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k-means-constrained

K均值聚类算法的约束优化实现

k-means聚类算法机器学习数据挖掘PythonGithub开源项目

k-means-constrained库为K均值聚类算法引入了簇大小约束功能。它巧妙地将簇分配问题转化为最小成本流问题，并借助Google OR-Tools的C++实现高效求解。作为scikit-learn KMeans的扩展，该库保持了兼容的API设计，适合需要精确控制簇规模的聚类应用场景。支持Python 3.8+环境，可通过pip便捷安装。

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介绍相关项目
contextualbandits - 上下文多臂赌博算法Python库
GithubPython包上下文赌博机在线学习多臂赌博机开源项目机器学习
contextualbandits是一个Python库,实现了多种上下文多臂赌博算法,包括LinUCB和Thompson Sampling。该库支持在线学习、离线策略学习和策略评估,适用于离散奖励场景。它便于算法原型设计、比较和复现,可作为学习上下文多臂赌博的参考。库还支持批量和流式训练模式,为研究人员和从业者提供了灵活的工具。
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。
stable-baselines3-contrib - 实验性强化学习算法和工具
GithubGym WrappersStable-Baselines3rl算法sb3-contrib开源项目文档
提供最新的实验性强化学习算法和工具，保持稳定基线风格和文档，适用于更广泛的实际应用需求。包括增强随机搜索（ARS）和量化回归DQN（QR-DQN）等算法，以及适用于Gym环境的包装器。适合需要超越主存储库限制且仍需高可靠性的用户。
k3d - 基于容器的轻量级 Kubernetes 集群管理工具
DockerGithubKubernetesk3dk3s容器化开源项目
k3d 是一款开源工具，用于快速创建基于容器的 k3s Kubernetes 集群。它能在单台机器上通过 Docker 构建多节点 k3s 集群，简化了 Kubernetes 的本地开发、测试和学习过程。k3d 具备集群创建、管理和负载均衡等功能，为云原生开发提供便利。
incubator-kie-optaplanner - AI驱动的开源约束求解器 优化复杂业务问题
AI约束求解器GithubJenkinsMavenOptaPlanner开源开源项目
incubator-kie-optaplanner是一款开源AI约束求解器，专注于解决复杂的调度、规划和资源分配问题。该项目支持Java 11-17，采用Maven 3.x构建。它提供了丰富的示例和快速入门指南，方便开发者快速上手。作为Apache孵化项目，incubator-kie-optaplanner欢迎社区贡献，不断优化性能和扩展功能。
qkeras - Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型
GithubKerasQKerasTensorFlow开源项目深度学习量化
QKeras 是一个针对 Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型。项目设计遵循用户友好、模块化和易扩展的原则，包括 QDense 和 QConv2D 等多种量化层。QTools 用于辅助硬件实现和能耗估算，AutoQKeras 可以自动进行模型量化和重新平衡。此项目提供简单易用的界面，适用于快速原型设计、前沿研究和生产环境。
sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。
prefect - Python工作流编排框架助力数据管道构建
GithubPrefectPython工作流编排开源项目数据管道自动化
Prefect是一款专为Python设计的工作流编排框架，主要用于构建数据管道。它利用装饰器为代码添加自动重试、分布式执行、调度和缓存等功能，使用户能够创建灵活的动态工作流。这些工作流具有应对环境变化和从意外情况恢复的能力。Prefect提供自托管服务器和云端管理仪表板，便于跟踪和监控工作流活动。该框架支持Python 3.9及以上版本，易于安装和使用，适合将普通脚本升级为交互式工作流应用。
ReCon - 融合对比和生成方法的3D表示学习框架
3D表示学习GithubReCon少样本学习开源项目点云分类零样本学习
ReCon是一个融合对比学习和生成式预训练的3D表示学习框架，有效解决了数据不足和表示过拟合问题。该框架在3D点云分类、少样本学习和零样本迁移等任务中表现出色，在ScanObjectNN数据集上达到91.26%的分类准确率。ReCon展现了在3D表示学习领域的先进性能，为相关研究提供了新的思路。
kedro - 生产级数据科学与工程管道框架
GithubKedro开源项目数据目录数据科学管道抽象项目模板
Kedro是一个开源Python框架，为生产环境中的数据科学项目提供支持。该框架整合了软件工程最佳实践，用于构建可重现、易维护和模块化的数据工程及科学管道。Kedro特性包括标准化项目模板、多功能数据目录、管道抽象、严格的编码规范以及灵活的部署选项。框架致力于促进团队协作，提升工作效率，并推动可复用分析代码的开发。Kedro尤其适合处理大规模原始数据的实际机器学习应用，有效克服了Jupyter笔记本和单次脚本的局限性。
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