder herunterladen
Hunderte von Google-Fotos können mit diesem Befehlszeilen-Python-Tool gesucht und heruntergeladen werden. Das Skript bietet die Möglichkeit, nach Wörtern und Phrasen zu suchen und bei Bedarf Bildressourcen herunterzuladen. Die Python-Versionen 2.x und 3.x sind mit Google Pictures Download kompatibel. Sie können den Quellcode des Projekts studieren, um Ihre Programmierfähigkeiten zu verbessern und zu verstehen, wie er in tatsächlichen Situationen angewendet wird.
DeepFaceLab
的翻译为中文为:DeepFaceLab
„Iperov“ ist eine der beliebtesten Lösungen von DeepFaceLab使用,而无需完全理解深度学习框架或创建模型.该系统提供了一种灵活且松散的耦合结构，用户可以在自己的流程中添加更多功能，而无需编写冗长的样板代码。
空气流动
Das Python-Open-Source-Projekt Airflow bietet eine Vielzahl von REST-API-Endpunkten für die Objekte und ist auf GitHub verfügbar. JSON wird als Eingabe akzeptiert und JSON wird auch als Ausgabe zurückgegeben. Die Abwärtskompatibilität mit Python-Programmen ist in den Airflow-APIs enthalten.
Xonsh
的中文翻译为:Xonsh
像Unix这样的命令行解释器对于交互式程序是必需的.这些操作系统使用shell脚本来控制执行.现在, 如果你的shell能够理解一种更可扩展的编程语言, 而不是不得不妥协,那不是更实用吗？这就是Xonsh（发音为 „Konk“）的用武之地.
个跨平台语言拥有庞大的标准库和各种变量类型, 使得编写脚本变得简单.Xonsh还使用了一个名为vox的虚拟环境管理系统。
ML-Agenten
一个名为Unity机器学习代理工具包（ML-Agents）的开源项目使得使用模拟和游戏作为智能代理的Verwenden Sie die Python-API und verwenden Sie die Python-API其他机器学习技术来教授代理.支持各种环境设置和训练情境, 可定制的Unity SDK以及内置的模仿学习支持仅是其众多功能之一.
XSStrike
的中文翻译为:XSStrike
Das XSStrike-Projekt der Programmiersprache Python ist eines der beliebtesten auf GitHub und bekannt für seine Fähigkeit, XSS-Angriffe zu erkennen und abzuwehren. Zu seinen weiteren Features gehören ein schneller Crawler, ein intelligenter Payload-Generator, vier handgeschriebene Parser und eine Fuzzing-Engine.
NeutralTalk
的中文翻译为:中立对话
Mit NeutralTalk können Sie Ihr Verständnis multimodaler wiederkehrender neuronaler Netze vertiefen. Es handelt sich um ein auf Bildbeschreibungen fokussiertes Python- und NumPy-Projekt.
自然语言处理和计算机视觉经常被用于创建图片标题的方法中.该系统具有理解情境并提供照片中显示信息的描述的能力.
NeutralTalk2 可用于找到最新的字幕代码编程语言 Lua 来创建它.
Manim
的翻译为:Manim
Manim hat die neueste Version von Python entwickelt的动画.Manim使用Python以编程方式创建动画, 允许完全控制每个动画的执行方式。
TensorFlow-Version
与开源机器学习框架一起，TensorFlow项目是受欢迎的开源Python GitHub项目之一。它提供了高性能数值计算的指导，具有可适应的架构和简单的计算部署，适用于多个平台。
地图模型导入器
Mit Hilfe umfangreicher Karten importiert der Maps Models Importer 3D-Modelle. Diese experimentelle Technologie besteht lediglich aus einem Blender-Add-on, und für den Abschluss des Prozesses sind 3D-Inhaltsprogramme wie Google Maps erforderlich. Erfahren Sie mithilfe dieses Projekts, wie Sie Modelle aus Google Maps importieren.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Python in der Entwickler-Community sehr beliebt ist und GitHub eine Open-Source-Plattform bietet, auf der Ingenieure zusammenarbeiten und ihre Fähigkeiten entwickeln können. Die beliebtesten Open-Source-Python-Projekte auf GitHub demonstrieren die Flexibilität von Python in verschiedenen Bereichen, darunter Deep Learning, Data Mining und Spieleentwicklung. Von Google Image-Downloads bis hin zu TensorFlow bieten diese Projekte spannende Möglichkeiten, Programmierkenntnisse zu üben, neue Technologien zu erkunden und mit einer großen Community von Ingenieuren zusammenzuarbeiten. Da die Nachfrage nach Python weiter wächst, werden sich diese Projekte zweifellos weiterentwickeln und zu neuen Möglichkeiten in der Programmierung inspirieren.
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In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
Transparent! Eine ausführliche Analyse der Prinzipien der wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten
Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
Erklärbare KI: Erklären komplexer KI/ML-Modelle
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
Ist Flash Attention stabil? Meta und Harvard stellten fest, dass die Gewichtsabweichungen ihrer Modelle um Größenordnungen schwankten
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR hat sich mit Harvard zusammengetan, um einen neuen Forschungsrahmen zur Optimierung der Datenverzerrung bereitzustellen, die bei der Durchführung groß angelegten maschinellen Lernens entsteht. Es ist bekannt, dass das Training großer Sprachmodelle oft Monate dauert und Hunderte oder sogar Tausende von GPUs verwendet. Am Beispiel des Modells LLaMA270B erfordert das Training insgesamt 1.720.320 GPU-Stunden. Das Training großer Modelle stellt aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Arbeitsbelastungen einzigartige systemische Herausforderungen dar. In letzter Zeit haben viele Institutionen über Instabilität im Trainingsprozess beim Training generativer SOTA-KI-Modelle berichtet. Diese treten normalerweise in Form von Verlustspitzen auf. Beim PaLM-Modell von Google kam es beispielsweise während des Trainingsprozesses zu Instabilitäten. Numerische Voreingenommenheit ist die Hauptursache für diese Trainingsungenauigkeit.
