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stumpy

高效计算时间序列矩阵剖面的Python库

STUMPY是一个高效的Python库,用于计算时间序列矩阵剖面。支持多维数据分析、分布式计算和GPU加速,适用于模式发现、异常检测等多种数据挖掘任务。其简单易用的特性使研究人员和开发者能够快速分析复杂的时间序列数据。

tsod - 开源时间序列异常检测Python库
GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测
tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库,专注于水领域应用。它提供简洁统一的API,集成多种算法从基础规则到高级神经网络,能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷,适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域,提供可靠的异常检测方案,并鼓励社区参与开发。
PlotJuggler - 开源时间序列数据可视化与分析工具
GithubPlotJuggler开源工具开源项目数据分析数据可视化时间序列
PlotJuggler是一个开源的时间序列数据可视化与分析工具。该工具支持文件数据加载和实时数据流,能够处理大规模时间序列和数据点。PlotJuggler提供拖放式界面、OpenGL渲染、数据转换功能和插件扩展机制。它兼容多种数据源和格式,如CSV、ULog、JSON等,并可与ROS系统集成。通过内置的Transform Editor和Custom Function Editor,用户能方便地进行数据分析和处理。
YouTube-Tutorials - 学习Python编程、Streamlit框架与AI自动化
AutomationBioinformaticsGithubMachine-LearningPythonYouTube-Tutorials开源项目
提供涵盖Python、Streamlit、机器学习、openAI、Google Sheets自动化、Pandas、生物信息学和chatGPT等主题的视频教程,助您掌握这些技术。最新内容包括构建AI SaaS产品、微服务开发以及GPT-4o模型应用。适合初学者和专业人士,从基础到高级编程与AI自动化都能学到。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
sympy - Python开源符号数学库 用于代数计算和科学建模
GithubPythonSymPy开源开源项目数学库符号计算
SymPy是一个纯Python开源计算机代数系统,专注于可扩展性和易用性。它提供丰富的符号数学功能,包括微积分、代数和离散数学等,适用于交互式和程序化应用。作为科学Python生态系统中的重要组成部分,SymPy广泛应用于数学建模、物理计算和工程分析。该项目采用BSD许可证,允许自由使用和修改。
cuml - 高性能GPU机器学习库
GPU机器学习GithubPython APIRAPIDScuML多GPU计算开源项目
cuML是RAPIDS生态系统中的GPU加速机器学习库,提供与scikit-learn兼容的API。它支持在GPU上执行传统表格机器学习任务,无需深入CUDA编程。对大型数据集,cuML的性能可比CPU实现提升10-50倍。该库还支持多GPU和多节点多GPU操作,并通过Dask实现分布式计算。
mamba - 线性时间序列建模的突破性架构
GithubMamba序列建模开源项目深度学习状态空间模型线性时间复杂度
Mamba是一种创新的状态空间模型架构,专为信息密集型任务如语言建模而设计。基于结构化状态空间模型,Mamba采用选择性状态空间实现线性时间复杂度的序列建模,突破了传统亚二次方模型的限制。该项目提供多个预训练模型,支持多种硬件平台的推理和评估,展现了优越的性能和灵活性。
MeshLib - 高性能3D数据处理和计算机视觉库
3D数据处理GithubMeshLib开源项目点云处理网格操作计算机视觉
MeshLib是一个注重简洁性和高性能的3D数据处理库,支持点云、网格和体积等数据结构。该库提供丰富的计算算法,涵盖数学基础、3D数据处理、布尔运算和问题修复等功能。MeshLib可通过Python和.NET集成,并支持pip或NuGet安装。这个开源库适用于机器人自动化、自动驾驶以及工业、医疗和科学领域的各种计算机视觉应用。
DataFrame - 高效C++数据分析库,支持多种统计和多线程功能
C++DataFrameGithub多线程开源项目数据分析算法
DataFrame是一个高效的C++数据分析库,提供类似于Python的Pandas和R的DataFrame功能。它支持数据切片、连接、分组操作,并具备统计、金融及机器学习算法。该库特别适合处理大数据集,拥有优异的性能和多线程支持。通过多种内置算法和可添加的自定义算法,用户可以灵活分析和处理数据。DataFrame还与Polars等工具进行了性能对比,展现了其在大数据处理上的显著优势。
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