GitHub의 좋은 Python 프로젝트는 무엇입니까?
개발자와 프로그래머 커뮤니티 사이에서 Python은 가장 인기 있고 수요가 많은 프로그래밍 언어입니다. 약 7,300만 명의 개발자가 GitHub를 통해 Git 리포지토리를 사용하여 오픈 소스 커뮤니티에 액세스할 수 있습니다. Python 프로젝트는 프로그래밍 언어 전문 지식을 효과적으로 향상시키기 위해 많은 관심을 받고 있으며 GitHub가 이를 도울 수 있습니다. 간단한 비밀번호 생성기 구축부터 반복 작업 자동화 및 Twitter 데이터 마이닝에 이르기까지 저장소에는 모든 사람을 위한 무언가가 있습니다.
让我们来看一些当前流行的GitHub开源Python项目。
Google 이미지 다운로드
이 명령줄 Python 도구를 사용하면 수백 장의 Google 사진을 검색하고 다운로드할 수 있습니다. 스크립트에는 단어와 구문을 검색하고 원하는 경우 사진 자산을 다운로드하는 기능이 있습니다. Python 버전 2.x 및 3.x는 Google Pictures Download와 호환됩니다. 프로젝트의 소스 코드를 연구하여 프로그래밍 능력을 향상시키고 실제 상황에 어떻게 적용되는지 이해할 수 있습니다.
DeepFaceLab
적翻译为中文为：DeepFaceLab
“Iperov”开发了用于人脸交换的开源DeepFaceLab技术。它提供了一个必要且简单的流程，任何人道可以使用，而无需完전체解深系统提供了一种灵活且松散 的 耦合结构 ， 用户可以 는 자신의 흐름에 따라 중앙에서 添加更多功能 ， 而无需编写冗长 的样板代码。
공기유류动
Python 오픈 소스 프로젝트 Airflow는 객체 전반에 걸쳐 다양한 REST API 엔드포인트를 제공하며 GitHub에서 사용할 수 있습니다. JSON이 입력으로 허용되고 JSON도 출력으로 반환됩니다. Airflow API에는 Python 프로그램과의 하위 호환성이 포함되어 있습니다.
Xonsh
的中文翻译为：Xonsh
이미지 Unix这样의 命令行解释器对于交互式程序是必需的.这些操作系统使사용 shell 脚本来控控能够理解一种更可扩 확장 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") 伯为地地。
它是一个运行樂类型, 使得编写脚本变得简单。Xonsh还使用了一个name为vox的虚拟环境管理系统。
ML-에이전트
一个이름은 Unity 机器文代理工具包（ML-Agents）의 开源项目使得使用模拟와 游戏작동을 위한 혁신적인 训练场成为可能입니다. 사용 가능한 Python API, 可以使用强화학, 模仿학, 神经进化或Unity SDK를 사용하여 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.功能之一。
XSStrike
的中文翻译为：XSStrike
Python 프로그래밍 언어의 XSStrike 프로젝트는 GitHub에서 가장 인기 있는 프로젝트 중 하나이며 XSS 공격을 식별하고 대응하는 능력으로 잘 알려져 있습니다. 빠른 크롤러, 지능형 페이로드 생성기, 4개의 손으로 쓴 파서 및 퍼징 엔진 등이 추가 기능 중 하나입니다.
NeutralTalk
的中文翻译为：中立对话
NeutralTalk를 사용하면 다중 모드 순환 신경망에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 이미지 설명 중심의 Python 및 NumPy 프로젝트입니다.
自然语言处理와 计算机视觉经常被用于创建图 Images 标题 的 描述 .能력。
NeutralTalk2 可用于找到最新字幕代码.这个项目比上一个项目更快，因为使用了轻weight级且高级的编程语言 Lua 来创建它。
마님
的翻译为：마님
Manim은 Python 3.7에서 작동하는 응용 프로그램입니다. Manim은 Python 3.7에서 작동합니다.方式创建动画，允许完全控画每个动画的执行画。
TensorFlow项目
与开源机器science习框架一起，TensorFlow项目是受欢迎的开源Python GitHub项目之一。适应的架构和简单的计算署，适用于多个平台。
地图模型导入器
Maps Models Importer는 방대한 지도를 사용하여 3D 모델을 가져옵니다. Blender 애드온만이 이 실험적인 기술을 구성하며, 프로세스를 완료하려면 Google Maps와 같은 3D 콘텐츠 프로그램이 필요합니다. 이 프로젝트를 통해 Google 지도에서 모델을 가져오는 방법을 알아보세요.
