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GitHubで9月に最も人気があったPythonオープンソースプロジェクトのランキングが公開されました。詳細を見てみましょう。 1 つの Python ミニプロジェクトhttps://github.com/Python-World/python-mini-projects スター 4643 このプロジェクトには、Pythonスキルの向上に役立つシンプルなPythonプロジェクトが多数含まれています。ランダムパスワードジェネレーター、画像への自動透かし挿入、画像一括ダウンロード、ファイルシステム構成、ウェブサイトのIPアドレスとホスト名の一括取得など、合計100以上のプロジェクトが含まれています。 2waydroid https://github.com/waydroid/waydroid スター 2273 Waydroid はコンテナベースのアプローチを使用して、Ubuntu などの通常の GNU/Linux システム上で完全な Android システムを起動します。 3リッチ https://github.com/willmcgugan/rich スター 29813 ich はターミナル出力を美しくすることができる Python ライブラリで、pip を使用して簡単にインストールできます。 4pytorch_geometric https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric スター 12692 PyG (PyTorch Geometric) は、構造化データに関連する幅広いアプリケーション向けにグラフニューラルネットワーク (GNN) を簡単に作成およびトレーニングできる PyTorch ベースのライブラリです。グラフやその他の不規則構造におけるディープラーニング (幾何学的ディープラーニングとも呼ばれます) のための様々な手法が含まれており、多数の論文で紹介されています。さらに、多数の小規模グラフや単一の巨大グラフを操作できる使いやすいミニバッチローダー、マルチGPUサポート、多数の汎用ベンチマークデータセット (シンプルなインターフェースに基づいて独自のデータセットを作成することもできます)、GraphGym 実験マネージャー、任意のグラフ、3D メッシュ、ポイントクラウドの学習に役立つ変換機能も含まれています。 5リアル-ESRGAN https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN スター 3445 Tencent ARC Labsが公開したAIモデルは、高解像度画像が低解像度になっていく過程におけるさまざまな劣化プロセスをシミュレートし、ぼやけた画像から逆算して高解像度バージョンを推測します。 ESRGANと比較して、Real-ESRGANは合成データを用いて学習を行い、高次劣化モデリングを導入することで、複雑な画像劣化をより包括的かつリアルにシミュレートします。特に、合成時によく見られるリンギングやオーバーシュートといったアーティファクトに着目しています。また、スペクトル正規化機能を備えたU-Net識別器を採用することで、識別器の性能向上と学習プロセスの安定化を実現し、最終的に優れた結果を実現します。 6qlib https://github.com/microsoft/qlib スター 6670 Qlibは、Microsoft Research AsiaがリリースしたオープンソースのAIクオンツ投資プラットフォームです。Qlibはクオンツ投資プロセス全体を網羅し、AIアルゴリズムのための高性能な基盤インフラストラクチャを提供します。そのフレームワーク設計により、ユーザーはAIアルゴリズムを容易に適用し、クオンツ投資における様々な主要課題（アルファ予測、リスク予測、市場ダイナミクスモデリングなど）の解決を支援します。 7PySimpleGUI https://github.com/PySimpleGUI/PySimpleGUI スター 8.5K これは非常にシンプルで使いやすいPythonグラフィカルインターフェースライブラリです。200以上のサンプルプログラムが用意されており、日常的な開発ニーズのほぼすべてをカバーしています。わずかな変更を加えるだけで使用できるため、非常に便利です。Tkinter、Qt (pyside2)、wxPython、Remiをカプセル化しています。Remiはブラウザサポートに使用されているため、コードを変更することなくインターフェースをブラウザに簡単に移行できます。 8 つのデータセット https://github.com/huggingface/datasets スター 10047 高速で使いやすく効率的なデータ操作ツールを備えた、すぐに使用できる ML モデル用の最大のデータセット センターです。 9つのDevOps演習 https://github.com/bregman-arie/devops-exercises スター 17297 このプロジェクトでは、Linux、Jenkins、AWS、SRE、Docker、Python、Ansible、Git、Kubernetes、Terraform、OpenStack、SQL、NoSQL、Azure、GCP、DNS など、面接の準備に使用できる幅広い技術トピックをカバーしています。 10 強力なビデオ制作 https://github.com/PeterL1n/RobustVideoMatting スター 3904 PyTorch、TensorFlow、TensorFlow.js、ONNX、CoreML の強力なビデオマット機能。 1112306 https://github.com/testerSunshine/12306 スター 30286 12306 スマートチケット予約。 |
