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s2fft

基于JAX和PyTorch的球谐变换Python库

S2FFT是一个用于计算球面和旋转群傅里叶变换的Python库。基于JAX和PyTorch实现,S2FFT提供可微分的球谐变换和维格纳变换,支持在GPU和TPU等硬件加速器上运行。该库采用高度并行化的新算法结构,提供多种优化选项和采样方案,包括等角采样和HEALPix采样。用户可根据可用资源和所需角分辨率灵活选择。

pytorch-doc-zh - PyTorch深度学习库中文文档与教程,支持GPU和CPU优化
GPUGithubPyTorchtensor库中文文档开源项目深度学习
提供最新的PyTorch中文文档与教程,涵盖深度学习和张量优化,支持GPU和CPU。包括2.0版本中文翻译、最新英文教程和文档,以及丰富的学习资源和社区支持,适合希望深入了解和使用PyTorch的中文用户。
TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统
GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成
探索TensorFlowTTS:快速、灵活的多语言语音合成平台,采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN,可部署于移动设备,助力全球开发者创造多语种语音应用。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
SparseTransformer - PyTorch库实现可变长度稀疏Transformer用于3D点云处理
3D识别GithubPyTorchSpTr开源项目点云处理稀疏变压器
SparseTransformer (SpTr)是一个PyTorch库,专门用于实现可变长度稀疏Transformer,主要应用于3D点云数据处理。该库具有快速、内存高效和易用的特点,支持窗口Transformer等技术。SpTr已在多个计算机视觉研究中应用,包括LiDAR的球形Transformer和3D点云分割的分层Transformer。它能够轻松集成到基于Transformer的3D点云网络中,仅需少量修改即可使用。
optimistix - JAX生态系统中的高效非线性求解器
GithubJAXOptimistixPython库开源项目数值优化非线性求解器
Optimistix是一个基于JAX的非线性求解器库,专门用于根查找、最小化、不动点和最小二乘问题。该库提供可互操作的求解器和模块化优化器,支持PyTree状态,并与Optax兼容。Optimistix具有快速编译和运行时间,充分利用JAX的自动微分、自动并行和GPU/TPU支持等特性,为科学计算和机器学习领域提供高效工具。
pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库,提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集
GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习
pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库,提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块(如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等)、GPU友好的测试时增强(TTA)、大图像推理及常用方法,支持多种损失函数,并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。
FLASH-pytorch - FLASH 线性时间内提升Transformer效能的开源实现
FLASHGithubPyTorchTransformer开源项目注意力机制深度学习
FLASH-pytorch是一个开源项目,实现了一种高效的Transformer变体。该项目采用门控注意力单元(GAU)和分组线性注意力,在线性时间内提升模型性能。它提供简洁API,支持自回归和非自回归模式,并整合多种位置编码技术。这一工具使研究人员和开发者能够便捷地探索和应用Transformer的最新优化技术。
GaussianSplats3D - Three.js驱动的实时3D高斯点渲染引擎
3D Gaussian SplattingGithubThree.jsWebGL开源项目渲染器点云
GaussianSplats3D是基于Three.js的3D高斯点渲染引擎,能将2D图像转换为实时交互的3D场景。它支持.ply、.splat和.ksplat格式,集成了WebXR、球谐函数渲染和优化的剔除排序算法。该项目可独立运行或与Three.js场景集成,为3D渲染提供灵活解决方案。GaussianSplats3D适用于Web环境,支持大规模点云渲染,性能优化突出。
GeoTorchAI - 基于PyTorch的空间时序深度学习框架
GeoTorchAIGithubPyTorch卫星图像分类开源项目深度学习框架空间时序数据
GeoTorchAI是基于PyTorch和Apache Sedona的空间时序深度学习框架,专为遥感影像和时空数据分析设计。该框架提供数据集、模型、转换和预处理模块,支持栅格和网格数据处理。它可应用于遥感影像分类、分割,以及交通流量、天气预报等时空数据预测任务。GeoTorchAI通过pip安装,并提供示例代码,方便研究人员和开发者快速上手使用。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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