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。

skweak - Python开源工具助力NLP弱监督学习

GithubNLPskweak开源项目弱监督标注函数聚合模型

skweak是一个基于Python的开源工具包，通过弱监督方法解决NLP中标注数据稀缺问题。用户可定义多个标注函数自动标注文档，并聚合结果生成标注语料库。支持序列标注和文本分类，提供简洁API快速实现标注功能。与SpaCy集成，易于融入现有NLP流程。适用于资源匮乏语言、特定任务标签等场景，是NLP项目的有力助手。

awesome-python - 综合性Python开源资源集合

GithubPython库开发工具开源项目框架资源列表

Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表，涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别，为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。

squirrel-core - Python机器学习数据处理和共享库

GithubPython库Squirrel Core开源项目数据共享数据处理机器学习

Squirrel Core是一个面向机器学习团队的Python库，提供高效的数据共享、加载和转换功能。它支持快速数据处理、成本优化、多模态数据适配和团队协作。该库能从多种来源流式传输数据至机器学习模型，并提供丰富的API。Squirrel Core致力于解决数据处理中的常见问题，适用于各类机器学习项目。

datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索

GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习

《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。

pytorch-minimize - PyTorch多变量函数优化工具集

GithubPyTorch优化函数求解开源项目最小化自动微分

pytorch-minimize是PyTorch生态系统中的多变量函数优化工具集。它集成了BFGS、共轭梯度法和牛顿法等多种算法,支持CPU和GPU运算。该库利用自动微分技术计算精确导数,无需手动提供梯度。此外,它还提供约束优化和非线性最小二乘问题的解决方案,为确定性优化任务提供自动梯度计算和GPU加速支持。

geoopt - 黎曼流形优化的PyTorch扩展库

GithubPyTorchgeoopt开源项目流形深度学习黎曼优化

geoopt是一个专门用于黎曼流形优化的PyTorch扩展库。它提供多种黎曼流形、优化器和采样器,实现流形感知优化。该库支持自定义张量和参数,包括投影、平行传输等流形操作,以及RiemannianSGD、RiemannianAdam等优化器。geoopt适用于非欧几里得空间中的各类机器学习任务优化。

mlops-python-package - MLOps Python工具包，简化机器学习工程实践

GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践

这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库，旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能，同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计，这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目，简化整个机器学习生命周期管理。

bitsandbytes - 高效CUDA优化库支持多位量化和矩阵运算

CUDAGithubbitsandbytes优化器开源项目硬件后端量化

bitsandbytes是一个轻量级Python库，为CUDA自定义函数提供封装。该库主要提供8位优化器、矩阵乘法(LLM.int8())以及8位和4位量化功能。通过bitsandbytes.nn模块实现多位线性层，bitsandbytes.optim模块提供优化器。目前正在拓展对更多硬件后端的支持，包括Intel CPU+GPU、AMD GPU和Apple Silicon，Windows平台的支持也在开发中。

PythonRobotics - 集成多种机器人算法的Python开源项目

GithubPythonRoboticsSLAM定位导航开源项目机器人算法路径规划

PythonRobotics汇集了多种机器人算法的Python实现,包括定位、导航、SLAM和路径规划等领域的经典算法。项目代码易于理解,实用性强,依赖性低,适合学习和实践机器人算法。它提供了丰富的文档和动画演示,可作为开发机器人应用的参考资源。

GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库

GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程

GPBoost是一个创新机器学习库，融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型，主要用C++编写，提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势，提高预测函数学习效率，优化高基数分类变量处理，并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。

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