Python

YOLOE: 실시간으로 모든 것을 인식하는 모델 [ICCV 2025]

엄선된 유용한 Dash (plotly) 리소스 목록

도서 예제 코드

VTK와 Numpy를 기반으로 한 3D 데이터 과학 분석용 Python 모듈

범용 애플리케이션을 위한 메모리 기반 데이터 인터페이스로 RAG 강화

모델 압축 및 배포 라이브러리 micronet. 압축: 1. 양자화(quantization): QAT, High-Bit, Low-Bit/Ternary 및 Binary; PTQ, 8-bit; 2. 가지치기(pruning): 일반, 정규 및 그룹 컨볼루셔널 채널 가지치기; 3. 그룹

DocLayout-YOLO: 다양한 합성 데이터와 전역-로컬 적응형 인식을 통한 문서 레이아웃 분석 강화

IDCNN/biLSTM+CRF를 이용한 중국어 개체명 인식 및 biGRU+2ATT를 이용한 관계 추출

[CVPR 2025] MMAudio: 고품질 비디오-오디오 합성을 위한 멀티모달 공동 학습 최적화

STEP-GUI: 은하계 최고의 GUI 에이전트 솔루션. StepFun-GELab 팀이 개발하고 StepFun의 최첨단 연구 역량을 기반으로 합니다.

Amazon SageMaker에서 머신러닝 모델을 학습하고 배포하기 위한 라이브러리입니다.

🛠 다양한 기능이 포함된 Python 프로젝트 템플릿 생성기

최소한의 설정으로 모든 플랫폼용 Python wheel 빌드

"Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization"의 PyTorch 구현체입니다.

이 패키지는 RoseTTAFold를 위한 딥러닝 모델과 관련 스크립트를 포함합니다.

LangGraph과 Tavily 기반의 멀티 에이전트 프레임워크를 활용하여 기업에 대한 심층적인 실사를 수행하는 에이전트 기반 기업 조사 도구입니다. 백엔드 추론을 위해 Google의 Gemini 2.5 Flash와 OpenAI의 GPT-5.1을 활용합니다.

TigerBot: 다국어 멀티태스크 LLM

대조 학습 기반 언어-오디오 사전 학습(Contrastive Language-Audio Pretraining)

시스템 엔지니어링 원칙으로 구축된 자기 학습형 데이터 에이전트. 6계층의 컨텍스트를 기반으로 답변하며 모든 쿼리마다 개선됩니다.

GPT-4o 및 Gemini 2 Flash와 같은 클로즈소스 모델과 견줄 만한 성능을 목표로 하는 SOTA 오픈소스 이미지 편집 모델

자연어 이해를 위한 멀티태스크 심층 신경망

많은 연구에 따르면 딥러닝 성능은 학습 데이터의 양에 큰 영향을 받습니다. MedicalNet 프로젝트는 일련의 3D-ResNet 사전 학습된 모델과 관련 코드를 제공합니다.

GPT-4/Claude/Deepseek/Sakura 등의 대형 언어 모델을 지원하는 視覺 소설(Galgame) 자동 번역 솔루션

Deep Eye는 여러 AI 제공자(OpenAI, Claude, Grok, Gemini, OLLAMA, Groq, Mistral, OpenRouter, LiteLLM, LM Studio)를 조율하여 지능형 페이로드를 생성하고, 45개 이상의 취약점 유형을 스캔하며, 규정 준수 매핑이 포함된 전문적인 보고서를 생성합니다.

기계적 프로토콜 강제를 지원하는 포터블 AI 에이전트 오케스트레이션. 186개의 에이전트, 런타임 의존성 제로.

AssetOpsBench - Industry 4.0: 460개 이상의 시나리오, 5개의 전문가용 agent(IoT, FMSR, TSFM, 작업 지시 등) 및 MCP를 활용한 멀티 agent 오케스트레이션 설계도(MetaAgent, AgentHive)를 갖추고, Industry 4.0 자산 운영 및 유지를 위한 도메인 특화 AI agent를 구축, 오케스트레이션 및 평가하기 위한 통합 벤치마크 및 프레임워크

Cloudflare 및 유사한 리버스 프록시 서비스로 보호되는 웹사이트의 원본 IP 노출을 식별하기 위한 오픈소스 보안 연구 도구

🍭 인터넷 업사이드 종사자를 위한 영감 데이터베이스, 광고 없음, Github Actions로 웹사이트 접속 속도 자동 감지

Python 모듈의 간소화된 패키징

Tensorflow 2.0 및 Android로 구현된 YOLOv4, YOLOv4-tiny, YOLOv3, YOLOv3-tiny입니다. YOLO v4 .weights를 tensorflow, tensorrt 및 tflite로 변환합니다.