Awesome GitHub RepositoriesNumerical Scaling

This project is a comprehensive collection of Python programming education materials, including tutorials, exercises, and curated code samples. It serves as a learning curriculum and software engineering toolkit, utilizing Jupyter Notebooks to combine executable code with descriptive educational text. The repository provides practical implementation guides for building large language model applications, such as retrieval-augmented generation systems, stateful AI agents, and machine learning workflows. It distinguishes itself by offering a structured approach to agentic coding workflows, cover

यह प्रोजेक्ट C में इम्प्लीमेंट की गई एक सपोर्ट वेक्टर मशीन लाइब्रेरी है, जो क्लासिफिकेशन और रिग्रेशन कार्यों के लिए एक इंजन प्रदान करती है। यह एक मशीन लर्निंग कर्नल लाइब्रेरी और एक सांख्यिकीय मॉडल वैलिडेटर के रूप में कार्य करती है जिसका उपयोग डेटा पॉइंट्स को वर्गीकृत करने और निरंतर संख्यात्मक वैल्यूज की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। यह लाइब्रेरी विशेष डेटासेट्स में डेटा पॉइंट्स के बीच समानता की गणना करने के लिए कस्टम कर्नल फंक्शन्स की परिभाषा की अनुमति देती है। इसमें क्लास मेंबरशिप, डेटा डेंसिटी, और वितरण सीमाओं का अनुमान लगाने जैसे संभाव्यता मॉडलिंग (probabilistic modeling) के लिए टूल्स भी शामिल हैं। व्यापक क्षमताएं मल्टी-क्लास डेटासेट्स के लिए मॉडल ट्रेनिंग को कवर करती हैं, जिसमें वेटेड लॉस फंक्शन्स के माध्यम से असंतुलित डेटा का प्रबंधन शामिल है। यह सिस्टम एक्यूरेसी कंटूर्स और स्ट्रैटिफाइड क्रॉस वैलिडेशन का उपयोग करके हाइपरपैरामीटर चयन और मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए वर्कफ़्लो प्रदान करता है। इनपुट वैलिडेशन और फीचर मैग्नीट्यूड को सामान्य करने के लिए एट्रिब्यूट स्केलिंग के लिए डेटा प्रीप्रोसेसिंग यूटिलिटीज शामिल हैं।

Linfa, Rust में कार्यान्वित एक क्लासिकल मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क और सांख्यिकीय शिक्षण सूट है। यह सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग के लिए एल्गोरिदम का एक संग्रह प्रदान करता है, जो रिग्रेशन, क्लस्टरिंग और डिसीजन ट्री जैसे पारंपरिक सांख्यिकीय तरीकों पर केंद्रित है। यह टूलकिट WebAssembly में कंपाइल होने की अपनी क्षमता के लिए जाना जाता है, जो विश्लेषणात्मक मॉडल्स को ब्राउज़र एनवायरनमेंट के भीतर निष्पादित करने में सक्षम बनाता है। यह अपने विभिन्न मॉडल्स में ट्रेनिंग और प्रेडिक्शन की प्रक्रिया को मानकीकृत करने के लिए एक ट्रेट-आधारित एल्गोरिदम इंटरफेस का उपयोग करता है। यह लाइब्रेरी सुपरवाइज्ड क्लासिफिकेशन और कंटीन्यूअस वैल्यू रिग्रेशन सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह अनसुपरवाइज्ड क्लस्टरिंग, मॉडल एग्रीगेशन के लिए एनसेंबल मेथड्स और इंडिपेंडेंट कंपोनेंट एनालिसिस के माध्यम से सिग्नल प्रोसेसिंग प्रदान करती है। इस सूट में फीचर नॉर्मलाइजेशन, टेक्स्ट वेक्टरइजेशन और PCA और t-SNE का उपयोग करके डाइमेंशनलिटी रिडक्शन के लिए व्यापक डेटा प्रीप्रोसेसिंग टूल्स भी शामिल हैं। डेटा प्रबंधन के लिए अतिरिक्त यूटिलिटीज प्रदान की जाती हैं, जिसमें CSV इम्पोर्ट और सिंथेटिक डेटासेट जनरेशन शामिल है, साथ ही मॉडल इवैल्यूएशन टूल्स जैसे कन्फ्यूजन मैट्रिसेस और क्रॉस-वैलिडेशन मेट्रिक्स भी शामिल हैं।

DeepLearningZeroToAll is a comprehensive educational resource and implementation collection focused on deep learning and machine learning. It provides a structured learning path using TensorFlow to move from foundational linear models to complex neural network architectures. The project is distinguished by its practical implementations of various network types, including multilayer perceptrons for logic problems, convolutional neural networks for spatial data and image recognition, and recurrent neural networks using LSTM cells for time-series forecasting and character sequence prediction. It

यह प्रोजेक्ट TensorFlow पर आधारित एक वॉइस कन्वर्जन फ्रेमवर्क और डीप लर्निंग ऑडियो टूलकिट है, जिसे न्यूरल वॉइस स्टाइल ट्रांसफर के लिए बनाया गया है। यह एक स्पीच सिंथेसिस इंजन के रूप में काम करता है जो सोर्स स्पीकर की आवाज़ की स्पेक्ट्रल विशेषताओं को टारगेट स्पीकर की आवाज़ में बदल देता है। यह सिस्टम वॉइस कन्वर्जन के लिए फोनम-आधारित (phoneme-based) दृष्टिकोण अपनाता है, जो ऑडियो को स्पीकर-इंडिपेंडेंट फोनम में वर्गीकृत करता है और फिर उन्हें टारगेट वॉइस का उपयोग करके फिर से सिंथेसाइज करता है। यह पाइपलाइन अलग-अलग स्पीकर्स के बीच ऑडियो फीचर्स को मैप करके वॉइस विशेषताओं को बदलने की सुविधा देती है। इस टूलकिट में मल्टीपल GPUs पर ऑडियो मॉडल ट्रेनिंग, टेंसर डेटा नॉर्मलाइजेशन और मॉडल हाइपरपैरामीटर्स के प्रबंधन की क्षमताएं शामिल हैं। यह परफॉरमेंस मॉनिटरिंग के लिए भी टूल्स प्रदान करता है, जैसे कि कन्फ्यूजन मैट्रिक्स के जरिए क्लासिफिकेशन एक्यूरेसी को विज़ुअलाइज़ करना।

DataFrame is a C++ tabular data library and manipulation engine designed for managing heterogeneous data in contiguous memory. It functions as a statistical analysis framework and time series analysis toolkit, providing the means to store, index, and transform multidimensional datasets. The project distinguishes itself through a high-performance execution model that utilizes column-major storage, SIMD-aligned memory allocation, and a thread-pool for parallel computations. It employs a visitor-based algorithm dispatch system and policy-driven transformations to decouple data processing logic f