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cython-blis

Python和Cython高性能线性代数库 简化BLAS操作

cython-blis是一个Python C扩展,提供Blis线性代数例程的快速实现。它支持从Python和Cython进行高效的BLAS类操作,专注单线程执行,针对机器学习推理等工作负载优化。该项目支持多种CPU架构,安装使用简便,适合需要高性能线性代数操作的开发者使用。

implicit - 高性能Python隐式反馈协同过滤库
GithubPython库implicit协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解
Implicit是一个开源的高性能Python协同过滤库,专为隐式反馈数据集设计。它实现了多种推荐算法,如交替最小二乘法、贝叶斯个性化排序等。支持多线程和GPU加速,适用于大规模数据处理。提供详细文档和示例,便于开发者快速构建推荐系统。
vectorbt - 高性能量化交易和投资组合分析Python库
GithubPython库vectorbt回测开源项目数据分析量化交易
vectorbt是一个Python库,专注于量化交易和投资组合分析。它提供策略回测、参数优化和数据可视化功能,支持高性能计算以处理大规模数据和复杂策略。该库适用于多种金融工具,包括加密货币,并集成了丰富的技术指标和分析工具。vectorbt能够满足从简单投资策略到复杂算法交易的各种需求,为量化分析提供全面支持。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
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-Boost - Python实现的GPU加速梯度提升决策树库
GPU加速GithubONNX兼容Python库多输出训练开源项目梯度提升
Py-Boost是一个Python实现的GPU加速梯度提升决策树库。该项目提供简洁接口,支持GPU训练和推理,易于定制。特色功能包括SketchBoost算法高效处理多输出任务,以及ONNX格式支持。Py-Boost为研究和开发人员提供了探索梯度提升方法的灵活工具,同时保持了较高的运行效率。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
autograd - 支持Python和NumPy的高效自动微分库
AutogradGithubNumPyPython开源项目梯度优化自动微分
Autograd是一个自动微分库,可对原生Python和NumPy代码进行微分。它支持反向模式和前向模式微分,能高效计算标量函数对数组参数的梯度。Autograd兼容Python的多数特性,如循环、条件语句、递归和闭包,并支持高阶导数。这个库主要应用于基于梯度的优化,在机器学习、神经网络和科学计算等领域有广泛应用。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台,基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求,易于使用和扩展,还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成,是进行深度学习和AI研究的理想工具。
Endia - 面向科学计算的高性能动态数组库
EndiaGithubJIT编译动态数组库开源项目科学计算自动微分
Endia是一个专为科学计算设计的动态数组库,提供类似PyTorch、Numpy和JAX的功能。它支持自动微分、复数运算、双重API接口和JIT编译。Endia可进行命令式和函数式编程,计算任意阶导数,适用于高级科学应用。该项目注重代码清晰度和教育价值,致力于推动AI和科学计算领域的进步。
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。
fastcore - 扩展Python功能的开源工具库
GithubPythonfastcore多重调度开源项目柯里化混合
fastcore是一个开源Python库,旨在扩展和优化Python的功能。它融合了多种编程语言的优秀特性,包括Julia的多重派发、Ruby的混入和Haskell的柯里化。该库简化了并行处理,优化了标准库,并将NumPy的概念引入Python的list类型。fastcore提供测试函数、混入、委托和组合等功能,支持函数式编程和并行处理。通过多重派发方法和可部分反转的转换管道,fastcore为Python开发者提供了增强编程效率的工具。
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