scikit-opt

Python群体智能优化算法库

scikit-opt 优化算法 Python库智能算法遗传算法 Github 开源项目

scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。

awesome-python - 精选Python库和框架的全面资源集合

GitHubGithubPython代码质量开源库开源项目编程工具

这个项目汇集了精心挑选的Python库和框架，涵盖代码质量、加密货币、数据处理、机器学习和自然语言处理等多个领域。提供最新创建的仓库、分类优质工具和交互式网站，适合各层级的Python开发者探索和使用。项目定期更新，确保资源的时效性和实用性。

plotoptix - 高性能Python 3D数据可视化与光线追踪库

GithubNVIDIA OptiXPlotOptiXPython光线追踪可视化开源项目

PlotOptiX是基于NVIDIA OptiX框架的Python 3D光线追踪库，用于大规模数据的高质量可视化。支持多种几何图形、材质和光照效果，可生成逼真渲染。利用GPU加速和多GPU并行计算提升性能。简单API让用户无需编写着色器即可创建复杂3D场景。适用于数据可视化、科学计算和生成艺术等领域。

or-tools - Google开源的组合优化软件套件

GithubOR-Tools优化工具开源项目约束编程线性规划组合优化

OR-Tools是Google开发的开源组合优化软件套件，提供约束规划、线性规划、整数规划等多种高效求解器和算法。支持Python、C#和Java等编程语言，具有高性能和可移植性。适用于求解装箱、路径规划、资源分配等复杂优化问题，在物流配送、生产调度和网络优化等领域有广泛应用。

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。

xgboost - 高效灵活可扩展的梯度提升算法库

GithubXGBoost分布式计算开源项目数据科学机器学习梯度提升

XGBoost是一款高性能的梯度提升算法库，专为效率、灵活性和可扩展性而设计。它能快速准确地处理大规模数据集，解决各类机器学习问题。XGBoost支持多种分布式环境，可处理超十亿样本的数据。作为开源项目，XGBoost不断通过社区贡献来提升性能和扩展功能。

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南

GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习

Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。

deephyper - 自动化机器学习任务的开源优化框架

DeepHyperGithub开源项目机器学习自动化深度集成神经架构搜索超参数优化

DeepHyper是一个专注于自动化机器学习任务的Python开源框架。它提供了超参数优化、神经网络架构搜索和深度集成不确定性量化等功能。支持单机和分布式环境,适用于多种场景。DeepHyper简化了机器学习工作流程,为研究人员和开发者提供了强大的工具。项目包含详细文档、快速入门指南和活跃的社区支持,方便用户快速上手和深入使用。

spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境

GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算

Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境，集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集，支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验，有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新，拥有活跃的社区支持，是Python科学计算领域的重要工具。

scope-rl - 离线强化学习与策略评估的开源Python库

GithubPython库SCOPE-RL开源项目离线强化学习离线策略评估策略选择

SCOPE-RL是一个用于离线强化学习的开源Python库。它实现了从数据生成到策略学习、评估和选择的完整流程。该库提供了多种离线策略评估(OPE)估计器和策略选择(OPS)方法，兼容OpenAI Gym和Gymnasium接口。SCOPE-RL还包含RTBGym和RecGym环境，用于模拟实际应用场景。它简化了离线强化学习的研究和实践过程，提高了实验的透明度和可靠性。

optimistix - JAX生态系统中的高效非线性求解器

GithubJAXOptimistixPython库开源项目数值优化非线性求解器

Optimistix是一个基于JAX的非线性求解器库，专门用于根查找、最小化、不动点和最小二乘问题。该库提供可互操作的求解器和模块化优化器，支持PyTree状态，并与Optax兼容。Optimistix具有快速编译和运行时间，充分利用JAX的自动微分、自动并行和GPU/TPU支持等特性，为科学计算和机器学习领域提供高效工具。

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