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george

Python高斯过程回归库

George是一个开源的Python库,专注于高斯过程回归。该库提供高效实现,支持多种操作系统,采用MIT许可证。George在GitHub上维护,具有完善的文档和测试流程,包括持续集成和代码覆盖率检查。这个工具适用于需要处理复杂回归问题的数据分析工作。

edward - 用于概率建模、推断和模型评估的Python库
EdwardGithubPython库TensorFlow开源项目推断概率建模
Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程,支持多种模型,如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法,并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上,支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。
shogun - 多语言支持的开源机器学习工具库
BSD许可证GithubShogun多语言接口开源工具箱开源项目机器学习
SHOGUN是一个开源的机器学习工具库,自1999年开始开发。该项目使用C++实现核心功能,并提供自动生成的接口,支持Python、Octave、Java等多种编程语言。SHOGUN可在Linux、MacOS、Windows等主流操作系统上运行,提供丰富的示例和文档。它拥有广泛的机器学习算法支持,性能优异,采用BSD许可证发布,适合机器学习研究和应用开发。
aws-open-data-geo - AWS地理空间开放数据集的简化访问工具
AWSGitHubGithubpandas地理空间数据集开放数据开源项目
aws-open-data-geo项目整合了AWS Open Data平台上的地理空间数据集,每日更新并提供CSV和JSON格式。这种整理方式便于程序化调用和数据分析,简化了地理空间数据的获取和处理流程。项目通过提供标准化的数据访问方式,促进了开放地理数据在实际应用中的使用。
skglm - 快速灵活的稀疏广义线性模型Python库
GLMGithubscikit-learnskglm开源项目机器学习稀疏模型
skglm是一个开源Python库,专为解决稀疏广义线性模型(GLMs)而设计。它提供快速估计器,完全兼容scikit-learn,并支持更多模型。其模块化设计允许用户自定义估计器,灵活性高。skglm在处理大型数据集时,性能最高可达scikit-learn的100倍。
geometry-script - Blender几何节点的Python编程接口
3D建模BlenderGeometry ScriptGithubPython API几何节点开源项目
Geometry Script是一个用于Blender几何节点的Python编程接口。它能将复杂的节点树转换为Python代码,便于管理和编辑。该工具保留了几何节点的全部功能,同时提高了大型项目的开发效率。用户可以将脚本直接转换回节点树,方便团队协作和后续调整。
pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库
CUDAGithubPyTorchPythonpyg-lib安装开源项目
pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包,兼容多个PyTorch版本和CUDA组合,支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率,为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境,使用pip命令快速安装所需版本,轻松增强图形神经网络的性能。
ghapi - 轻量级Python库实现全面GitHub API访问
API自动化GitHub APIGithubPythonghapi命令行开源项目
ghapi是一个轻量级Python库,提供完整的GitHub API访问功能。通过自动转换OpenAPI规范,实现与GitHub API的实时同步。支持Python代码和命令行操作,可自动化管理issues、pull requests和releases等任务。动态生成技术使得整个包只有35kB,保证了高效性能。
python-glmnet - Python实现的正则化回归库
GLMNETGithubPythonScikit-Learn开源项目机器学习正则化回归
python-glmnet是一个实现正则化回归模型的Python库。它封装了R语言glmnet包的Fortran库,提供线性和逻辑回归功能。该库兼容Scikit-Learn的API,支持稀疏矩阵,具有交叉验证和自动选择最佳正则化参数的功能。可通过conda或pip安装,适用于需要实现Lasso或ElasticNet回归的数据科学项目。
GeoSeg - 遥感图像语义分割框架 支持多种数据集和先进模型
GeoSegGithubVision Transformer开源项目深度学习语义分割遥感图像
GeoSeg是一个开源的遥感图像语义分割工具箱,基于PyTorch等框架开发。它专注于先进视觉Transformer模型,支持多个遥感数据集,提供统一训练脚本和多尺度训练测试功能。项目实现了Mamba、Vision Transformer和CNN等多种网络架构,为遥感图像分割研究提供统一基准平台。
Awesome-GEE - 全面的Google Earth Engine资源库
APIGithubGoogle Earth Engine地理信息系统开源项目数据分析遥感
Awesome-GEE汇集了Google Earth Engine的全面资源,包括官方文档、入门指南、API参考、代码示例和教程等。覆盖JavaScript、Python、R等多种编程语言,为开发者提供丰富的学习和开发材料。此外还收录了相关GitHub项目和Twitter账号信息,是Earth Engine用户的重要参考。
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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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