Getting-Things-Done-with-Pytorch
Tutorial Jupyter Notebook su come risolvere problemi del mondo reale con Machine Learning & Deep Learning utilizzando PyTorch. Argomenti: Rilevamento facciale con Detectron 2, rilevamento di anomalie nelle serie temporali con LSTM Autoencoders, rilevamento di oggetti con YOLO v5, costruisci il tuo primo neurale
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Getting-Things-Done-with-Pytorch ha 2.5k stelle su GitHub. È stato forkato 644 volte. Getting-Things-Done-with-Pytorch è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2020. Getting-Things-Done-with-Pytorch è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: anomaly-detection, bert, computer-vision, coronavirus.
Che cos'è Getting-Things-Done-with-Pytorch?
Tutorial Jupyter Notebook su come risolvere problemi del mondo reale con Machine Learning & Deep Learning utilizzando PyTorch. Argomenti: Rilevamento facciale con Detectron 2, rilevamento di anomalie nelle serie temporali con LSTM Autoencoders, rilevamento di oggetti con YOLO v5, costruisci il tuo primo neurale
Getting-Things-Done-with-Pytorch è open source?
Getting-Things-Done-with-Pytorch è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.
Getting-Things-Done-with-Pytorch è gratuito?
Sì. Getting-Things-Done-with-Pytorch è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è Getting-Things-Done-with-Pytorch?
Getting-Things-Done-with-Pytorch è disponibile con licenza Apache-2.0.
In quale linguaggio è scritto Getting-Things-Done-with-Pytorch?
Getting-Things-Done-with-Pytorch è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/curiousily-getting-things-done-with-pytorch.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.