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autograd

支持Python和NumPy的高效自动微分库

Autograd自动微分PythonNumPy梯度优化Github开源项目

Autograd是一个自动微分库，可对原生Python和NumPy代码进行微分。它支持反向模式和前向模式微分，能高效计算标量函数对数组参数的梯度。Autograd兼容Python的多数特性，如循环、条件语句、递归和闭包，并支持高阶导数。这个库主要应用于基于梯度的优化，在机器学习、神经网络和科学计算等领域有广泛应用。

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DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
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autoscraper - 自动化智能高效的Python网页抓取工具
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AutoScraper 是一款为简化网页爬取而设计的智能工具，能够自动学习爬取规则，获取网页中的文本、URL及HTML标签值。兼容Python 3，支持从Git、PyPI或源代码安装，允许使用代理和自定义请求参数，并且可以保存和加载模型，满足各种复杂的网页数据抓取需求。
scikit-learn - Python机器学习的核心工具库
GithubPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习
scikit-learn是基于SciPy构建的Python机器学习库,提供高效的数据挖掘和分析工具。支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务,自2007年启动以来由志愿者维护,已成为广受欢迎的开源项目。其特点包括易用性、高性能和完善的文档,在学术和工业领域得到广泛应用。
Hypernets - 自动机器学习通用框架 支持多种算法与优化技术
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Hypernets作为一个通用AutoML框架，能够为多种机器学习框架和库提供自动优化工具。它不仅支持TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架，还兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等机器学习库。该框架集成了多种先进的单目标和多目标优化算法，并引入抽象搜索空间表示，满足超参数优化和神经架构搜索的需求，从而适应各类自动机器学习场景。
PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库
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PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。
einops - 灵活高效的张量操作，兼容多个框架
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Einops 提供简洁高效的张量操作，适用于 numpy、pytorch、tensorflow、jax 等多个框架。通过易于理解的 Einstein 风格操作符，提高代码的可读性和可靠性。主要功能包括张量的重新排列、简化、复制、打包与解包。Einops 适用于深度学习和复杂数据处理任务，是开发者优化代码的理想工具。
OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台
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OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台，专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解，便于构建和维护，同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数，可处理大规模设计空间。此外，OpenMDAO还提供并行计算功能，适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。
xgboost - 高效灵活可扩展的梯度提升算法库
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XGBoost是一款高性能的梯度提升算法库，专为效率、灵活性和可扩展性而设计。它能快速准确地处理大规模数据集，解决各类机器学习问题。XGBoost支持多种分布式环境，可处理超十亿样本的数据。作为开源项目，XGBoost不断通过社区贡献来提升性能和扩展功能。
torchsde - 提供GPU支持的随机微分方程求解器
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这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程（SDE）求解器。其使用Python和PyTorch开发，安装方便，并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门，并通过文档进一步学习。除了基础功能外，还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。
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