PolyFuzz

多功能模糊字符串匹配与评估框架

PolyFuzz 字符串匹配模糊匹配相似度计算自然语言处理 Github 开源项目

PolyFuzz是一个综合性Python库，整合了多种字符串匹配技术，包括编辑距离、TF-IDF、词嵌入和Transformer模型。该框架提供模糊字符串匹配、分组和评估功能，支持自定义模型和生产环境部署。PolyFuzz还具备可视化能力，通过精确率-召回率曲线展示不同模型的性能比较。其简洁API设计使得开发者能够轻松实现复杂的字符串处理任务。

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介绍相关项目

pupy - 多功能跨平台远程访问与后渗透框架

GithubPupyPython后渗透工具开源项目跨平台远程访问工具

Pupy是一个Python开发的跨平台远程访问和后渗透框架。它采用全内存执行，支持多种通信方式和进程迁移。Pupy能从内存加载Python代码和扩展，兼容多个操作系统，提供多种有效载荷格式。该框架设计模块化，易于扩展，适用于安全研究和渗透测试领域。

pynlpl - 多功能自然语言处理库，支持FoLiA等格式解析与频率列表、n-gram提取

FoLiA格式GithubNLP库PyNLPlPython自然语言处理开源项目数据类型

PyNLPl是一个Python自然语言处理库，提供多种模块用于NLP任务，包括n-gram提取、语言模型构建和多种数据格式解析如FoLiA和Giza。支持Python 2.7和3.x版本，用户可以通过PyPI或源码安装。

functions-framework-python - Google开源框架简化Python函数开发与部署

CloudEventsFaaSFunctions FrameworkGithubPythonserverless开源项目

Functions Framework for Python是Google开发的开源FaaS框架,支持编写可在多环境运行的Python函数。它简化了HTTP服务器和请求处理,支持HTTP和CloudEvent函数,提供本地开发服务器,并自动解析CloudEvents。该框架实现了跨平台可移植性,适用于Google Cloud Functions、Cloud Run等多种环境,让开发者专注于核心功能实现。

OpenHuFu - 开源数据联邦系统实现安全高效查询处理

GithubOpenHuFu多方安全计算安全查询开源项目数据联邦系统空间数据

OpenHuFu是一个开源数据联邦系统，旨在解决数据孤岛问题，实现跨数据所有者的安全高效查询处理。系统采用安全多方计算技术，包括秘密共享、混淆电路和不经意传输，为研究人员提供灵活平台，用于快速实现和评估联邦查询处理算法。OpenHuFu支持关系查询和空间查询等多种类型，并提供通信成本和运行时间等评估指标。该系统为数据联邦和联邦学习研究提供了重要工具。

hazm - 波斯语自然语言处理的全能工具

GithubHazmNLP工具包使用指南开源项目波斯语处理特征

Hazm是一个Python库，用于处理波斯语文本的自然语言处理任务，功能包括文本标准化、分词、词形还原、词性标注和依存关系解析等。使用这些功能可以分析、处理和理解波斯语文本。Hazm还支持读取流行的波斯语语料库，并创建词和句子的嵌入向量。其易于安装和多种预训练模型的选择，大大简化了波斯语NLP任务。

awesome-python - 精选Python库和框架的全面资源集合

GitHubGithubPython代码质量开源库开源项目编程工具

这个项目汇集了精心挑选的Python库和框架，涵盖代码质量、加密货币、数据处理、机器学习和自然语言处理等多个领域。提供最新创建的仓库、分类优质工具和交互式网站，适合各层级的Python开发者探索和使用。项目定期更新，确保资源的时效性和实用性。

benchllm - 简化大语言模型和AI应用的连续集成与测试

BenchLLMGithubLLMPython开源开源项目测试

BenchLLM是一个开源Python库，用于简化大语言模型和AI应用的测试。它提供多种测试和评估方法，包括语义相似度和字符串匹配，并具有缓存功能。BenchLLM支持链、代理和各种LLM模型的测试，有助于消除不稳定因素，确保代码的可靠性。便捷的安装和使用方式使其适用于开发者进行自动化集成和模型评估。

tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具

GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取

tsfresh是一个开源Python库，专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法，并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列，提供100多种预定义特征，并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务，兼容sklearn、pandas和numpy，可在本地或集群环境运行，为时间序列分析提供了高效解决方案。

foolbox - 基于EagerPy的机器学习模型对抗攻击工具

FoolboxFoolbox 3Github开源项目攻击机器学习深度学习

Foolbox是一个Python库，用于对深度神经网络进行对抗攻击，兼容PyTorch、TensorFlow和JAX。基于EagerPy重写，提供高性能和批处理支持，以及前沿的对抗攻击方法和类型检查功能。官方指南、教程和API文档可帮助快速上手。社区支持贡献新方法以提升模型稳健性。

torch-fidelity - PyTorch生成模型评估指标库

GithubPyTorch开源项目性能指标扩展性生成模型评估高效计算

torch-fidelity是一个开源的PyTorch库，提供多种生成模型评估指标的实现。该库支持ISC、FID、KID、PRC和PPL等指标，特点是计算精确、效率高且易于扩展。它通过特征共享和缓存机制优化性能，适用于学术研究和模型训练中的实时评估。torch-fidelity还支持自定义，可适应不同的数据类型和模型结构。

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