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gpytorch

基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具

GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库,旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速,并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法,同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。

GPflow - 用于构建 Gaussian process 模型的 Python 包
GPflowGaussian processGithubPythonTensorFlow开源项目
GPflow 是一个用于构建 Gaussian process 模型的 Python 包,支持组合内核和现代推断。基于 TensorFlow 2.4+ 和 TensorFlow Probability,GPflow 能在 GPU 上高效运行。项目提供详细文档、社区支持和多个实际使用示例,适用于各种机器学习任务。作为开源项目,GPflow 鼓励开发者贡献代码。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台,基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求,易于使用和扩展,还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成,是进行深度学习和AI研究的理想工具。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库,旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理,并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
botorch - PyTorch驱动的模块化贝叶斯优化库
BoTorchGithubPyTorch开源项目机器学习概率模型贝叶斯优化
BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库,提供模块化接口用于组合概率模型、采集函数和优化器。该库充分利用PyTorch的自动微分和并行计算能力,支持基于蒙特卡洛的采集函数,并与GPyTorch深度集成。BoTorch主要面向贝叶斯优化和AI领域的研究人员及专业实践者,为实现和测试新算法提供灵活高效的平台。
GPT2 - PyTorch优化实现的自然语言生成模型
GPT-2GithubPyTorch开源项目文本生成深度学习自然语言处理
该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现,提供模型训练、文本生成和指标可视化功能。代码设计兼顾可读性和性能优化,支持多GPU训练、自动混合精度和梯度检查点等特性。项目提供详细的命令行使用说明,并可在Google Colab中进行交互式文本生成和模型评估。
pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架
GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习
PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架,利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型,支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测,安装简便,易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
torchgeo - 优化地理空间数据处理的机器学习与遥感工具
GithubPyTorchTorchGeo地理空间数据开源项目机器学习遥感
TorchGeo 是一个基于 PyTorch 的地理空间数据处理库,提供丰富的数据集、采样器、变换和预训练模型,旨在帮助机器学习和遥感专家更高效地处理和探索地理空间数据。该库支持多光谱传感器的预训练模型,并与 PyTorch 数据加载器完全兼容,易于集成到现有的训练工作流中。其全面的文档包括 API 使用指南、教程和示范,非常适合开发者和研究人员使用。
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。
GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库
GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程
GPBoost是一个创新机器学习库,融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型,主要用C++编写,提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势,提高预测函数学习效率,优化高基数分类变量处理,并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。
gemma_pytorch - Gemma模型的官方PyTorch实现及多平台推理支持
AI模型GemmaGithubPyTorch开源项目机器学习自然语言处理
gemma_pytorch项目是Gemma模型的官方PyTorch实现,支持CPU、GPU和TPU多平台推理。项目提供PyTorch和PyTorch/XLA两种实现,涵盖2B、7B、9B和27B等多个模型变体及量化版本。通过Docker可快速部署环境并进行推理。项目还包含最新的Gemma v2和CodeGemma模型支持,为用户提供全面的Gemma模型应用方案。
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豆包MarsCode

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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问小白

问小白是一个基于 DeepSeek R1 模型的智能对话平台,专为用户提供高效、贴心的对话体验。实时在线,支持深度思考和联网搜索。免费不限次数,帮用户写作、创作、分析和规划,各种任务随时完成!

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讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

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Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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