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pynndescent

Python实现的高效近似最近邻搜索库

PyNNDescent是一个基于Python的近似最近邻搜索库。该库采用最近邻下降算法构建k近邻图,结合随机投影树初始化,支持多种距离度量方式。PyNNDescent提供简洁的API接口,可与scikit-learn良好集成,适用于高精度(80%-100%)的近似最近邻搜索需求。在性能基准测试中,PyNNDescent展现出优异表现,是一个兼具速度和灵活性的ANN解决方案。

deap - 灵活高效的进化计算框架,实现快速原型开发和创意测试
DEAPGithubPython库优化算法开源项目进化计算遗传算法
DEAP是一个开源的进化计算框架,为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法,如遗传算法、遗传编程和进化策略,并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构,同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能,包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等,可应用于解决各类复杂优化问题。
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill - 神经稀疏编码模型优化文档检索效率
GithubHuggingfaceOpenSearch变压器模型开源项目文档检索模型神经稀疏编码自然语言处理
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill是一种先进的学习型稀疏检索模型,能将文档编码为30522维稀疏向量。该模型在BEIR基准测试中表现出色,展现了优秀的零样本性能和搜索相关性。其67M的参数量和0.504的平均NDCG@10分数,体现了模型的高效性。结合OpenSearch神经稀疏特性和Lucene倒排索引,可实现快速精准的文档检索。
qdrant - 面向AI应用的向量相似性搜索引擎和数据库
AI应用GithubQdrant向量搜索引擎开源项目热门神经网络语义搜索
Qdrant是一个面向AI应用的向量相似性搜索引擎和数据库,提供了一个便捷的API用于存储、搜索和管理数据点。它支持扩展筛选,可用于各种基于神经网络或语义匹配的应用,如分面搜索等。Qdrant支持完全托管的云服务,包括免费层。具备高性能和可扩展性,适用于各种规模的部署。
opytimizer - 基于自然启发的Python优化库 简化元启发式算法开发
GithubOpytimizerPython优化器元启发式优化开源项目搜索空间自然启发算法
Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。
scikit-learn-ts - Node.js环境下的Python机器学习库集成方案
GithubNode.jsPythonTypeScriptscikit-learn-ts开源项目机器学习
scikit-learn-ts项目为Node.js开发者提供了使用Python scikit-learn机器学习库的便捷方式。该项目自动生成257个TypeScript类,涵盖KMeans、TSNE和PCA等算法,性能优于纯JavaScript实现。适用于本地开发环境,配有详细文档和示例,简化了Node.js中的机器学习应用。
Splade_PP_en_v1 - ONNX稀疏向量模型助力高性能文本检索
GithubHuggingfaceONNXSplade开源项目文本分类模型相似度搜索稀疏向量编码
Splade_PP_en_v1是一个文本分类和相似度搜索模型的ONNX实现版本。模型基于FastEmbed框架运行,可将输入文本转换为稀疏向量表示,适用于文本检索和相似度计算。项目支持Python API接口调用,可进行批量文本处理,采用Apache-2.0开源许可证。
neurodiffeq - 神经网络求解微分方程的开源Python库
GithubPyTorchneurodiffeq开源项目微分方程深度学习神经网络
neurodiffeq是一个开源Python库,专门用于利用神经网络求解微分方程。它支持求解常微分方程和偏微分方程,可处理初值和边界值问题。该库提供灵活API,允许自定义神经网络结构、采样策略和监视器。neurodiffeq还支持方程束和反问题求解,能同时处理一系列参数化方程。这使其成为科学和工程领域中解决各类微分方程问题的实用工具。
diffusion-nbs - 扩散模型入门资源集合
AIGithub图像生成开源项目扩散模型机器学习深度学习
diffusion-nbs项目是一个专注于扩散模型的入门资源集合。该项目提供了一系列教程和Jupyter notebooks示例,旨在帮助初学者和研究人员理解扩散模型的基本概念。内容涵盖了扩散过程的原理和实践应用,为学习者提供了扎实的基础知识,并展示了如何在各种场景中应用这一技术。
PyramidKV - 支持多GPU推理和KV缓存压缩的LLM优化工具
GithubKV缓存压缩Needle in haystackPyramidKV多GPU推理开源项目注意力机制
PyramidKV支持多GPU推理和KV缓存压缩,兼容LlaMa-3-70B-Instruct及多种注意力机制,如Flash Attention v2和Sdpa。该项目还集成了SnapKV、H2O和StreamingLLM,提供设备灵活性,并通过简单安装和直观推理脚本提高研究效率。
TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架
GithubTNN人工智能开源项目性能优化模型转换跨平台
TNN,腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架,提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用,并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。
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