OpenSTL

OpenSTL：时空预测学习的全面基准和模块化框架

OpenSTL 时空预测数据集 PyTorch NeurIPS 2023 Github 开源项目

OpenSTL是一个全面的时空预测学习基准，涵盖了从合成运动物体轨迹到人体运动、驾驶场景、交通流量和天气预报的多样任务。该框架模块化设计并具有良好的扩展性，支持PyTorch Lightning和原始PyTorch实现。其主要功能包括灵活的代码设计和标准基准，组织严密并易于使用。

文档

microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集

Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测

microprediction是一个综合性开源项目集，专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库，包括humpDay、timemachines和precise，分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具，便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。

openlit - 开放的 LLM 监控和评估工具

GPU性能监测GithubLLM性能监测OpenLITOpenTelemetry开源项目成本追踪

OpenLIT 是一款 OpenTelemetry 原生的工具，帮助开发者在生产环境中监控 LLM 应用的性能。它能够自动收集 LLM 的输入输出元数据，监控自托管 LLM 的 GPU 性能。OpenLIT 可以无缝集成 OpenAI 和 HuggingFace 等流行 LLM 提供商，只需一行代码即可实现性能监控。此外，还能跟踪自定义和微调模型的成本，优化资源使用并提高系统可靠性。

scalecast - 功能全面的时间序列预测Python库

GithubPython库Scalecast开源项目数据可视化时间序列预测机器学习

Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口，支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能，并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务，适用于不同规模的预测项目。

terratorch - 强大灵活的地理空间基础模型微调框架

GithubPyTorchTerraTorch地理空间数据开源项目机器学习模型微调

TerraTorch是基于PyTorch Lightning和TorchGeo的地理空间数据处理库，为地理空间基础模型提供微调框架。它支持多种预训练模型，包括图像分割、分类和像素回归任务的训练器。用户通过配置文件可启动微调任务，实现地理空间数据的处理和分析。

CEEMDAN_LSTM - CEEMDAN与LSTM结合的时序预测模型

CEEMDAN_LSTMGithub开源项目数据分解时间序列预测神经网络金融预测

CEEMDAN_LSTM是一个Python模块，结合完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆(LSTM)神经网络进行时序预测。该项目提供多种预测方法和评估工具，支持灵活的参数设置，适用于金融等领域的复杂时序数据分析。它简化了分解集成预测的实现过程，有助于研究人员和数据分析师快速构建和优化预测模型。CEEMDAN_LSTM支持多种预测方法，包括单一、集成、分别和混合预测等。它还提供了统计测试、热图绘制和DM测试等模型评估工具，有助于全面分析预测结果。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

StableLM - 持续更新的AI语言模型开发与优化平台

AI工具AI开发StabilityAIStableLM人工智能开源模型训练热门语言模型

探索Stability AI的StableLM网站，了解和参与最前沿的AI语言模型开发，通过详细的模型介绍和技术报告，加深对自然语言处理技术的理解和应用。

CnSTD - 多语言场景文字与数学公式检测工具包

CnSTDGithubPyTorch场景文字检测开源项目数学公式检测模型

CnSTD是一个Python 3场景文字检测和数学公式检测工具包,支持多语言文字检测,提供多个预训练模型。最新版本新增数学公式检测功能,可识别行内和独立行公式。CnSTD基于PyTorch实现,采用DBNet等算法,检测速度和精度显著提升。可与CnOCR工具包结合,实现端到端文字识别。

psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发

GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理

Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架，专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据，并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统，支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用，尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术，并满足低延迟要求。

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