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incubator-graphar

标准化的图数据存储和检索文件格式

GraphAr是一个开源项目,为图数据提供标准化的存储和检索格式。该项目包含系统无关的数据格式和配套库,支持属性图存储,采用元数据和分块方式管理数据。GraphAr可用于图数据的导入导出、持久化存储,以及作为图处理应用的直接数据源,有助于简化多样化系统间的数据交互。

Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks - 图神经网络预训练技术论文资源库
Github图神经网络对比学习开源项目生成式预训练自监督学习预训练
该资源库全面收集了图神经网络预训练相关论文,按发表年份、图类型、预训练策略、调优策略和应用领域分类。内容涵盖静态图、动态图、异构图等图类型,以及生成式、对比学习、多任务学习等预训练策略。同时包含prompt tuning等调优方法,并涉及推荐系统、生物学等应用领域。资源库不断更新,为图神经网络预训练研究提供重要参考。
echarts - 开源JavaScript数据可视化解决方案
Apache EChartsGithubJavaScript库图表制作开源项目数据可视化
Apache ECharts是一个开源的JavaScript数据可视化库,提供直观、交互式和可定制的图表功能。基于轻量级画布库zrender开发,ECharts支持多种图表类型,具有简单易用的API和丰富的文档示例。该库还提供3D绘图、地球可视化和WebGL加速等扩展功能,适用于多样化的数据可视化需求。ECharts以其强大的功能和灵活性成为数据可视化领域的重要工具。
architecture-decision-record - 系统化记录和管理软件架构决策的框架
ADRGithub决策管理开源项目文档化架构决策记录软件架构
architecture-decision-record项目为软件开发团队提供了一个系统化记录和管理架构决策的框架。它包括ADR的定义、实施指南、文件命名规则、编写建议和多种模板。该项目有助于团队捕捉、共享和追踪关键架构决策,增强项目透明度和可维护性。ADR的应用能够优化架构知识管理,使决策过程更加清晰和合理。该项目还提供了多种ADR模板和实际案例,涵盖了从简单到复杂的各种决策场景。它强调了ADR在团队协作中的重要性,并给出了实施ADR的实用建议。项目还包括了丰富的参考资源,有助于深入理解和应用ADR概念。
galileo - 通用跨平台地理渲染库 支持多样化地图功能及高性能可视化
GISGalileoGithub地图渲染库开源项目跨平台
Galileo是一款通用跨平台地理渲染库,支持栅格瓦片、矢量瓦片和矢量地理数据图层。该库提供高性能渲染、多种投影和3D视图功能,设计灵活,可用于客户端GUI、服务器模块和CLI工具。Galileo兼容主流桌面和移动平台,并可通过WebAssembly在Web环境运行。目前正处于积极开发阶段,未来将不断增添高级功能。
GrapixAI - 专业云GPU租赁平台 提供低成本高效能计算资源
AI工具GPU租赁GrapixAI云计算人工智能去中心化计算
GrapixAI作为专业云GPU租赁平台,提供从NVIDIA RTX 3060到A100等多样化低成本GPU计算资源。平台搭载强大搜索功能,支持按需和可中断租赁模式,并涵盖从个人到企业级的多重安全保障。通过去中心化计算推动AI民主化,GrapixAI为各类用户提供透明价格比较和灵活部署方案,平均可节省30%成本,助力AI项目高效开发与运行。独特的资源匹配算法确保99.9%的GPU利用率,为用户带来卓越的性价比体验。
vearch - 云原生分布式向量数据库,支持高效相似性搜索
GithubVearch云原生分布式数据库向量搜索开源项目相似度搜索
Vearch是一个提供云原生分布式向量数据库的开源项目,专注于实现嵌入向量的高效相似性搜索。支持混合搜索与标量过滤,具备从百万对象中毫秒级别检索的高性能。同时,Vearch还具备复制和弹性扩展的能力。提供的文档资源包括Restful API、OpenAPI和多语言SDK,适用于构建可视化搜索系统和作为AI内存后端。
DIG - 图深度学习的综合平台,支持高级图生成、自监督学习和三维图研究
DGLDIGGithubPyG图深度学习图生成开源项目
DIG提供统一的数据接口、常用算法和评估指标,支持高级图深度学习任务如图生成、自监督学习、解释性、三维图、OOD图的开发和基准测试。DIG帮助研究人员轻松开发新方法并与基线方法进行比较。最新版本基于PyG 2.0.0升级,推荐使用。
ARKitScenes - 革新3D室内场景理解的大规模数据集
3D室内场景理解ARKitScenesGithubRGB-D数据集家具标注开源项目深度传感器
ARKitScenes是一个创新的3D室内场景理解数据集,利用移动RGB-D技术捕获数据。作为首个采用广泛可用深度传感器的RGB-D数据集,它涵盖了1,661个独特场景的5,047次捕获。数据集提供原始和处理后的数据、高分辨率深度图及手动标注的3D定向边界框。此外,项目还包含3D物体检测和RGB-D引导上采样的辅助脚本,为推进室内场景理解技术和应对真实世界挑战提供了宝贵资源。
draco - Google开源的3D几何数据压缩库
3D压缩DracoGithub几何网格开源库开源项目点云
Draco是Google开发的开源库,用于压缩3D几何网格和点云数据。它可以显著减小3D图形文件大小,同时保持视觉质量。Draco提供C++压缩源码和多语言解码器,支持压缩顶点、连接信息、UV、颜色、法线等属性。通过使用Draco,3D应用可以获得更快的加载速度和更好的渲染性能。
Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总
GithubLLM基准测试开源项目推理知识图谱
该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。
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