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molfeat

多功能分子特征提取框架

molfeat是一个开源的分子特征提取框架,集成多种预置分子特征提取器。它提供简洁高效的API,统一预训练分子嵌入和传统特征提取方法。框架支持通过插件扩展自定义特征提取器,并采用缓存机制优化性能。作为分子特征化的综合解决方案,molfeat适用于广泛的分子建模和分析应用场景。

mynlp - 高性能和可扩展的中文自然语言处理工具包
GithubMynlp中文NLP安装开源项目模型词典
mynlp是一个高性能且可扩展的中文自然语言处理工具包,支持通过Maven和Gradle轻松安装。用户可根据需求选择核心词典、词性标注、命名实体识别、拼音切分等模型资源,mylnp-all依赖包涵盖大部分常用资源。该项目参考了多个优秀开源项目并结合多种算法,适用于广泛的应用场景。详情请访问mynlp在线文档。
lammps - 开源大规模并行分子动力学模拟软件
GithubLAMMPS分子动力学模拟并行计算开源软件开源项目美国能源部
LAMMPS(Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator)是一款开源的经典分子动力学模拟软件,基于GNU通用公共许可证发布。由美国能源部资助开发,专为高效并行计算设计,适用于大规模原子和分子系统模拟。LAMMPS支持多种势函数、粒子类型和边界条件,提供多种编程语言接口。其模块化结构便于扩展,广泛应用于材料科学、生物物理和化学工程研究。
tsfeatures - 高效提取时间序列特征的R工具包
GithubR包tsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取
tsfeatures是一个R包,专门用于从时间序列数据中提取多种特征。它能分析趋势、季节性、线性度等,并处理不同频率和周期的时间序列。该包输出易于理解的特征指标,适用于时间序列分析、预测和分类等领域。tsfeatures可通过CRAN安装,支持多种时间序列特征提取方法,使用简单灵活。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
matminer - 材料科学数据挖掘的开源利器
GithubPython库matminer开源工具开源项目数据挖掘材料科学
matminer是一个面向材料科学领域的开源数据挖掘库。该项目支持Python 3.9+,提供数据集和特征提取工具,便于研究人员进行材料数据分析。matminer包含详细文档、示例仓库和支持论坛,涵盖数据检索、特征化和数据集管理功能。此外,项目还提供了相关工具如automatminer和matbench,进一步扩展了其在材料科学研究中的应用范围。作为开源项目,matminer鼓励用户在研究中引用相关论文,并提供了方便的citation()方法来获取引用信息,体现了其学术价值和在材料科学社区中的影响力。
FLAML - 高效的Python库,用于自动化机器学习和模型调优
AutoMLFLAMLGithubPython开源项目机器学习模型优化
FLAML是一款轻量级且高效的Python库,旨在简化大语言模型和机器学习模型的自动化工作流程。通过多智能体对话框架和经济高效的自动调优功能,它帮助用户找到优质模型并优化GPT-X工作流。FLAML支持代码优先的AutoML和调优,能处理大规模搜索空间和复杂约束,广泛适用于分类、回归等任务。适用于Python 3.8及以上版本,并提供详细文档和多种扩展选项,满足用户的不同需求。
fairseq2 - 先进序列建模工具包 支持多任务自定义模型训练
Githubfairseq2序列建模开源项目机器学习自然语言处理
fairseq2是由Facebook AI Research开发的序列建模工具包,作为fairseq的后续版本,为研究人员和开发者提供了强大的自定义模型训练功能。它支持包括LLaMA系列、Mistral 7B和NLLB-200在内的多种先进模型,可用于翻译、摘要和语言建模等任务。fairseq2提供Linux和macOS的预构建包,兼容多种PyTorch和CUDA版本,为序列建模研究和应用提供了灵活的解决方案。
raft - 可复用CUDA函数库加速向量搜索与机器学习
CUDAGPU加速GithubRAFT向量搜索开源项目机器学习
RAFT是一个CUDA加速的C++头文件库,为机器学习和信息检索提供基础算法和原语。它实现了先进的向量相似度搜索方法,包括暴力搜索、IVF-Flat、IVF-PQ和CAGRA。RAFT还提供可重用原语,用于构建涵盖数据生成、模型评估、分类回归、聚类等领域的机器学习算法。通过跨项目复用和集中核心计算,RAFT加速了算法开发,并使未来优化能广泛应用于各种算法。
dlib - 现代C++机器学习工具包,实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库,专注于机器学习解决方案,支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可,适用于各类项目。
MetisFL - 强大、高效、安全的联邦学习开源框架
BazelDockerGithubMetisFL开源框架开源项目联邦学习
MetisFL是一个基于C++和Python3的开源联邦学习框架,注重可扩展性、效率和安全性。该框架提供完整的联邦学习工作流程,支持多种操作系统,并支持Docker容器部署。MetisFL主要应用于需要保护数据隐私的分布式机器学习场景,为研究人员和开发者提供实用工具。
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