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pygmo2

大规模并行优化Python库

pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建,使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法,能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程,适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。

py-gpt - 多功能桌面AI助手,支持多模式与模型集成
DALL-E 3GPT-4GithubLangchainOpenAI APIPyGPT开源项目
PyGPT是一款桌面AI助手,提供与OpenAI语言模型GPT-4、GPT-4 Vision和GPT-3.5的直接互动,并通过Langchain集成其他LLMs。支持对话、生成、辅助和图像处理等多种功能,使用DALL-E 3进行图像生成,利用GPT-4 Vision进行图像分析。支持文件系统操作、Python代码生成和执行、系统命令、电文语音合成和识别,集成微软Azure、Google、Eleven Labs和OpenAI的服务。多模态插件支持,适用于文本交互、系统自动化、日常辅助、视觉应用和代码生成。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型(LLMs),具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用,支持新手入门,简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程,使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
pogema - 多智能体路径规划的灵活环境平台
GithubPOGEMA多智能体寻路开源项目强化学习网格环境部分可观测
POGEMA是一个专为部分可观测多智能体路径规划(PO-MAPF)研究设计的网格环境平台。该平台具有灵活性、可调节性和可扩展性,支持多种PO-MAPF场景。POGEMA允许智能体在网格中移动并避免碰撞,提供随机地图生成和自定义地图输入功能。此外,POGEMA与多个主流强化学习框架兼容,便于研究人员创建实验环境,探索分布式决策和多智能体协作导航等问题。
cupy - GPU加速的Python科学计算库
CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目
CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库,与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行,提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性,使现有代码易于迁移到GPU上,同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外,CuPy还提供对底层CUDA功能的访问,允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算,还广泛应用于数据分析、深度学习等领域,为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。
sympy - Python开源符号数学库 用于代数计算和科学建模
GithubPythonSymPy开源开源项目数学库符号计算
SymPy是一个纯Python开源计算机代数系统,专注于可扩展性和易用性。它提供丰富的符号数学功能,包括微积分、代数和离散数学等,适用于交互式和程序化应用。作为科学Python生态系统中的重要组成部分,SymPy广泛应用于数学建模、物理计算和工程分析。该项目采用BSD许可证,允许自由使用和修改。
pygwalker - Python数据可视化库 支持拖拽式分析和自然语言查询
GithubJupyter NotebookPyGWalker交互式界面开源项目探索性数据分析数据可视化
PyGWalker是一个Python库,将pandas数据框转换为交互式可视化界面。支持拖拽操作和自然语言查询,简化了数据分析和可视化工作流程。兼容Jupyter Notebook、Google Colab和Streamlit等多种环境,可处理大型数据集。提供强大的数据表格功能,允许保存分析结果。适用于数据科学家进行探索性数据分析,提高工作效率。
optuna - 自动化机器学习超参数优化框架
GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化
Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API,特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务,适用于Python 3.7+版本,并集成多个第三方库。
nevergrad - 无梯度优化库 支持多种参数类型
GithubNevergradPython库优化平台参数化开源项目无梯度优化
Nevergrad是一个Python 3.8+开源无梯度优化库,支持连续、离散变量及混合参数空间的优化。它提供简洁的API,用于函数最小化和超参数调优等任务。库中包含多种优化算法,如NGOpt,可处理高维和非凸优化问题。Nevergrad适用于机器学习、科学计算和工程领域的优化任务。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
pymarl2 - 多智能体强化学习的高效实现框架
GithubQMIXStarCraft多智能体强化学习开源项目超参数调优通信任务
PyMARL2是一个开源项目,专注于改进协作多智能体强化学习的实现技巧和约束。该项目针对StarCraft多智能体挑战进行了优化,实现了QMIX、VDN、IQL等多种算法。通过采用值函数裁剪、奖励缩放等技巧,PyMARL2显著提升了QMIX在复杂场景中的性能。此外,该框架还支持通信任务和Google Football环境,为多智能体强化学习研究提供了有力工具。
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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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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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