pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Apakah beberapa projek Python yang baik di GitHub?
Apakah beberapa projek Python yang baik di GitHub?
Di kalangan komuniti pembangun dan pengaturcara, Python ialah bahasa pengaturcaraan yang paling popular dan dalam permintaan. Kira-kira 73 juta pembangun boleh mengakses komuniti sumber terbuka menggunakan repositori Git melalui GitHub. Projek Python sangat dicari untuk meningkatkan kepakaran bahasa pengaturcaraan dengan berkesan, dan GitHub boleh membantu dengan itu. Daripada membina penjana kata laluan yang mudah kepada mengautomasikan pekerjaan berulang dan melombong Data Twitter, repositori mempunyai sesuatu untuk semua orang.
让我们来看一些当前流行的GitHub开源Python项目。
Muat Turun Imej Google
Beratus-ratus foto Google boleh dicari dan dimuat turun dengan alat Python baris arahan ini. Skrip mempunyai keupayaan untuk mencari perkataan dan frasa dan, jika dikehendaki, memuat turun aset gambar. Python versi 2.x dan 3.x serasi dengan Muat Turun Gambar Google. Anda boleh mengkaji kod sumber projek untuk meningkatkan kebolehan pengaturcaraan anda dan memahami cara ia digunakan dalam situasi sebenar.
DeepFaceLab
的翻译为中文为：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开单的仁罕，从何，它提供了一个必要且简单的仁罕，从何，从何，从何，从何，他了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，而无需编写冷长的流程中添加更多功能，而无需编写冗长的有写冷长的是写冷长。
空气流动Projek sumber terbuka Python Airflow menawarkan pelbagai titik akhir REST API merentas objek dan tersedia di GitHub. JSON diterima sebagai input, dan JSON juga dikembalikan sebagai output. Keserasian ke belakang dengan program Python disertakan dalam API Aliran Udara.
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这这些操作系统使用shell这莉家如果你的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提示符shell语言。这个跨平台语言拥有庞大的标和，减店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-Agen
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使用模拟和使用模拟和丸一戏场成为可能。通过易于使用的Python API，可以使用强化学习、模仿学习、神经进化文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，可定制的定制的中可了作中中文持仅是其众多功能之一。
XSStrike
的中文翻译为：
XSStrikeProjek XSStrike bahasa pengaturcaraan Python ialah salah satu projek paling popular di GitHub dan terkenal dengan keupayaannya untuk mengenal pasti dan mengatasi serangan XSS. Perangkak pantas, penjana muatan pintar, empat penghurai tulisan tangan dan enjin kabur adalah antara ciri tambahannya.
NeutralTalk
的中文翻译为：
中立对话Menggunakan NeutralTalk, anda boleh mengasah pemahaman anda tentang rangkaian saraf berulang multimodal. Ia adalah projek Python dan NumPy yang memfokuskan penerangan imej.
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。该系统更天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。这个项目比上一个项目更快，因为使用用了程语言 Lua 来创建它。
Manim
的翻译为：
ManimManim是一个用于创建图形化数学教程的工具。它运行在Python 3.7上，并且主要学教程的工具。它运行在Python 3.7上，并且主要義的粩动画。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项目
与开源机器学习框架一起，TensorFlow项目是受欢迎的开源Python GitHub项目之一一它揗迎的开源Python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
Menggunakan peta yang luas, Pengimport Model Peta mengimport model 3D. Hanya alat tambah Blender yang membentuk teknologi percubaan ini dan program kandungan 3D seperti Peta Google diperlukan untuk menyelesaikan proses tersebut. Ketahui cara mengimport model daripada Peta Google dengan bantuan projek ini.
Kesimpulan
Kesimpulannya, populariti Python dalam kalangan komuniti pembangun adalah jelas, dan GitHub menyediakan platform sumber terbuka untuk jurutera bekerjasama dan membangunkan keupayaan mereka. Projek Python sumber terbuka yang paling popular di GitHub menunjukkan fleksibiliti Python dalam pelbagai bidang, termasuk pembelajaran mendalam, perlombongan data dan pembangunan permainan. Daripada muat turun Imej Google ke TensorFlow, projek ini menyediakan peluang menarik untuk mempraktikkan kemahiran pengaturcaraan, meneroka teknologi baharu dan bekerjasama dengan komuniti jurutera yang besar. Memandangkan permintaan untuk Python terus berkembang, projek ini sudah pasti akan terus berkembang dan memberi inspirasi kepada kemungkinan baharu dalam pengaturcaraan.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah beberapa projek Python yang baik di GitHub?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1381
52
Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model
Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru
Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini
Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Adakah Flash Attention stabil? Meta dan Harvard mendapati bahawa sisihan berat model mereka berubah-ubah mengikut urutan magnitud
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,