결론
결론적으로 개발자 커뮤니티에서 Python의 인기는 분명하며 GitHub는 엔지니어가 협업하고 역량을 개발할 수 있는 오픈 소스 플랫폼을 제공합니다. GitHub에서 가장 인기 있는 오픈 소스 Python 프로젝트는 딥 러닝, 데이터 마이닝, 게임 개발을 비롯한 다양한 영역에서 Python의 유연성을 보여줍니다. Google 이미지 다운로드부터 TensorFlow까지, 이러한 프로젝트는 프로그래밍 기술을 연습하고, 새로운 기술을 탐색하고, 대규모 엔지니어 커뮤니티와 협력할 수 있는 흥미로운 기회를 제공합니다. Python에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 이러한 프로젝트는 의심할 여지 없이 프로그래밍의 새로운 가능성을 지속적으로 발전시키고 영감을 줄 것입니다.
위 내용은 GitHub의 좋은 Python 프로젝트는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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이 기사에서는 SHAP: 기계 학습을 위한 모델 설명을 이해하도록 안내합니다.
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
기계 학습 및 데이터 과학 분야에서 모델 해석 가능성은 항상 연구자와 실무자의 초점이었습니다. 딥러닝, 앙상블 방법 등 복잡한 모델이 널리 적용되면서 모델의 의사결정 과정을 이해하는 것이 특히 중요해졌습니다. explainable AI|XAI는 모델의 투명성을 높여 머신러닝 모델에 대한 신뢰와 확신을 구축하는 데 도움이 됩니다. 모델 투명성을 향상시키는 것은 여러 복잡한 모델의 광범위한 사용은 물론 모델을 설명하는 데 사용되는 의사 결정 프로세스와 같은 방법을 통해 달성할 수 있습니다. 이러한 방법에는 기능 중요도 분석, 모델 예측 간격 추정, 로컬 해석 가능성 알고리즘 등이 포함됩니다. 특성 중요도 분석은 모델이 입력 특성에 미치는 영향 정도를 평가하여 모델의 의사결정 과정을 설명할 수 있습니다. 모델 예측 구간 추정
학습 곡선을 통해 과적합과 과소적합 식별
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
이 글에서는 학습 곡선을 통해 머신러닝 모델에서 과적합과 과소적합을 효과적으로 식별하는 방법을 소개합니다. 과소적합 및 과적합 1. 과적합 모델이 데이터에 대해 과도하게 훈련되어 데이터에서 노이즈를 학습하는 경우 모델이 과적합이라고 합니다. 과적합된 모델은 모든 예를 너무 완벽하게 학습하므로 보이지 않거나 새로운 예를 잘못 분류합니다. 과대적합 모델의 경우 완벽/거의 완벽에 가까운 훈련 세트 점수와 형편없는 검증 세트/테스트 점수를 얻게 됩니다. 약간 수정됨: "과적합의 원인: 복잡한 모델을 사용하여 간단한 문제를 해결하고 데이터에서 노이즈를 추출합니다. 훈련 세트로 사용되는 작은 데이터 세트는 모든 데이터를 올바르게 표현하지 못할 수 있기 때문입니다."
