exoplanet

基于PyMC的系外行星观测数据分析工具包

exoplanet PyMC 时间序列分析天文学概率建模 Github 开源项目

exoplanet是一个基于PyMC的开源工具包，专门用于天文学时间序列数据的概率建模，尤其适用于系外行星观测数据分析。它扩展了PyMC的功能，提供了针对系外行星数据集的自定义函数和分布。该工具包具有高性能的模型构建语言和推理引擎，能有效处理大量参数问题，为天文学研究提供了实用的数据分析解决方案。

文档

kube-opex-analytics - 开源Kubernetes资源分析与成本优化解决方案

GithubKubernetes命名空间统计容量规划开源项目成本优化资源使用分析

kube-opex-analytics是一个开源的Kubernetes资源分析工具，专注于成本优化。它通过跟踪集群资源消耗，生成小时、日、月维度的使用报告，帮助组织优化开支。该工具提供命名空间级资源统计、非可分配容量分析、集群使用情况和资源效率评估等功能。借助内置仪表板和Prometheus导出器，kube-opex-analytics为技术和财务团队提供数据支持，助力决策制定。

mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架

GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程

mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。

Planet - 基于IPFS和ENS的去中心化内容发布订阅系统

ENSGithubIPFSPlanet内容发布去中心化开源项目

Planet是一个开源的去中心化内容发布和订阅软件。它利用IPFS实现点对点内容分发，支持将内容链接到以太坊名称系统(ENS)。Planet提供内置IPFS节点、Markdown编辑器和模板浏览器等功能，可用于发布博客、附加多媒体文件和离线访问内容。该应用还集成了流量分析工具，为用户提供全面的去中心化内容管理方案。

temporian - 高效可靠的时间数据预处理库

GithubPython库Temporian开源项目数据预处理时间数据处理特征工程

Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型，包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化，Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外，它还提供了防止数据泄露的功能，并能与现有机器学习生态系统无缝集成，为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。

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。

arxiv.py - Python实现的arXiv学术资源检索工具

APIGithubPythonarxiv开源项目科研工具论文检索

arxiv.py是一个为arXiv API设计的Python包装器，提供简洁的接口用于检索和下载学术论文。支持关键词和ID搜索，涵盖物理、数学、计算机科学等多个领域。通过自定义客户端配置，可优化查询性能，提高资源检索效率。该工具适用于需要批量获取arXiv论文的研究人员和开发者，简化了学术资源管理流程。

gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具

GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目

GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库，旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速，并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法，同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。

model-explorer - AI模型结构可视化与分析工具

GithubModel Explorer开源项目模型分析模型可视化模型调试深度学习

Model Explorer是一款AI模型结构可视化工具，支持TFLite、TF、TFJS、MLIR和PyTorch等多种格式。它提供层级化展示，允许动态展开或折叠各层，并具备高亮输入输出、元数据叠加、交互式弹窗等功能。工具还支持搜索、显示相同层和GPU加速渲染，方便开发者进行模型探索和调试。Model Explorer提供扩展框架，便于添加对其他格式的支持。

python-resources-for-earth-sciences - Python在地球科学中的应用地理空间分析和水文建模资源汇总

GithubPython库地球科学地理空间分析开源项目气象学水文学

该项目收集了地球科学领域广泛使用的开源Python库,包括水文学、气象学、地理空间分析、气候学和海洋学等方向。资源按功能分类,涵盖地理空间分析、制图、水文数据收集和建模等。项目为地球科学研究和应用提供了全面的Python工具参考,可有效提升数据分析和建模效率。

StarWhisper - 语言、时序与多模态框架

GithubStarWhisper人工智能司天工程大模型天文学开源项目

StarWhisper项目由国家天文台人工智能工作组支持，涵盖语言模型、时序模型和多模态模型。通过改进训练方法，该项目提升了天文物理、代码与Agent能力，并发布了基于大模型的光变曲线数据处理方法。项目还实现了多模态多任务框架与望远镜控制系统的对接，探索了多模态在天文学领域的应用可能。

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