Project Icon

glasbey

Python库助力创建最优分类数据色彩方案

glasbey是一个基于Glasbey等人研究的Python库,专门用于分类数据的色彩方案优化。该库能生成视觉独特的配色,适应多种需求。它支持创建新调色板、扩展现有方案,以及根据特定约束定制配色。glasbey可创建基本调色板、柔和色调、扩展现有方案和分层类别的块状调色板。其简单易用的特性使其成为数据可视化和图表设计的有力工具。

PaintMixing - 基于光学原理的颜料混合数值优化工具
Github反射开源项目数值优化混色颜色
这是一个探索颜料混合科学原理的开源项目。它开发了虚拟颜料混合工具,结合光学理论和数值优化算法,能根据目标颜色生成混合配方。通过融合计算机图形学和微缩模型绘画知识,该项目为用户提供了一个数字实验平台,帮助增进对颜色混合的理解。它为艺术家和爱好者提供了实用的工具,有助于提升颜色混合的直觉和技巧。
dtreeviz - 提供直观的决策树可视化和模型解释功能
Githubdtreeviz决策树可视化开源项目数据科学机器学习模型解释
dtreeviz是一个专注于决策树可视化和模型解释的Python库。它支持多个主流机器学习框架,如scikit-learn、XGBoost等。该库提供树结构、预测路径、叶节点和特征空间等多种可视化功能,帮助用户直观理解决策树模型原理。dtreeviz适用于机器学习实践者和研究人员,可用于模型解释和教学等场景。
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。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
imbalanced-learn - Python库解决机器学习不平衡数据问题
Githubimbalanced-learnscikit-learn开源项目数据不平衡机器学习重采样技术
imbalanced-learn是一个Python库,专门解决机器学习中的数据不平衡问题。它提供了多种重采样技术,如过采样、欠采样和组合方法,以获得更公平和稳健的模型。该库与scikit-learn完全兼容,使用简单,并提供详细文档和示例。作为scikit-learn-contrib项目的一部分,imbalanced-learn为数据科学家和机器学习工程师提供了处理不平衡数据集的有力工具。
Colourlab.ai - AI色彩分级和视觉设计
AI工具AI视频Colourlab AiLook Designer创意表达热门色彩分级色彩技术视频生成
Colourlab.ai提供强大的AI色彩分级和视觉设计工具,简化创意工作流程,适合色彩师、电影制作人及内容创作者使用。支持多摄影品牌,免费试用,无需信用证。
imbalanced-ensemble - 专注类别不平衡的Python集成学习库
GithubIMBENSPython开源项目机器学习类别不平衡集成学习
imbalanced-ensemble是一个针对类别不平衡数据的Python集成学习库。该库提供15种以上的集成不平衡学习算法和19种采样方法,特点包括易用API、优化性能和强大可视化功能。完全兼容scikit-learn和imbalanced-learn,支持二分类和多分类任务。imbalanced-ensemble适用于类别不平衡集成学习模型的快速实现、修改、评估和可视化。
drawdata - 交互式数据可视化工具 轻松绘制分析机器学习数据集
GithubJupyterPython库drawdata开源项目数据可视化机器学习
drawdata是一个Python库,为Jupyter notebook提供交互式数据绘制工具。基于anywidget构建,兼容Jupyter、VSCode和Colab环境,支持ipywidgets集成。可绘制散点图并导出为pandas或polars数据框,方便用于scikit-learn机器学习任务。适用于教学和快速数据分析场景,简化数据集创建和操作过程。
pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案
GithubPyKale多模态学习开源项目机器学习深度学习迁移学习
PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接,使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习,支持图像、视频和图形的数据类型,涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念,通过减少重复、再利用资源和回收学习模型,实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像,利用多源知识做出准确且可解释的预测。
Vizzy - AI驱动的快速数据可视化平台
AI工具APIGitHubOpenAI公共项目数据可视化
Vizzy是一个基于大型语言模型(LLMs)的在线数据可视化工具。用户可上传多种格式的数据文件,系统自动生成多种类型的可视化图表,并提供实时预览功能。平台界面简洁,支持OpenAI API连接,可自定义图表样式,并提供公共项目库作为参考。Vizzy致力于简化数据可视化流程,适用于各行业数据分析需求,帮助用户以低成本高效率地探索和呈现数据。其卓越的性能和易用性使数据可视化过程变得轻松高效。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号