투명한! 주요 머신러닝 모델의 원리를 심층적으로 분석!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
일반인의 관점에서 보면 기계 학습 모델은 입력 데이터를 예측된 출력에 매핑하는 수학적 함수입니다. 보다 구체적으로, 기계 학습 모델은 예측 출력과 실제 레이블 사이의 오류를 최소화하기 위해 훈련 데이터로부터 학습하여 모델 매개변수를 조정하는 수학적 함수입니다. 기계 학습에는 로지스틱 회귀 모델, 의사결정 트리 모델, 지원 벡터 머신 모델 등 다양한 모델이 있습니다. 각 모델에는 적용 가능한 데이터 유형과 문제 유형이 있습니다. 동시에, 서로 다른 모델 간에는 많은 공통점이 있거나 모델 발전을 위한 숨겨진 경로가 있습니다. 연결주의 퍼셉트론을 예로 들면, 퍼셉트론의 은닉층 수를 늘려 심층 신경망으로 변환할 수 있습니다. 퍼셉트론에 커널 함수를 추가하면 SVM으로 변환할 수 있다. 이 하나
우주탐사 및 인간정주공학 분야 인공지능의 진화
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
1950년대에는 인공지능(AI)이 탄생했다. 그때 연구자들은 기계가 사고와 같은 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이후 1960년대에 미국 국방부는 인공 지능에 자금을 지원하고 추가 개발을 위해 실험실을 설립했습니다. 연구자들은 우주 탐사, 극한 환경에서의 생존 등 다양한 분야에서 인공지능의 응용 분야를 찾고 있습니다. 우주탐험은 지구를 넘어 우주 전체를 포괄하는 우주에 대한 연구이다. 우주는 지구와 조건이 다르기 때문에 극한 환경으로 분류됩니다. 우주에서 생존하려면 많은 요소를 고려해야 하며 예방 조치를 취해야 합니다. 과학자와 연구자들은 우주를 탐험하고 모든 것의 현재 상태를 이해하는 것이 우주가 어떻게 작동하는지 이해하고 잠재적인 환경 위기에 대비하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다.
C++에서 기계 학습 알고리즘 구현: 일반적인 과제 및 솔루션
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
C++의 기계 학습 알고리즘이 직면하는 일반적인 과제에는 메모리 관리, 멀티스레딩, 성능 최적화 및 유지 관리 가능성이 포함됩니다. 솔루션에는 스마트 포인터, 최신 스레딩 라이브러리, SIMD 지침 및 타사 라이브러리 사용은 물론 코딩 스타일 지침 준수 및 자동화 도구 사용이 포함됩니다. 실제 사례에서는 Eigen 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하고 메모리를 효과적으로 관리하며 고성능 행렬 연산을 사용하는 방법을 보여줍니다.
설명 가능한 AI: 복잡한 AI/ML 모델 설명
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
번역기 | 검토자: Li Rui | Chonglou 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 모델은 오늘날 점점 더 복잡해지고 있으며 이러한 모델에서 생성되는 출력은 이해관계자에게 설명할 수 없는 블랙박스입니다. XAI(Explainable AI)는 이해관계자가 이러한 모델의 작동 방식을 이해할 수 있도록 하고, 이러한 모델이 실제로 의사 결정을 내리는 방식을 이해하도록 하며, AI 시스템의 투명성, 이 문제를 해결하기 위한 신뢰 및 책임을 보장함으로써 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 기사에서는 기본 원리를 설명하기 위해 다양한 설명 가능한 인공 지능(XAI) 기술을 살펴봅니다. 설명 가능한 AI가 중요한 몇 가지 이유 신뢰와 투명성: AI 시스템이 널리 수용되고 신뢰되려면 사용자가 의사 결정 방법을 이해해야 합니다.
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
Flash Attention은 안정적인가요? Meta와 Harvard는 모델 중량 편차가 수십 배로 변동한다는 사실을 발견했습니다.
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR는 대규모 기계 학습을 수행할 때 생성되는 데이터 편향을 최적화하기 위한 새로운 연구 프레임워크를 제공하기 위해 Harvard와 협력했습니다. 대규모 언어 모델을 훈련하는 데는 수개월이 걸리고 수백 또는 수천 개의 GPU를 사용하는 것으로 알려져 있습니다. LLaMA270B 모델을 예로 들면, 훈련에는 총 1,720,320 GPU 시간이 필요합니다. 대규모 모델을 교육하면 이러한 워크로드의 규모와 복잡성으로 인해 고유한 체계적 문제가 발생합니다. 최근 많은 기관에서 SOTA 생성 AI 모델을 훈련할 때 훈련 프로세스의 불안정성을 보고했습니다. 이는 일반적으로 손실 급증의 형태로 나타납니다. 예를 들어 Google의 PaLM 모델은 훈련 과정에서 최대 20번의 손실 급증을 경험했습니다. 수치 편향은 이러한 훈련 부정확성의 근본 원인입니다.
