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celerite

快速可扩展的1D高斯过程建模库

celerite是一个开源的1D高斯过程建模库,支持C++和Python语言实现。它采用快速算法,特别适用于天文时间序列数据分析。尽管已被celerite2取代,但仍进行基本维护。celerite能显著提升大规模数据集的高斯过程建模效率,为天文学等领域研究提供有力工具。该项目的相关论文已发表,为其提供了学术支持。

caffe2 - 轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架
Caffe2GithubPyTorch开源项目模块化深度学习框架高性能
Caffe2是一个以表达力、速度和模块化为设计理念的轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架。欲了解更多信息,请访问caffe2.ai。
tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库,支持分类、回归和预测任务。
GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目
tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库,专注时间序列分析,涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集,并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0,安装简便,适合开发和前沿研究。
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。
torchcrepe - PyTorch实现的CREPE音高追踪算法
CREPEGithubPyTorch开源项目深度学习音频处理音高跟踪
torchcrepe是CREPE音高追踪算法的PyTorch实现,提供音高预测、周期性分析和音频嵌入功能。该项目支持多种解码方法、滤波和阈值处理,可用于语音和音乐分析。torchcrepe还包含文件处理和命令行接口,便于进行音高相关的音频处理。
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台,集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署,帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化,包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架,并与Jupyter Notebook无缝集成,适合团队协作和远程任务执行,提升AI工作流效率。
SigMF - 信号元数据格式标准化 促进跨平台数据共享
GithubSigMF信号元数据格式信号处理开源项目数据共享标准化
SigMF是一种开放的信号元数据格式标准,为信号数据提供统一的描述方法。该标准有助于简化数据共享流程,保存完整的数据采集细节,并支持跨工具的数据互操作。SigMF可在Python、C++和GNU Radio等环境中使用,适用于广泛的信号处理领域。通过标准化元数据格式,SigMF提高了信号数据的可移植性和长期可用性。
fastverse - R语言高性能统计计算和数据处理框架
GithubR语言fastverse包管理开源项目数据处理高性能计算
fastverse是一个用于R语言的高性能统计计算和数据处理框架。它集成了多个优化的软件包,通过使用编译代码提高R的运行速度,支持复杂的统计和数据操作,同时减少了依赖项。fastverse提供了简便的安装、加载和管理工具,允许用户自定义扩展。核心包包括data.table、collapse、kit和magrittr,提供了基于C/C++的高效统计和数据处理功能。
higgsfield - 高容错且可扩展的GPU调度与机器学习框架
GPU管理GithubHiggsfield分布式计算大模型训练开源项目深度学习
Higgsfield是一款开源、高容错、可扩展的GPU调度与机器学习框架,适用于数十亿到数万亿参数的模型(如大型语言模型)。它的主要功能包括分配计算资源、支持高效分片、启动和监控大规模神经网络训练、管理资源竞争,并通过与GitHub的集成实现持续集成。Higgsfield简化了大规模模型训练的流程,提供了多样且强大的开发工具。
llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎 支持多平台高性能部署
AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理
llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。
deepmd-kit - 深度学习驱动的原子势能建模与分子动力学模拟工具
DeePMD-kitGithub分子动力学势能模型开源项目深度学习高性能计算
DeePMD-kit是一个用Python和C++编写的软件包,专注于简化深度学习原子势能模型和力场的创建和分子动力学模拟。它与TensorFlow及多个高性能MD和量子MD软件包接口,确保高效的训练和计算。模块化设计使其支持多种描述符和高性能并行计算,适用于有机分子、金属、半导体等系统。
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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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