K.I.S.S---Keep IT Simple,Stupid!    人生苦短,我用Python
# 2022年11月 2022年11月30日
1 tinygrad 介于pytorch和karpathy/micrograd之间的学习框架。 这可能不是最好的深度学习框架,却是一个值得深度学习的框架。
2 lama-cleaner 由SOTA AI模型提供动力的图像介入工具。 删除图片中的任何不需要的物体,缺陷,人员,然后擦除并替换图片上的任何东西(稳定的扩散)。
3 ColossalAI 一个整合高效并行技术的AI大模型训练系统。
4 diagrams 一个通过编写Python代码绘制云系统架构图的工具。diagrams可让您在Python代码中绘制云系统体系结构。 它诞生于无需任何设计工具的新系统体系结构设计。 您还可以描述或可视化现有系统体系结构。 当前的图表支持主要大型云服务提供商,包括:AWS,Azure,GCP,Kubernetes,Alibaba Cloud,Oracle Cloud等...它还支持本地节点,SaaS和主要的编程框架和语言。diagrams还允许您跟踪任何版本控制系统中的体系结构图更改。
5 openpilot 由comma.ai开发的一种开源半自动驾驶系统。目前,OpenPILOT执行自适应巡航控制(ACC),自动化车道居中(ALC),前碰撞警告(FCW)和Lane Deptional警告(LDW)的功能,用于越来越多的支持汽车制造,模型和模型年。 此外,在接合OpenPilot时,基于相机的驾驶员监视(DM)功能警报会分散注意力和入睡驱动程序。
6 open_clip 用python实现的CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)开源仓库。该存储库的目的是启用具有对比图像文本监督的训练模型,并研究其属性,例如稳健性的分配转移。 我们的起点是CLIP的实现,该CLIP与在同一数据集上进行训练时匹配原始剪辑模型的准确性。




注:当前文章会不定期进行更新。如果您对本文有更好的建议,有新资料推荐, 可以点击: 欢迎分享优秀网站