目录
谷歌图片下载
DeepFaceLab
空气流动
Xonsh
ML-代理
XSStrike
NeutralTalk
中立对话
Manim
TensorFlow 项目
地图模型导入器
结论
首页 后端开发 Python教程 在GitHub上有哪些好的Python项目?

在GitHub上有哪些好的Python项目?

Aug 19, 2023 am 11:53 AM
机器学习 数据分析 ai学习

在GitHub上有哪些好的Python项目?

在开发人员和程序员社区中,Python 是最流行和最受欢迎的编程语言。大约 7300 万开发人员可以通过 GitHub 使用 Git 存储库访问开源社区。 Python 项目因有效提升编程语言专业知识而备受追捧,而 GitHub 可以在这方面提供帮助。从构建简单的密码生成器到自动化重复性工作和挖掘 Twitter 数据,该存储库适合每个人。

让我们看看一些当前流行的GitHub开源Python项目。

谷歌图片下载

使用这个命令行 Python 工具可以搜索和下载数百张 Google 照片。该脚本能够搜索单词和短语,如果需要,还可以下载图片资源。 Python 2.x 和 3.x 版本与 Google 图片下载兼容。您可以研究该项目的源代码来提高您的编程能力并理解它如何应用于实际情况。

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流程,任何人都可以使用,而消耗完全理解深度学习框架或模型。该系统提供了一种灵活的创建并且松散的耦合结构,用户可以在自己的中添加更多功能,而消耗编写流程冗长的样板代码。

空气流动

Python 开源项目 Airflow 提供了跨对象的各种 REST API 端点,可在 GitHub 上获取。 JSON 被接受作为输入,并且 JSON 也作为输出返回。 Airflow API 中包含与 Python 程序的向后兼容性。

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来说是简单的。这些脚本使用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,而不是被迫让步,这不是更实用吗?这就是Xonsh(发音为“Konk”)的用武之地。

它是一个运行在Python之上的符提示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,使得脚本脚本变得简单。Xonsh还使用了一个名为vox的虚拟环境管理系统.

ML-代理

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训练场成为可能。通过易于使用的Python API,可以使用强化学习、模仿学习、神经进化或其他机器学习技术来教授代理。支持各种环境设置和训练姿势,可定制的Unity SDK以及内置的模仿学习支持之一只是其动物功能。

XSStrike

的中文翻译为:

XSStrike

Python 编程语言的 XSStrike 项目是 GitHub 上最受欢迎的项目之一,以其识别和对抗 XSS 攻击的能力而闻名。其进一步的功能包括快速爬虫、智能负载生成器、四个手写解析器和模糊引擎。

NeutralTalk

的中文翻译为:

中立对话

使用 NeutralTalk,您可以加深对多模态循环神经网络的理解。这是一个专注于图像描述的 Python 和 NumPy 项目。

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。该系统具有受控并提供照片中显示信息描述的能力。

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,因为使用了轻量级且高级的编程语言 Lua 来创建它。

Manim

的翻译为:

Manim

Manim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,并且主要利用编程来生成精确的动画。Manim使用Python以编程方式创建动画,允许完全控制每种动画的执行方式。

TensorFlow 项目

与机器学习框架一起,TensorFlow项目是受欢迎的开源Python GitHub项目之一。它提供了高性能分数计算的指导,具有可适应的架构和简单的计算部署,适用于多种平台。

地图模型导入器

地图模型导入器使用大量地图导入 3D 模型。只有 Blender 插件构成了这项实验性技术,并且需要 Google 地图等 3D 内容程序来完成该过程。了解如何借助此项目从 Google 地图导入模型。

结论

总之,Python在开发者社区的受欢迎程度是显而易见的,而GitHub为工程师提供了一个开源平台,让他们可以合作并发展自己的能力。GitHub上最热门的开源Python项目展示了Python在不同领域的灵活性,包括深度学习、数据挖掘和游戏开发。从Google图片下载到TensorFlow,这些项目为锻炼编程技能、探索新技术和与庞大的工程师社区合作提供了激动人心的机会。随着对Python的需求不断增长,这些项目无疑将继续发展和激发编程领域的新可能性。

以上是在GitHub上有哪些好的Python项目?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
1 个月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳图形设置
1 个月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
威尔R.E.P.O.有交叉游戏吗?
1 个月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

一文带您了解SHAP:机器学习的模型解释 一文带您了解SHAP:机器学习的模型解释 Jun 01, 2024 am 10:58 AM

在机器学习和数据科学领域,模型的可解释性一直是研究者和实践者关注的焦点。随着深度学习和集成方法等复杂模型的广泛应用,理解模型的决策过程变得尤为重要。可解释人工智能(ExplainableAI|XAI)通过提高模型的透明度,帮助建立对机器学习模型的信任和信心。提高模型的透明度可以通过多种复杂模型的广泛应用等方法来实现,以及用于解释模型的决策过程。这些方法包括特征重要性分析、模型预测区间估计、局部可解释性算法等。特征重要性分析可以通过评估模型对输入特征的影响程度来解释模型的决策过程。模型预测区间估计

