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deap

灵活高效的进化计算框架,实现快速原型开发和创意测试

DEAP是一个开源的进化计算框架,为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法,如遗传算法、遗传编程和进化策略,并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构,同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能,包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等,可应用于解决各类复杂优化问题。

deepo - 深度学习Docker环境定制的开源解决方案
DeepoDockerGithub依赖关系开源项目框架深度学习
Deepo是一个开源框架,用于轻松组装深度学习研究的Docker镜像。通过提供多种标准组件和定制化Dockerfile生成器,用户可以简单定义环境并自动解决依赖问题。Deepo支持几乎所有常用的深度学习框架,提供预构建的Docker镜像,支持GPU加速和CPU模式,兼容Linux、Windows和OS X。尽管该项目已停止维护,但仍为快速搭建深度学习环境提供了宝贵的工具和资源。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库,连接NetworkX和PyTorch Geometric,提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理,并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用,适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
evo.ninja - 实时自适应的AI任务执行系统
AI代理Githubevo.ninja开源项目自适应系统软件开发
evo.ninja是一个开源AI项目,具有实时自适应能力。它通过预定义的代理角色处理不同领域的任务,执行循环包括预测、选择、上下文化和评估四个步骤。系统支持命令行和图形界面,为开发者和用户提供灵活的使用选择。
awesome-python - 综合性Python开源资源集合
GithubPython开发工具开源项目框架资源列表
Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表,涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别,为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。
DeeperSpeed - EleutherAI定制的DeepSpeed分支加速框架
DeepSpeedDeeperSpeedEleutherAIGPT-NeoXGithub开源项目深度学习框架
DeeperSpeed是DeepSpeed库的分支,专为EleutherAI的GPT-NeoX项目优化。该项目提供两个版本:1.0版保留了训练GPT-NeoX-20B和Pythia Suite所用的稳定版本,2.0版则基于最新DeepSpeed构建并持续更新。DeeperSpeed通过优化训练流程,提高了大型语言模型的开发效率。
Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库
AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习
Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库,提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型,促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续,Gymnasium现由独立团队维护,提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性,并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。
django - Python高级Web框架助力快速开发
DjangoGithubPythonWeb框架开发文档开源社区开源项目
Django是一个高级Python Web框架,专注于快速开发和简洁设计。框架提供详细文档,包含安装指南、教程和部署说明。Django拥有活跃的社区,通过IRC、邮件列表、Discord等多种渠道提供支持。项目重视文档维护和社区贡献,鼓励开发者参与。Django的持续发展得益于用户支持,可通过Django软件基金会进行赞助。
deoptimizer - 机器代码反优化工具 绕过安全检测的新方法
De-OptimizerGithub代码混淆安全产品绕过开源项目指令变异机器码转换
Deoptimizer是一种机器代码反优化工具,通过指令转换绕过基于模式的安全检测。它采用算术分割、逻辑反转等技术,可转换高达95%的目标二进制文件指令,有效避开内存分析工具。支持多种架构,为安全测试提供新型代码混淆方法,是规避安全产品检测的有力工具。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台,涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷,支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等,解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题,广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架
DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习
Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架,旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC,主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法,适用于Atari和Mujoco环境,并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。
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