awesome google colab
1.0.0
请联系我接管并修改此存储库（每年获得约 30k 浏览量和 200k 点击量），我没有时间更新或维护它 - 消息 15/03/2021
精选的存储库列表，其中包含功能齐全的即点即用 Colab 笔记本，其中包含数据、代码和描述。除非另有说明，这些存储库中的代码均采用 Python 语言。
要了解有关 Colab 的原因和方式的更多信息，请参阅这篇文章。有关一些提示和技巧，请参阅这篇文章。
如果您只有一个笔记本要提交，请使用网站 https://google-colab.com/，这非常简单，点击右上角的“提交+”。您发布的越早，随着时间的推移，您的曝光度就会越高
注意：这是一项正在进行的工作，请通过将 colab 功能添加到 github 上您自己的数据科学项目中来做出贡献，或者向作者提出请求。
如果您想对此列表做出贡献（请这样做），请向我发送拉取请求或通过 @dereknow 或 linkedin 与我联系。此外，还应该修复或删除列出的存储库：
除了下面列出的支持 colab 的存储库之外，您还可以通过将 URL 中的 https://github.com 替换为 https:// 来使用 CPU/GPU/TPU 运行时直接在 Google Colaboratory 上运行 github jupyter 笔记本。 colab.research.google.com/github/。无需本地安装 Python。当然，这些笔记本电脑必须进行调整才能吸收必要的数据和模块。
Python 数据科学笔记本 - Python 数据科学手册：Jupyter Notebooks 中的全文
ML 和 EDA - 以功能、数据科学为中心的 Python 简介。
Python Business Analytics - 解决实际业务问题的 Python 解决方案。
深度学习示例 - 在 Google Colab 上在线尝试深度学习模型
Hvass-Labs - 带有 YouTube 视频的 TensorFlow 教程
麻省理工学院深度学习 - 麻省理工学院深度学习相关课程的教程、作业和竞赛。
NLP 教程 - 深度学习研究人员的自然语言处理教程
DeepSchool.io - jupyter 笔记本中的深度学习教程。
深度 NLP 课程 - 深度 NLP 课程
pyprobml - “机器学习：概率视角”的 Python 代码
MIT 6.S191 - MIT 6.S191 的实验室材料：深度学习简介
HSE NLP - “自然语言处理”Coursera 课程资源
Real Word NLP - “真实世界自然语言处理”的示例代码
笔记本 - 不同主题的机器学习笔记本经过优化，可以在谷歌协作中运行
BERT - BERT 的 TensorFlow 代码和预训练模型
XLNet - XLNet：用于语言理解的广义自回归预训练
DeepPavlov 教程 - 用于深度学习端到端对话系统和聊天机器人的开源库。
TF NLP - 项目、实践、NLP、TensorFlow 2、Google Colab
SparkNLP - 最先进的自然语言处理
深度文本识别 - 使用深度学习方法进行文本识别（光学字符识别）。
BERTScore - Bert 的自动评估指标。
文本摘要 - 抽象文本摘要的多种实现
GPT-2 Colab - 在 Colab 中重新训练 gpt-2
DeepFaceLab - DeepFaceLab 是一种利用机器学习来替换视频中的面部的工具。
CycleGAN 和 PIX2PIX - PyTorch 中的图像到图像转换
DeOldify - 一个基于深度学习的项目，用于对旧图像（和视频！）进行着色和恢复
Detectron2 - Detectron2 是 FAIR 的下一代对象检测和分割研究平台。
EfficientNet - PyTorch - EfficientNet 的 PyTorch 实现
Faceswap GAN - 一种去噪自动编码器+用于面部交换的对抗性损失和注意力机制。
神经风格迁移 - Keras 实现神经风格迁移，摘自论文“艺术风格的神经算法”
比较 GAN - 比较 GAN 代码
hmr - 人体形状和姿势端到端恢复的项目页面
Spleeter - Deezer 源分离库，包括预训练模型。
TTS - 文本转语音深度学习
Dopamine - 多巴胺是一个用于强化学习算法快速原型设计的研究框架。
Sonnet - 基于 TensorFlow 的神经网络库
OpenSpiel - 用于研究一般强化学习和游戏中搜索/规划的环境和算法的集合。
TF Agents - TF-Agents 是 TensorFlow 中的强化学习库
bsuite - 精心设计的实验集合，用于研究强化学习（RL）代理的核心功能
TF Generative Models - Tensorflow 中多个生成模型的实现
DQN 到 Rainbow - 从 DQN 到 Rainbow 的分步教程
Altair - Python 的声明式统计可视化库
Altair Curriculum - 交互式笔记本的数据可视化课程。
bertviz - Transformer 模型中注意力可视化工具
TF Graphics - TensorFlow Graphics：TensorFlow 的可微分图形层
deepreplay - 生成可视化，如我的“行动中的超参数！”
PySyft - 用于加密、隐私保护机器学习的库
Mindsdb - 简化神经网络使用的框架
排名 - 学习在 TensorFlow 中排名
TensorNetwork - 用于轻松高效地操作张量网络的库。
JAX - Python+NumPy 程序的可组合转换
BentoML - 用于服务和部署机器学习模型的平台
迁移学习 NLP - NAACL 2019 上举办的 NLP 迁移学习教程代码
BDL 基准 - 贝叶斯深度学习基准
RLTrader - 使用深度强化学习和 OpenAI 健身房的加密货币交易环境
TF Quant Finance - 用于量化金融的高性能 TensorFlow 库。
TensorTrade - 用于强大交易代理的开源强化学习框架
Rapping NN - 在 Kanye West 的整个唱片上训练的说唱歌曲创作循环神经网络
摄影测量 - 使用 Colab 的 Cloud GPU 和 Meshroom 渲染摄影测量.
dl4g - 图形深度学习
