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mcfly

简化时间序列深度学习的开源框架

mcfly是一个开源的深度学习框架,专门用于时间序列分类和回归。它能直接处理原始数据,无需计算信号特征或专业领域知识,在加速度计数据的活动分类等任务中表现出色。该框架基于TensorFlow 2构建,支持Python 3.10和3.11,并提供可视化工具展示模型配置和性能。mcfly与传统机器学习技术相比具有竞争力,欢迎社区贡献。

deephyper - 自动化机器学习任务的开源优化框架
DeepHyperGithub开源项目机器学习自动化深度集成神经架构搜索超参数优化
DeepHyper是一个专注于自动化机器学习任务的Python开源框架。它提供了超参数优化、神经网络架构搜索和深度集成不确定性量化等功能。支持单机和分布式环境,适用于多种场景。DeepHyper简化了机器学习工作流程,为研究人员和开发者提供了强大的工具。项目包含详细文档、快速入门指南和活跃的社区支持,方便用户快速上手和深入使用。
aeon - 开源时间序列学习框架
GithubPythonaeon开源项目时间序列机器学习算法
aeon是一个开源时间序列学习框架,兼容scikit-learn,集成最新和经典的机器学习算法。支持预测、分类等任务,采用numba实现高效计算,并提供统一接口便于算法比较。该框架涵盖广泛的时间序列算法,持续更新最新研究成果,适用于Python 3.9及以上版本。
mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法
mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
flink-ml - Apache Flink ML,简化机器学习流水线构建的开源库
APIApache FlinkFlink MLGithub开源项目机器学习流处理
Flink ML是Apache Flink旗下的开源机器学习库,旨在简化ML流水线的构建过程。它提供标准化的机器学习API和基础设施,支持算法实现、训练和推理流水线的构建。该库提供Python和Java接口,具备快速入门指南、项目构建工具和性能基准测试功能。Flink ML作为社区驱动的项目,欢迎开发者参与贡献。
tensorflow-federated - 隐私保护的分布式机器学习框架
GithubTensorFlow Federated分散数据开源框架开源项目机器学习联邦学习
TensorFlow Federated是一个开源框架,用于分布式数据的机器学习和计算。它提供高级和低级API,允许开发者在保护隐私的同时利用分散数据进行模型训练和评估。支持自定义联邦学习算法,包含单机模拟环境,适合研究和实验。除了预测模型训练,还可用于分布式数据的聚合分析。
aiflows - AI工作流设计与实现的模块化开源框架
CoLinkFlowVerseFunSearchGithubPython 3.10aiFlows开源项目
aiFlows是一个模块化框架,简化了涉及人类、AI系统和工具的复杂工作流的设计和实现。其特点包括模块化设计、可复用性、点对点远程协作和并发执行。通过FlowVerse社区,用户可以下载和定制各种工作流,促进AI研究者和实践者的协作和反馈。支持Python 3.10+,助力下一代AI工具的开发和优化。
Time-series-classification-and-clustering-with-Reservoir-Computing - 基于储层计算的时间序列分析框架
GithubReservoir Computing开源项目时间序列分类时间序列聚类机器学习神经网络
这个开源项目利用储层计算技术,实现了时间序列数据的分类、聚类和预测功能。它支持处理单变量和多变量时间序列,并提供了易用的Python库。项目包含多个功能模块、丰富的数据集和高级示例。其特有的储层模型空间表示方法在处理复杂时间序列任务时表现出色。
bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架
BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署
BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构,并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程,支持Dataflow和BigQuery,适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器,帮助快速搭建工程环境。
chronos-t5-tiny - 轻量级时间序列预测模型 基于T5架构设计
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型架构预训练模型
Chronos-T5-Tiny是一款轻量级时间序列预测模型,基于T5架构设计。该模型将时间序列转换为token序列进行训练,能够生成概率性预测并支持多轨迹采样。与原始T5相比,Chronos-T5-Tiny仅使用4096个不同token,参数量减少至800万,更加精简高效。研究人员和开发者可通过简洁的Python接口快速应用此模型进行时间序列分析。
mmf - 多模态视觉与语言研究平台
Facebook AI研究GithubMMFPyTorch多模态研究开源项目热门视觉与语言
MMF是Facebook AI Research开发的用于视觉与语言多模态研究的模块化框架,支持PyTorch,提供分布式训练功能。该框架包括最新的视觉和语言模型实现,并已支持多项Facebook AI研究项目。MMF也是各类视觉和语言数据集挑战赛(如Hateful Memes、TextVQA、TextCaps和VQA挑战赛)的首选代码基础。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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