EQcorrscan

重复地震检测与分析的Python工具包

EQcorrscan 地震检测 Python包地震分析相关性检测 Github 开源项目

EQcorrscan是一个用于检测和分析重复及近重复地震的Python包。它提供匹配滤波、子空间检测、亮度源扫描等多种地震检测方法，以及相对矩计算、数据聚类、震级计算等分析功能。该开源工具采用LGPL GNU许可证，由专业团队维护，并获得新西兰政府和研究机构的资金支持。EQcorrscan为地震学研究提供了强大而全面的分析工具。

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介绍相关项目

scikit-learn - Python机器学习的核心工具库

GithubPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习

scikit-learn是基于SciPy构建的Python机器学习库,提供高效的数据挖掘和分析工具。支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务,自2007年启动以来由志愿者维护,已成为广受欢迎的开源项目。其特点包括易用性、高性能和完善的文档,在学术和工业领域得到广泛应用。

autoscan - 优化媒体库文件变更检测与自动扫描工具

AutoscanGithubPlex处理器开源项目目标触发器

Autoscan是一款优化媒体服务器文件系统变更检测的开源工具。它可与Sonarr、Radarr等软件及Google Drive集成,实现近实时文件变更监测。支持Plex、Emby、Jellyfin等多平台,提供灵活的路径重写功能,便于跨环境使用。模块化设计使其易于扩展,是自动化管理媒体库的有力工具。

guarddog - 软件供应链安全分析工具

GithubGuardDog供应链安全开源安全开源项目恶意软件包检测静态代码分析

GuardDog是一款命令行工具，用于检测PyPI、npm包和Go模块中的潜在安全威胁。它结合源代码启发式分析和元数据检查，识别恶意软件包。支持本地和远程扫描，允许自定义规则，可与GitHub Actions集成，为软件供应链安全提供全面保障。

probequest - 开源Wi-Fi探测请求分析工具

GithubProbeQuestWi-Fi嗅探开源工具开源项目探测请求无线网络安全

ProbeQuest是一个开源的Wi-Fi探测请求分析工具，用于捕获和显示周围无线设备发送的Wi-Fi探测请求。这些请求主要来自智能手机和平板电脑，可能包含敏感信息。该项目提供Python包安装、完整文档，并受到多家媒体关注。ProbeQuest主要应用于网络安全研究和Wi-Fi设备分析，是一款实用的Wi-Fi数据收集工具。

tgscan - 高效搜索Telegram内容的开源工具

GithubTelegram实时索引开源软件开源项目搜索工具聊天记录

tgscan是一个开源的Telegram搜索工具，提供快速搜索结果和直观界面。它支持频道、群组和聊天记录搜索，使用文本分类技术识别不同类型的内容。tgscan的近实时索引功能确保搜索结果及时更新，为用户提供高效的Telegram内容检索体验。

Corrformer - 全球气象站统一深度模型的可解释天气预报系统

CorrformerGithub天气预报开源项目时空建模机器学习深度学习

Corrformer是一种新型天气预报模型，通过多相关性机制实现了对数万个气象站的协作预报。该模型显著降低了时空建模复杂度，并能生成基于天气过程传播方向的可解释预测。在多个尺度的数据集上，Corrformer的预报性能超越了传统统计方法和最新深度学习模型，近地面预报能力可与数值方法相媲美。这项研究为气象科学引入了创新的数据驱动人工智能方法。

kshape-python - 高效精准的时间序列聚类算法

Githubk-Shape开源项目数据挖掘无监督学习时间序列聚类机器学习

kshape-python是一种用于单变量和多变量时间序列聚类的高效无监督算法。该方法在ACM SIGMOD 2015会议上获得最佳论文奖，已在多个科学领域和知名企业中广泛应用。kshape-python在准确性和效率方面表现出色，在包含100多个数据集的基准测试中名列前茅。该项目提供CPU和GPU版本实现，可处理大规模时间序列数据。项目提供详细的安装说明、使用示例和基准测试结果，支持单变量和多变量时间序列数据，可在CPU或GPU上运行。该方法在UCR和UAE两个established benchmarks上进行了评估，展示了其在不同数据集上的性能。

gs-quant - 量化金融Python工具包，优化交易策略与风险管理

GS QuantGithubPython工具包开源项目衍生品量化金融风险管理

GS Quant是一款开源的Python工具包，专为量化金融设计，由高盛量化开发团队创建和维护。基于强大的风险转移平台，GS Quant致力于加速量化交易策略和风险管理解决方案的开发。这一灵活易用的工具包适用于衍生品结构化、交易和风险管理，同时可作为数据分析应用的统计包。GS Quant为量化分析提供强大的API访问能力，支持Python 3.6及以上版本，为机构客户和量化研究人员提供全面的量化金融解决方案。

tsfeatures - 时间序列特征提取的Python工具库

GithubPythontsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取

tsfeatures是一个Python库，用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现，它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据，并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。

Orion - 开源无监督时间序列异常检测库

AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库

Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库，专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道，能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具，支持AER、TadGAN等算法，并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本，可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。

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