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EQcorrscan

重复地震检测与分析的Python工具包

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。

tspiral - 优化时间序列预测的Python工具包
GithubPython包scikit-learntspiral开源项目时间序列预测机器学习
tspiral是一个专注于时间序列预测的Python工具包,提供多种优化技术如递归预测、直接预测、堆叠预测和修正预测。它与scikit-learn兼容,支持全局和多变量时间序列预测,并提供简洁API。tspiral将复杂的时间序列问题转化为表格式监督回归任务,方便用户利用scikit-learn生态系统进行预测分析。
dice - 数字图像相关工具,适用于全场位移和应变计算
DICeGithubLinuxMac OSWindows开源项目数字图像相关
DICe是一款开源的数字图像相关工具,可计算全场位移和应变,并进行刚体运动跟踪。支持Windows、Linux、Mac等操作系统,并可在高性能计算平台上有效运行。DICe支持任意形状子集和简化全球DIC方法,具备命令行和基础GUI界面。通过定制库接口或源代码集成使用DICe,并可根据教程启用高级功能。详情及安装包获取请访问DICe官方页面。
dirsearch - 功能强大的Web目录和文件扫描工具
GithubPythonWeb路径发现dirsearch开源项目暴力破解目录扫描
dirsearch是一款功能丰富的Web路径发现工具,可快速扫描网站目录和文件。它支持多线程、递归扫描、自定义字典等特性,能高效发现隐藏资源。该工具采用Python开发,具有良好的跨平台兼容性,广泛应用于Web应用安全评估。dirsearch通过暴力枚举方式工作,有助于识别潜在的安全风险。安全研究人员和渗透测试人员可利用它快速发现敏感路径,提高评估效率。其灵活的过滤机制和可扩展性使其成为网络安全领域的重要工具。
Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包
GithubPythonSurprise协同过滤开源项目推荐系统机器学习
Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理,提供多种预测算法和相似度度量,支持新算法实现,并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用,为推荐系统开发提供了全面的解决方案。
checkrr - 智能检测和替换损坏媒体文件的开源工具
CheckrrGithubRadarrSonarr媒体库扫描开源项目文件损坏检测
Checkrr是一款开源的媒体文件完整性检查工具。它通过ffprobe、魔数检查和MIME类型验证等多种方法自动扫描媒体库,识别损坏文件。Checkrr可与Sonarr、Radarr等服务集成,实现问题文件的自动替换。支持多路径扫描和Docker部署,适用于大型媒体库的维护。其独特的哈希记录功能显著提高了重复扫描的效率。
sast-scan - 现代DevOps团队的多功能开源安全扫描工具
CI/CD集成DevOpsGithubScan开源安全工具开源项目漏洞检测
sast-scan是一款开源安全扫描工具,集成多种扫描器,可快速检测应用和基础设施代码中的安全漏洞。它支持本地扫描,无需远程服务器,适合集成到DevOps工作流中。该工具提供自动构建中断、结果基线和PR摘要等功能,支持多种编程语言和容器镜像扫描,有助于提高代码安全性。
sklearn-evaluation - 机器学习模型评估工具
GithubJupyter notebookPythonsklearn-evaluation开源项目机器学习模型评估
sklearn-evaluation是一款简便的机器学习模型评估工具,支持绘制混淆矩阵、特征重要性、精准率-召回率、ROC曲线、肘部曲线和轮廓图等多种图表,并生成HTML格式的评估报告。该工具还可使用本地SQLite数据库进行实验跟踪,分析Jupyter notebook输出,并通过SQL查询notebook数据。兼容Python 3.7及更高版本,适用于Linux、macOS和Windows平台,提供全面的模型评估功能。
cleanvision - 图像数据集问题自动检测工具,提升计算机视觉项目质量
CleanVisionGithub图像数据集开源项目数据质量数据问题检测计算机视觉
CleanVision是一个开源的图像数据集审核工具,能自动检测模糊、曝光不当和重复等常见问题。它为计算机视觉项目提供了数据预处理解决方案,支持多种图像格式,适用于分类、分割和对象检测等任务。开发者只需几行Python代码即可快速审核数据集,有助于提高机器学习模型的训练质量。
EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,支持自监督学习和Transformer模型
EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习
EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务,包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口,并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练,利用DALI优化数据处理,使用TorchAccelerator和fp16加速训练,并通过PAI-Blade优化推理性能。
skforecast - 高效的Python时间序列预测库
GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习
skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。
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AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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