Mindket

AI 研究技能与智能体

围绕一个问题读遍资料,再告诉你每份资料怎么说的提示词和智能体。

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筛选
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打开一个小型 Gradio 应用,标题指向文本情感分析。说明里没有列出模型,所以适合想试用并读简短代码的学习者和开发者。

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Question_answering_app

Sakil · 工具包

打开一个小型 Gradio 应用,标题指向问答。说明里没有列出模型,所以适合想试用并读简短代码的学习者和开发者。

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Image_generator

Sakil · 工具包

打开一个小型 Gradio 应用,标题指向图像生成。说明里没有列出模型,所以适合想试用并读简短代码的学习者和开发者。

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在 Gradio 页面里用 YOLOv5 检测器找出图片中的政党标志。适合想在政党徽标和选举符号上试用目标检测的学生和开发者。

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Apontador

Reyne · 工具包

在 Gradio 页面里运行一个保存好的逻辑回归模型,仓库里有模型文件和一个训练脚本。说明里没有写它预测什么,所以适合想读代码的学生和开发者。

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OFA-Visual_Question_Answering

OFA-Sys · 工具包

在 Gradio 页面里用 OFA 回答关于图片的问题,带有示例图片,仓库里还有完整的 OFA 代码。适合想试用或读训练代码的研究者和开发者。

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WeatherPrediction

Muedgar · 工具包

打开一个小型 Gradio 应用,标题指向天气预测。说明里没有写它预测什么、怎么预测,所以适合想打开它并读代码的学生和开发者。

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Persian Image Captioning

MahsaShahidi · 工具包

在 Gradio 页面里用一个视觉模型和一个波斯语语言模型给图片写波斯语说明,里面带有三张示例图片。适合处理波斯语文本的学生和开发者。

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NST ML

LuisG07 · 工具包

运行一个名字指向神经风格迁移的 Gradio 应用,代码放在 NST 文件夹里。说明里的细节很少,所以适合想读代码和试用的开发者和学生。

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Image_Retrieval

leopoldmaillard · 工具包

在一个小型度假照片集里找出与查询图片相似的图片,带有名为 naive、bovw 和 cnn 的三种已保存方法。适合学习图像检索的学生和开发者。

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Similarity Heatmap

kingfisher · 工具包

打开一个小型 Streamlit 应用,标题指向相似度热力图。说明里没有写它比较什么,所以请把它当作供开发者和学生打开探索的演示。

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Monocular Depth Estimation

kingabzpro · 工具包

用 Savta Depth 开源项目把一张照片变成深度图,项目把代码、数据和模型放在一起。适合想做 3D 照片的爱好者和想参与贡献的开发者。

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Vision Transformer (Small)

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用 keras-io 的小型 Vision Transformer 图像模型,里面带有示例图片。适合想看它实际运行的学生和开发者。

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Video Vision Transformer for CT

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用一个处理 CT 类数据的视频视觉 Transformer,里面带有两个示例视频。适合对视频模型好奇的学生和开发者。

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Time-series with Transformers

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用一个给时间序列分类的 Transformer 模型,里面带有两个示例 CSV 文件。适合处理序列数据的学生和开发者。

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TFClassificationForest

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里展示一个用 TensorFlow 搭建的森林分类器,示例由 Khalid Salama 编写,Tannia Dubon 改编。适合想试用它的学生和开发者。

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Swin Transformers

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用 keras-io 的 Swin Transformer 图像模型,里面带有示例图片。适合想看视觉 Transformer 实际运行的学生和开发者。

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Supervised Contrastive Learning

keras-io · 工具包

你可以在浏览器或自己的电脑上,通过 Gradio 页面试用一个做监督对比学习的 Keras 模型。适合想看它实际运行的学生和开发者。

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在 Gradio 页面里运行 Keras 团队用 SimCLR 对比学习、只用少量标签训练的图像分类器,附带示例图片,适合机器学习学习者和研究人员。

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在 Gradio 页面里用在 ImageNette 上训练的、带注意力聚合的 CNN,显示图像分类器决定背后的注意力图,适合机器学习学习者和研究人员。

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