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colorednoise

生成任意指数幂律谱高斯分布噪声的Python库

colorednoise是一个基于Python的开源库,用于生成具有任意指数幂律谱的高斯分布噪声。该库可产生布朗噪声、粉红噪声等多种类型噪声,适用于信号处理和模拟研究。基于Timmer和Koenig的算法实现,colorednoise支持Python 3.6.15及以上版本,依赖NumPy库。通过简单的API,用户可以生成单个或多个时间序列的噪声,还支持设置最小频率以生成断裂幂律谱。

pyntcloud - Python 3D点云处理库
3D点云GithubPython库conda-forgepyntcloud开源项目数据处理
Pyntcloud 是一个基于Python科学计算堆栈的3D点云处理库。通过简单代码可以执行复杂3D操作,如加载PLY文件、RGB转HSV、体素网格生成等。支持与Open3D和PyVista等3D处理库无缝集成。项目文档详尽,示例丰富,方便用户快速上手。安装简单,支持conda和pip,适合开发和研究使用。
Awesome-Denoise - 图像与视频去噪技术的最新研究分类
Awesome-DenoiseGithub图像降噪基准数据集开源项目自监督学习视频降噪
本项目汇总了图像与视频去噪领域的多项最新研究,通过色彩空间、图像类型和噪声模型进行分类。包含RGB、Raw以及两者兼顾的色彩空间,单张图像、连拍和视频的图像类型,以及多种噪声模型如加性白高斯噪声、泊松高斯噪声和基于生成对抗网络的噪声模型。此外,项目还整理了多个基准数据集和自监督去噪的研究论文,为研究人员提供全面的参考资源。
probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具
GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析
TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库,作为 TensorFlow 生态系统的一部分,结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断,以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法,如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例,帮助用户解决实际问题。
pyFLAC - Python实现的FLAC音频编解码库
FLACGithubPythonpyFLAC开源项目无损压缩音频编码
pyFLAC是一个为libFLAC提供Python接口的库,用于FLAC音频文件的无损编码和解码。支持文件直接操作和实时处理回调,兼容macOS、Linux、树莓派和Windows等多个平台。该库还包含命令行工具,便于WAV和FLAC文件的快速转换。pyFLAC为开发者提供了高效的FLAC音频处理解决方案。
nx_signal - 基于Elixir Nx框架的多功能数字信号处理库
ElixirGithubNxNxSignal开源项目数字信号处理时间序列
NxSignal是基于Elixir Nx框架的数字信号处理库,适用于音频处理和时间序列分析。它提供傅里叶变换、FIR和IIR滤波器等经典工具,通过Nx.Defn实现多后端兼容。这个开源项目为开发者提供了灵活的信号处理工具,支持各种实验性应用。
edward - 用于概率建模、推断和模型评估的Python库
EdwardGithubPython库TensorFlow开源项目推断概率建模
Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程,支持多种模型,如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法,并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上,支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。
kymatio - 基于Python的大规模信号处理与机器学习的波形散射转换
GithubKymatio信号处理大规模数值实验开源项目波浪散射变换深度学习
Kymatio是一个基于Python的波形散射转换库,支持1D、2D和3D波形,适用于信号处理和机器学习的数值实验。无论在CPU还是GPU上,Kymatio均可流畅运行,并与PyTorch、TensorFlow和Jax等主流深度学习框架兼容。Kymatio采用固定的波形滤波器实现平移不变的信号表示,适用于构建端到端的深度神经网络。
github3.py - GitHub API v3的全面稳定Python封装库
API封装GitHub APIGithubPython库开发工具开源项目
github3.py是一个开源的GitHub API v3 Python封装库,功能全面,持续更新。兼容Python 3.7+和pypy3,提供丰富API接口,简化GitHub交互。项目包含详细文档、完整测试和贡献指南,适用于开发GitHub相关应用、自动化工具和CI/CD流程。
ddpm-ema-celebahq-256 - 无条件图像生成的高效去噪扩散模型
CIFAR10DDPMGithubHuggingfaceProgressiveGAN噪声调度器图像合成开源项目模型
项目通过去噪扩散概率模型实现高质量无条件图像生成,结合无平衡态热力学概念,在CIFAR10和256x256 LSUN数据集上取得了优异的Inception和FID评分。用户可以灵活选择噪声调度器以平衡生成质量与速度,该模型也支持渐进式无损压缩,作为自动回归解码的推广。详情请参照官方推理与训练示例。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
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