pennylane

跨平台量子计算与机器学习Python库

PennyLane 量子计算量子机器学习量子化学自动微分 Github 开源项目

PennyLane是一个跨平台的Python库，专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架，支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端，提供自动微分功能，并包括量子模拟器和优化工具，便于快速原型设计。

文档

Lightning AI - 一体化AI开发平台助力从原型到部署全流程

AI工具AI开发GPU计算Lightning AIStudio云端开发

Lightning AI是由PyTorch Lightning创始团队开发的综合AI开发平台。该平台集成了代码协作、原型设计、模型训练、规模化和部署等功能，提供零配置环境和免费GPU时长。其按需付费模式和AWS集成简化了AI开发流程，提升团队效率。平台支持从简单应用到大规模模型的多种AI项目，目前服务于超过10,000家组织。

zenml - 帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程的框架

GithubMLOpsZenML云基础设施开源项目数据科学机器学习

ZenML是一个MLOps框架，帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线，并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能，支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。

pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库

CUDAGithubPyTorchPythonpyg-lib安装开源项目

pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包，兼容多个PyTorch版本和CUDA组合，支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率，为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境，使用pip命令快速安装所需版本，轻松增强图形神经网络的性能。

DeepRL - PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现

A2CDQNDeepRLGithubPyTorch开源项目深度强化学习

DeepRL项目使用PyTorch实现了一系列流行的深度强化学习算法，提供模块化框架，适用于从简单任务到高难度游戏。支持的算法包括DQN、C51、QR-DQN、A2C、DDPG、PPO等，并具备异步数据生成和传输功能。项目依赖PyTorch v1.5.1，具体依赖请参考Dockerfile和requirements.txt。此外，项目提供代码示例和性能曲线图，适合相关研究参考和使用。

vectorbt - 高性能量化交易和投资组合分析Python库

GithubPython库vectorbt回测开源项目数据分析量化交易

vectorbt是一个Python库，专注于量化交易和投资组合分析。它提供策略回测、参数优化和数据可视化功能，支持高性能计算以处理大规模数据和复杂策略。该库适用于多种金融工具，包括加密货币，并集成了丰富的技术指标和分析工具。vectorbt能够满足从简单投资策略到复杂算法交易的各种需求，为量化分析提供全面支持。

machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习

Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习

本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

equinox - 强大且易用的JAX兼容神经网络库

EquinoxGithubJAXPyTree开源项目神经网络转换API

Equinox是一款专为JAX设计的神经网络库，拥有类似PyTorch的语法。该库支持过滤API和PyTree操作，并兼容JAX及其生态系统中的所有工具。对于新手用户，推荐使用MNIST卷积神经网络示例，简化模型构建过程。Equinox还提供运行时错误处理等高级功能。

leptonai - 优化Python框架，轻松构建AI服务

AI服务GithubHuggingFaceLepton AIPython库开源项目模型部署

LeptonAI框架提供了一种Pythonic抽象方式，将研究和建模代码快速转化为AI服务。支持启动包括Llama、SDXL、Whisper等常见模型，具备自动批处理和后台作业等AI优化功能。用户可以通过Python客户端轻松调度服务，也能快速在云环境中部署。开发者可参考丰富的文档和示例库，灵活定制Photon类和Handler函数。

Learning-Scientific_Machine_Learning_Residual_Based_Attention_PINNs_DeepONets - 物理信息机器学习在科学计算中的应用与进展

DeepONetsGithubPIMLPINNsRBA开源项目物理信息机器学习

本项目聚焦物理信息神经网络(PINNs)、DeepONets和基于残差的注意力机制(RBA)等科学机器学习技术。内容涵盖从基础概念到高级应用的教程，包括函数逼近、ODE/PDE求解与发现等。项目呈现了PINNs领域的最新研究成果，尤其是RBA在提升性能方面的应用。这些资源对于物理信息机器学习领域的研究人员和工程师具有重要参考价值。

llama-cpp-python - Python绑定库为LLM集成提供高效接口

AI模型GithubOpenAI兼容Python绑定llama.cpp开源项目文本生成

llama-cpp-python为llama.cpp提供Python绑定，支持低级C API访问和高级Python API文本补全。该库兼容OpenAI、LangChain和LlamaIndex，支持CUDA、Metal等硬件加速，实现高效LLM推理。它还提供聊天补全和函数调用功能，适用于多种AI应用场景。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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