nvcc4jupyter开源项目 – Jupyter Notebook中运行CUDA C++的插件

Deepnote AI 是一款前沿工具，旨在革新数据项目的管理与执行，提供上下文相关的智能助手，适合数据科学家、分析师等用户，提升工作效率和准确性。

AnyCores 是一个深度学习编译器，旨在通过优化深度神经网络的性能来降低计算成本，提供超过10倍的加速效果。

Jupyter Agent 是一个智能数据科学助理，能够在 Jupyter Notebook 中加载数据、生成代码、执行代码并绘制图表。它通过输入提示词直接生成 Python 代码，帮助用户进行数据分析。该项目支持预安装的软件包（如 numpy），并遵循严格的代码执行规则和内存管理指南。

这是一个简单的Python包，旨在让用户在Jupyter Notebook中预览和开发Streamlit应用，提供了交互式组件和实时更新功能，便于与现有的Jupyter工作流集成。

TritonAcademy是一个旨在解析GPU内核语言的项目，通过提供高层次的抽象和详细的代码示例，使GPU编程变得更加简单易懂。项目不仅包含丰富的代码示例和注释，还深入探讨了反向传播的数学原理，帮助开发者更好地理解和实现GPU内核开发。

Mermaid-py是一个Python接口，专为简化流行的mermaid-js库的使用而设计，使得在Python环境中创建各种图表变得更加便捷。它支持多种图表类型，如流程图、序列图、状态图等，满足用户在数据可视化方面的多样化需求。此外，Mermaid-py还支持在Jupyter Notebook中直接渲染图表，极大地提升了用户的交互体验。

Panel 是一个适用于 Python 的高级应用程序和仪表板解决方案，提供工具可轻松组合小部件、绘图、表格等可视对象和控件。支持多种数据可视化库，灵活的布局系统，集成交互式小部件，便于数据分析和展示。

Theano_Tutorial是卡内基梅隆大学语言技术研究所（LTI）由Kazuya Kawakami提供的Theano教程。该教程全面介绍了Theano，一个用于深度学习的Python库，内容涵盖基础概念和高级技术，适合初学者和有经验的用户。教程采用Jupyter Notebook形式，提供交互式学习体验，包含大量实际示例和代码片段，帮助用户深入理解Theano的计算图和优化技术，并将其应用于实际机器学习项目中。

MLOps-Basics是一个通过Jupyter Notebook形式逐步引导读者掌握MLOps核心概念和实践技能的系列教程。项目涵盖了从数据获取与处理、模型定义与训练、推理实现等基础环节，逐步深入到模型监控、配置管理、数据版本控制、模型打包、CI/CD、容器注册、无服务器部署以及预测监控等高级主题。教程通过每周一个主题的方式，帮助读者全面理解MLOps的各个方面。

在单个Jupyter Notebook中，实现从零开始训练一个小型GPT风格的解码器语言模型。涵盖了从文本分词、位置编码、自注意力机制到模型训练和推理的完整过程。同时每一步还有详细的讲解。读者可以通过该项目深入理解GPT模型的内部机制、训练流程等。

一个提供使用Argilla工具构建AI的简单示例的项目，主要功能包括数据标注、模型性能优化等，特色在于通过Jupyter Notebook形式提供直观的操作指导

AI Copilot是一个集成在本地Jupyter Notebook中的协作助手，能够与图表进行对话，帮助用户不依赖于GitHub Copilot或其他AI代码生成扩展。

康奈尔大学的Applied Machine Learning课程的执行课程笔记和幻灯片（2024年秋季版），讲授机器学习、数据挖掘和信号处理中的关键概念。

这一系列 Jupyter Notebooks 是对数据科学和机器学习的非常好的分步介绍，适合初学者，通过实践和示例帮助读者掌握相关知识。

handcalcs是一个基于Jupyter Notebook的Python库，能够将Python代码直接渲染成LaTeX格式的公式展示出来。它使得数学计算过程变得像手写公式一样直观清晰，适用于科学研究、工程设计和数据分析。handcalcs通过展示数值替换过程，使得计算更易于手动验证。

该项目是一个生成AI对话热力图的脚本，可以帮助用户查看与AI对话的频率，提供了便捷的可视化方式，支持多种数据输入，便于用户理解和分析对话行为。

为深度学习爱好者提供从基础到进阶的实践教程，包括Jupyter Notebook形式的代码，支持在云平台上执行，涵盖神经网络、变分自编码器等多个深度学习主题