通过学习曲线识别过拟合和欠拟合 通过学习曲线识别过拟合和欠拟合 Apr 29, 2024 pm 06:50 PM

本文将介绍如何通过学习曲线来有效识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合。欠拟合和过拟合1、过拟合如果一个模型对数据进行了过度训练,以至于它从中学习了噪声,那么这个模型就被称为过拟合。过拟合模型非常完美地学习了每一个例子,所以它会错误地分类一个看不见的/新的例子。对于一个过拟合的模型,我们会得到一个完美/接近完美的训练集分数和一个糟糕的验证集/测试分数。略有修改:"过拟合的原因:用一个复杂的模型来解决一个简单的问题,从数据中提取噪声。因为小数据集作为训练集可能无法代表所有数据的正确表示。"2、欠拟合如

通透!机器学习各大模型原理的深度剖析! 通透!机器学习各大模型原理的深度剖析! Apr 12, 2024 pm 05:55 PM

通俗来说,机器学习模型是一种数学函数,它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说,机器学习模型就是一种通过学习训练数据,来调整模型参数,以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。在机器学习中存在多种模型,例如逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等,每一种模型都有其适用的数据类型和问题类型。同时,不同模型之间存在着许多共性,或者说有一条隐藏的模型演化的路径。将联结主义的感知机为例,通过增加感知机的隐藏层数量,我们可以将其转化为深度神经网络。而对感知机加入核函数的话就可以转化为SVM。这一

人工智能在太空探索和人居工程中的演变 人工智能在太空探索和人居工程中的演变 Apr 29, 2024 pm 03:25 PM

20世纪50年代,人工智能(AI)诞生。当时研究人员发现机器可以执行类似人类的任务,例如思考。后来,在20世纪60年代,美国国防部资助了人工智能,并建立了实验室进行进一步开发。研究人员发现人工智能在许多领域都有用武之地,例如太空探索和极端环境中的生存。太空探索是对宇宙的研究,宇宙涵盖了地球以外的整个宇宙空间。太空被归类为极端环境,因为它的条件与地球不同。要在太空中生存,必须考虑许多因素,并采取预防措施。科学家和研究人员认为,探索太空并了解一切事物的现状有助于理解宇宙的运作方式,并为潜在的环境危机

使用C++实现机器学习算法:常见挑战及解决方案 使用C++实现机器学习算法:常见挑战及解决方案 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++中机器学习算法面临的常见挑战包括内存管理、多线程、性能优化和可维护性。解决方案包括使用智能指针、现代线程库、SIMD指令和第三方库,并遵循代码风格指南和使用自动化工具。实践案例展示了如何利用Eigen库实现线性回归算法,有效地管理内存和使用高性能矩阵操作。

你所不知道的机器学习五大学派 你所不知道的机器学习五大学派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

可解释性人工智能:解释复杂的AI/ML模型 可解释性人工智能:解释复杂的AI/ML模型 Jun 03, 2024 pm 10:08 PM

译者|李睿审校|重楼人工智能(AI)和机器学习(ML)模型如今变得越来越复杂,这些模型产生的输出是黑盒——无法向利益相关方解释。可解释性人工智能(XAI)致力于通过让利益相关方理解这些模型的工作方式来解决这一问题,确保他们理解这些模型实际上是如何做出决策的,并确保人工智能系统中的透明度、信任度和问责制来解决这个问题。本文探讨了各种可解释性人工智能(XAI)技术,以阐明它们的基本原理。可解释性人工智能至关重要的几个原因信任度和透明度:为了让人工智能系统被广泛接受和信任,用户需要了解决策是如何做出的

Flash Attention稳定吗?Meta、哈佛发现其模型权重偏差呈现数量级波动 Flash Attention稳定吗?Meta、哈佛发现其模型权重偏差呈现数量级波动 May 30, 2024 pm 01:24 PM

MetaFAIR联合哈佛优化大规模机器学习时产生的数据偏差,提供了新的研究框架。据所周知,大语言模型的训练常常需要数月的时间,使用数百乃至上千个GPU。以LLaMA270B模型为例,其训练总共需要1,720,320个GPU小时。由于这些工作负载的规模和复杂性,导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。最近,许多机构在训练SOTA生成式AI模型时报告了训练过程中的不稳定情况,它们通常以损失尖峰的形式出现,比如谷歌的PaLM模型训练过程中出现了多达20次的损失尖峰。数值偏差是造成这种训练不准确性的根因,

See all articles