Quels sont les bons projets Python sur GitHub ?
Parmi la communauté des développeurs et des programmeurs, Python est le langage de programmation le plus populaire et le plus demandé. Environ 73 millions de développeurs peuvent accéder à une communauté open source en utilisant les référentiels Git via GitHub. Les projets Python sont très recherchés pour renforcer efficacement l'expertise en langage de programmation, et GitHub peut vous y aider. De la création d'un générateur de mots de passe simple à l'automatisation des tâches répétitives et à l'exploitation des données Twitter, le référentiel a quelque chose pour tout le monde.
让我们来看一些当前流行的GitHub et Python项目。
Téléchargement d'images Google
Des centaines de photos Google peuvent être recherchées et téléchargées avec cet outil Python en ligne de commande. Le script a la capacité de rechercher des mots et des expressions et, si vous le souhaitez, de télécharger des images. Les versions Python 2.x et 3.x sont compatibles avec Google Pictures Download. Vous pouvez étudier le code source du projet pour améliorer vos capacités de programmation et comprendre comment il s'applique dans des situations réelles.
DeepFaceLab
的翻译为中文为：DeepFaceLab
« Iperov »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
Le projet open source Python Airflow propose une variété de points de terminaison d'API REST pour les objets et est disponible sur GitHub. JSON est accepté en entrée et JSON est également renvoyé en sortie. La rétrocompatibilité avec les programmes Python est incluse dans les API Airflow.
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。
它是一个运行在Python之上的提示符shell语言。这个跨平台语言拥有庞大的标准库和各种变量类型, Xonsh还使用了一个名为vox的虚拟环境管理系统。
ML-Agents
一个名为Unity propose des agents de ML-Agents Il s'agit d'une API Python qui fonctionne bien. Le SDK Unity utilise également le SDK Unity.习支持仅是其众多功能之一。
XSStrike
的中文翻译为：XSStrike
Le projet XSStrike du langage de programmation Python est l'un des plus populaires sur GitHub et est bien connu pour sa capacité à identifier et contrer les agressions XSS. Un robot d'exploration rapide, un générateur de charge utile intelligent, quatre analyseurs manuscrits et un moteur de fuzzing font partie de ses autres fonctionnalités.
NeutralTalk
的中文翻译为：中立对话
En utilisant NeutralTalk, vous pouvez affiner votre compréhension des réseaux neuronaux récurrents multimodaux. Il s'agit d'un projet Python et NumPy axé sur la description d'images.
自具有理解情境并提供照片中显示信息的描述的能力。
NeutreTalk2编程语言 Lua 来创建它。Manim
的翻译为：
ManimManim s'occupe de Python 3.7 et de Python 3.7.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™
La base de données de TensorFlow est Python GitHub.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
À l'aide de vastes cartes, Maps Models Importer importe des modèles 3D. Seul un module complémentaire Blender constitue cette technologie expérimentale, et des programmes de contenu 3D comme Google Maps sont nécessaires pour mener à bien le processus. Apprenez à importer des modèles depuis Google Maps à l'aide de ce projet.
Conclusion
En conclusion, la popularité de Python parmi la communauté des développeurs est évidente et GitHub fournit une plate-forme open source permettant aux ingénieurs de collaborer et de développer leurs capacités. Les projets Python open source les plus populaires sur GitHub démontrent la flexibilité de Python dans différents domaines, notamment l'apprentissage profond, l'exploration de données et le développement de jeux. Des téléchargements d'images Google à TensorFlow, ces projets offrent des opportunités passionnantes de mettre en pratique leurs compétences en programmation, d'explorer de nouvelles technologies et de collaborer avec une vaste communauté d'ingénieurs. Alors que la demande pour Python continue de croître, ces projets continueront sans aucun doute à évoluer et à inspirer de nouvelles possibilités en matière de programmation.
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Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Flash Attention est-il stable ? Meta et Harvard ont constaté que les écarts de poids de leur modèle fluctuaient de plusieurs ordres de grandeur.
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR s'est associé à Harvard pour fournir un nouveau cadre de recherche permettant d'optimiser le biais de données généré lors de l'apprentissage automatique à grande échelle. On sait que la formation de grands modèles de langage prend souvent des mois et utilise des centaines, voire des milliers de GPU. En prenant comme exemple le modèle LLaMA270B, sa formation nécessite un total de 1 720 320 heures GPU. La formation de grands modèles présente des défis systémiques uniques en raison de l’ampleur et de la complexité de ces charges de travail. Récemment, de nombreuses institutions ont signalé une instabilité dans le processus de formation lors de la formation des modèles d'IA générative SOTA. Elles apparaissent généralement sous la forme de pics de pertes. Par exemple, le modèle PaLM de Google a connu jusqu'à 20 pics de pertes au cours du processus de formation. Le biais numérique est à l'origine de cette imprécision de la formation,
